AI 自动化指南

AI 自动化指南逐步介绍如何使用 AI 工作流自动化处理业务任务：每项任务需要什么、由哪些 AI Flowi Workflow 组件完成，以及有哪些局限。

每篇指南都会列出所用组件在目录中的确切名称及其输入。除非指南链接到经过测试的模板，否则其中的工作流仅为配置示例，并非有记录的测试。

更新于 2026年10月10日 · 81 个页面

全部指南（按英文标题 A–Z 排序）

• 应付账款自动化：匹配核查与系统边界

  为发票、采购订单和收货凭证准备三单匹配工作表。审核异常情况，以及应付账款审批、总账和付款的处理边界。

• 应收账款自动化：根据提供的记录审核账龄

  根据提供的发票、付款和贷项记录审核应收账款账龄。核查小数余额、账龄分组边界、争议和各币种合计。

• 智能体式 RAG

  利用检索工具、证据规则和停止条件检查，设计边界明确的智能体式 RAG。与 AI Flowi Workflow 中的固定检索流程进行比较。

• AI 智能体评估

  分别评估智能体的工具选择、参数、停止行为和回答依据。规划合成测试案例，并检查组件目录中评估器的局限。

• AI 品牌监测

  根据公开新闻中的证据规划 AI 品牌监测，包括相关性审核、情感语境、来源日期和边界明确的摘要工作流。

• 电商 AI 聊天机器人：经批准的商品比较

  围绕已批准的商品变体属性、有证据支持的比较、缺失信息和员工审核，设计电商聊天机器人。

• 教育 AI 聊天机器人

  规划招生咨询聊天机器人，涵盖课程项目版本、有来源支持的回答、待解决的问题和经员工审核的文档草稿。

• 房地产 AI 聊天机器人

  规划房产咨询回复草稿，明确房源信息来源的适用边界、买家偏好和待确认事实，并通过经审核的电子表格交接。

• AI 竞争情报

  将 AI 竞争情报整理为标注日期的变化矩阵，分别列出公开观察结果、来源日期和战略假设。

• AI 内容再利用

  将一份已批准的源材料转化为不同格式的草稿，保留证据锚点和源材料版本，并纳入编辑审核队列。

• AI 客户分群

  对已授权的记录应用明确的 AI 客户分群规则，保留归属不明确的案例，并核对按确定性规则计算的各群体人数。

• 会计师使用 AI：选择边界明确的文档任务并保留审核责任

  在开展边界明确的 AI 准备任务前，使用客户文档索取登记表核查期间、缺失证据和审核交接事项。

• 教练使用 AI：准备由客户主导的目标和辅导记录

  准备由客户主导的商业辅导目标和辅导记录。保留客户主动提供的证据、目标变更和客户更正。

• 活动策划使用 AI：准备活动执行流程与异常交接

  准备活动执行流程，列明已确认的要求、各环节负责人和交接依据。审核供应商延误、时间重叠和取消事项。

• 健身房使用 AI：根据提供的政策依据审核会员申请

  根据提供的政策版本、生效日期冲突和缺失证据，整理健身房会员暂停及变更申请，供员工审核。

• 酒店使用 AI：准备宾客需求交接

  准备酒店宾客需求交接材料，包含预订编号、政策依据和员工核查事项。介绍文档中记载的组件设置与局限。

• 物流使用 AI：准备运输异常证据

  根据提供的导出记录准备运输异常简报。保留相互矛盾的扫描记录、缺失时区的问题和交付证据，供员工审核。

• 非营利组织使用 AI：准备资助申请证据和待审核草稿

  根据已批准的项目事实准备非营利组织资助申请草稿。在人工审核前，将资助方的问题与证据、局限和信息缺口逐一对应。

• 物业管理使用 AI：准备维修请求交接

  准备维修交接材料，包含已核查的单元编号、报告的故障现象和提供的入内许可。由物业员工负责决策。

• 餐厅使用 AI：审核菜单依据与咨询信息缺口

  审核菜单版本和咨询中的信息缺口。针对缺失的食材信息、菜品变化和供应情况依据，准备向员工提出的问题。

• 供应链使用 AI：关联提供的采购、库存和交付证据

  将提供的采购、收货、库存和交付记录关联为可审核的证据图。核查数量缺口和未确认的收货记录。

• AI 治理：运营登记表与实用使用政策模板

  建立 AI 使用登记表和政策，列明允许使用的数据、责任角色、证据、例外情况和审核触发条件。包含虚构示例。

• 测试自动化中的 AI：测试设计、核查与局限

  利用折扣规则矩阵、独立确定的预期结果、审核关卡和执行限制，设计 AI 辅助的软件测试用例。

• AI 关键词研究：对提供的搜索需求进行聚类，不编造搜索量

  将提供的关键词搜索需求聚类，并整理为关联来源的搜索意图台账。保留搜索量分组，剔除重复项，暂缓采用缺乏依据的想法。

• AI 潜在客户资格评估

  建立以证据为依据的 AI 潜在客户资格审核流程：提取购买需求，保留未知信息，应用明确规则，并存储已审批的决定。

• AI 教案设计：根据教师提供的目标和源材料起草

