基于AI的研究与Jina AI深度搜索

目标受众

- 研究人员: 需要快速获取高质量研究报告的学者和学生。
- 企业决策者: 寻求基于数据的洞察来支持决策的商业领袖。
- 内容创作者: 希望通过深入研究提升内容质量的博主和作家。
- 开发者: 对集成AI研究工具感兴趣的技术人员。

解决的问题

- 信息获取效率低: 通过自动化流程，用户可以快速获得深入的研究分析，节省了大量时间。
- 知识发现的门槛高: 无需API密钥，任何人都可以使用此工作流，打破了获取高质量研究的成本和技术壁垒。
- 报告生成繁琐: 自动化生成结构化的报告，减少了手动整理和格式化的工作量。

工作流步骤

1️⃣ 用户输入 → AI研究
- 用户通过聊天输入研究查询。
- 工作流将查询发送至 Jina AI的DeepSearch API 进行深入分析。

2️⃣ AI驱动的洞察
- DeepSearch 检索并分析相关信息，返回 关键洞察、结构化分析和来源。

3️⃣ Markdown格式化与清理
- 响应通过代码节点进行处理，提取、清理并格式化AI生成的洞察，输出可读的Markdown格式。
- 确保URLs格式正确，脚注结构化，报告易于阅读。

4️⃣ 最终输出
- 生成的 结构化研究报告 准备就绪，完全自动化且免费！

自定义指南

- 修改查询内容: 用户可以根据需求调整输入的研究查询，以获取不同的研究结果。
- 调整AI响应格式: 在格式化和清理步骤中，用户可以根据个人喜好修改Markdown输出的结构和样式。
- 集成其他API: 开发者可以将此工作流与其他API集成，以扩展其功能，例如添加数据分析或可视化工具。
- 自定义节点: 用户可以根据自己的需求添加、删除或修改工作流中的节点，以实现更复杂的功能。