  根据教师目标和已批准文本起草 AI 教案，包含可复制的任务说明、使用合成材料的来源核查课程示例，以及教师审核量表。

• AI 采购助手

  根据已批准的报价准备供应商证据矩阵，保留单位、不包含的项目和未知信息，供采购人员审核。

• AI 销售智能体：任务、输入与审核边界

  在 AI Flowi Workflow 中，为准备工作、资格评估和跟进草稿明确 AI 销售智能体的任务、来源要求和审核权限。

• 企业 AI 工具：按任务选择工具

  为文档转换、检索、研究、起草和评估匹配企业 AI 工具，并列明具体输入和人工核查事项。

• AI 培训助手

  根据已批准的课程材料准备有来源支持的练习情境和参考答案，安排培训师审核，并明确标出待解决的内容。

• AI 生成文档：起草供审核的操作规程

  起草关联来源的操作规程，审核步骤和例外情况，再将已接受的文本整理为适用于 Google Docs 模板的内容。

• API 测试：核查响应、副作用与错误信息泄露

  使用请求矩阵和 Python 断言测试 API 的 HTTP 响应、已记录的写入操作，以及私密值泄露情况。

• 将音频转写内容保存到 Google Docs

  配置音频提交，检查转写是否完成，并将审核后的文本保存到 Google Docs；分别核查失败和重试情况。

• 利用已审核的来源和草稿实现内容创作自动化

  使用组件目录中列明的组件，创建受众说明、证据登记表和关联来源的内容草稿，供编辑审核。

• 自动提示词工程：生成并评估候选提示词

  规划边界明确的提示词搜索流程，包括候选生成、固定的开发数据行、留出数据检查、保持不变的基线和回滚标准。

• 批量推理：保留行标识并核对部分结果

  利用文档中记载的组件目录接口，通过四行清单、部分结果台账和单独的重试检查，保留批量推理的行标识。

• 聊天机器人对话设计：澄清、兜底与安全人工交接

  利用可复制的对话树、合成对话记录和审核检查，设计聊天机器人的回答、澄清、兜底和人工交接流程。

• 聊天机器人与在线人工客服：明确回复责任和交接边界

  通过决策工作表、人员配置检查，以及展示已接受和未解决交接事项的对话记录，比较聊天机器人与在线人工客服的责任。

• 企业 ChatGPT 提示词：五项边界明确、附审核检查的任务

  复制用于回复、摘要、会议行动项、职位描述和商品文案的五组企业提示词。每组均包含证据缺失检查。

• 竞争对手价格监测

  建立经审核的竞争对手价格记录，列明商品变体、币种、来源 URL 和观察时间，不进行自动调价。

• 客户数据补充

  使用稳定的键、明确的字段优先级、冲突审核和来源追溯信息，从两个已授权的数据集补充客户记录。

• 客户反馈分析

  利用稳定的主题分类体系、来源摘录、经审核的情感标签和可比较的报告期间，分析客户反馈。

• 客户生命周期自动化

  在更新记录前，规划客户生命周期阶段转换，列明进入和退出条件、源事件、审核任务和可审计的决定。

• 客户入驻流程自动化

  根据已批准的任务和客户要求准备客户入驻检查清单，列明依赖关系、缺失输入和人工审核事项。

• 客户服务质量保证

  利用关联证据的质量评估量表、人工标签、回归测试案例和未经测试的组件目录配置，审核客服对话。

• 数据流图：追踪来源、存储与信任边界

  结合字段字典创建上下文数据流图和一级数据流图。审核来源、存储、字段投影和信任边界。

• 数据质量指标：衡量缺陷，不猜测缺失事实

  根据六行合成数据计算完整性、有效性、重复键和冲突的比率。清楚列出分母、排除项和来源证据。

• 文档工作流自动化

  设计文档接收、必填字段检查、审核者决策、按键标识的状态跟踪，以及受控的 Google Docs 交接流程。

• 解析提供的 EML 邮件文件：邮件头与 MIME 部分

  使用 Python 的邮件头和 MIME 处理功能解析提供的 EML 字节数据。保留重复字段、解码文本并检查警告，无需访问邮箱。

• 员工入职流程自动化

  根据已批准的员工数据行、岗位检查清单和政策来源，规划供人力资源人员审核的入职资料包，并提供文档和 Notion 草稿选项。

• ETL 测试：核查行血缘、排除项与转换后的值

  通过六行源数据、已接受记录和排除记录的 CSV 文件，以及针对数据血缘和转换值的 Python 断言，了解 ETL 测试的核查内容。

• Google Sheets 转 Google Docs：经审核的行数据与文档合并

  根据已批准的 Sheets 数据行生成经审核的 Google Docs 文档。映射占位符、跟踪复制的文档 ID，并核对批处理中部分失败的情况。

• Google Sheets 转 Notion

  规划从 Google Sheets 到 Notion 的单向传输，涵盖带类型的属性映射、已审核的数据行、返回的页面 ID 和受控的重新运行策略。

• 人力资源工作流：阶段、负责人和安全的 AI 辅助

  按阶段、负责人、证据、输出和异常情况梳理人力资源请求，配合边界明确的 AI 辅助和人工审批交接。

• 混合检索 RAG

  使用精确标识符和改述查询评估混合检索 RAG。检查 OpenSearch 的接口约定，不预设其具备原生混合检索控制功能。

• 发票数据提取：审核明细、合计与缺失证据

  审核提取的发票明细、带正负号的贷项、列示合计和原文中的确切段落。将缺失币种和重复证据保留为待解决事项。

• 从文本提取关键词：短语与证据

  从提供的文本中提取主题短语，保留原文中的确切证据，审核不同变体，并剔除缺乏依据的关键词建议。

• 知识库聊天机器人：构建并测试有依据的回答

  规划将检索段落转化为带引用回答的知识库聊天机器人。检查表格到提示词的映射，并测试缺乏依据的问题。

• 潜在客户培育自动化

  根据提供的背景信息和已批准的内容，准备供审核的潜在客户培育草稿，列明不应联系的对象、证据和明确的审批交接流程。

• 法律工作流自动化：准备义务登记表

  准备合同义务登记表，列明原文中的确切摘录、具名当事方、提供的日期和待解决的引用问题，供具备资质的人员审核。

• 营销自动化：经审核的草稿与分析

  为任务说明、供审核的草稿和营销活动分析规划营销自动化，列明组件目录中的输入、审批检查和交付限制。

• 在 Google Docs 中整理会议纪要

  准备经审核的 Google Docs 会议纪要，列明关联来源的决定、行动项和负责人，并明确标出缺失的截止日期。

• 多智能体系统：架构与编排

  设计多智能体系统，采用任务约定、边界明确的委派和独立检查。介绍组件目录示例、架构选择和局限。

• 自然语言转 SQL

  利用已知的数据库结构、经审核的 SELECT 语句和受限的数据库凭据，规划自然语言转 SQL 流程。将生成与执行分开。

• Notion 转 Google Docs

  根据获准使用的 Notion 页面创建经审核的 Google Docs 文本快照，保留来源标识，检查载荷，并谨慎处理重试。

• 采购订单审批工作流：经审核的申请检查清单

  准备采购审核资料包，列明明细金额、预算证据和与版本绑定的决定，并包含合成测试检查与文档中记载的设置。

• RAG 分块策略

  通过测试政策边界、表格和例外情况，选择 RAG 分块策略。比较分块器预览，并保留配对证据。

• RAG 评估

  分别评估 RAG 的检索覆盖率、回答依据和实用性。构建带标签的案例，并使用组件目录中的评估器比较版本。

• RAG 重排序

  使用 Cohere Rerank 规划 RAG 重排序，检查文档转换并保留来源 ID。针对固定问题比较证据排序。

• 招聘流程自动化

  规划招聘文档管理，涵盖申请完整性字段、来源证据、审核队列和基于组件目录的配置。

• 报告自动化

  设计报告自动化，使用经过验证的源记录、按确定性规则计算的合计、关联证据的叙述，以及经审核的 Google Docs 模板合并流程。

• RFP 自动化：准备有证据支持的响应矩阵

  准备 RFP 响应矩阵，列明确切要求、已批准的证据、例外情况和员工审核事项。将缺乏依据的承诺保留为未知项。

• 运维手册示例：重试前审核失败的写入

  利用写入失败恢复记录，对比交付尝试与电子表格中的行，经过审核后决定是否重放。

• 销售管道分析

  分析提供的销售管道导出数据，查找长期未更新的活动、缺失负责人和不明确的下一步，并将审核发现与来源关联。

• 客服工单分类

  使用带版本的分类体系、证据片段、缺失细节检查和经人工审批的分派建议，对提供的客服工单进行分类。

• 表格提取：复用前保留表头、单元格和来源证据

  在复用为结构化数据前，利用单元格工作表、合并表头证据、脚注中的单位，以及空白值与零值的区分检查重建表格。

• 翻译 Google Docs

  将 Google Docs 文本翻译为独立的待审核草稿，包含章节映射、术语表检查和文档中记载的组件设置。

• 使用 AI 分析视频：转录文本之外的视觉证据

  通过基于组件目录的加载、索引和提问设置，审核视频视觉内容相关的陈述。分别处理画面、语音和推断。

• 使用 AI 搜索视频：先检索片段，再回答问题

  在回答问题前，设计视频片段检索流程，包含经审核的边界、嵌入兼容性检查和可识别的结果。

• 网站变化监测

  在 AI Flowi Workflow 中设计网站变化监测，使用以 URL 为键的快照、基于证据的摘要和经审核的基线更新。

• 工作流图模板：梳理决策、负责人和异常情况

  复制 CSV 导入分流工作流图。梳理解析决策、隔离结果、责任分工和分支覆盖情况。

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