从文件提取自动化

此工作流适用于以下人群：
- 销售团队：需要快速响应 RFP（请求提案）以提高中标率。
- 项目经理：希望自动化 RFP 处理流程，节省时间和精力。
- 技术团队：希望集成不同工具以实现高效的文档处理和通知。
- 企业决策者：希望通过自动化提升团队的工作效率和响应速度。

该工作流解决了以下问题：
- 手动处理 RFP 文档的低效率：通过自动提取问题和生成响应，显著减少了人力资源的投入。
- 信息传递不及时：在 RFP 处理完成后，自动发送通知给相关人员，确保信息及时传达。
- RFP 问题提取的复杂性：使用 AI 技术提取问题，避免了因格式不同导致的信息遗漏。

工作流步骤详解：
1. 接收 RFP 文档：通过 webhook 接收用户提交的 RFP 文档。
2. 提取文档数据：使用 ExtractFromFile 节点提取 PDF 文档中的文本内容。
3. 设置变量：将文档标题、文件名和回复地址等重要信息存储为变量，以便后续使用。
4. 创建新的 Google 文档：为每个 RFP 创建一个新的文档，以存储响应内容。
5. 提取问题：使用 AI 模型从 RFP 文档中提取所有问题。
6. 逐个回答问题：循环处理每个提取的问题，并使用 OpenAI 模型生成答案。
7. 记录问题与答案：将生成的答案记录到之前创建的 Google 文档中。
8. 添加元数据：在文档中添加生成日期、请求者信息等元数据。
9. 发送通知：完成后，通过 Gmail 和 Slack 通知相关人员，确保信息的及时传达。

用户可以通过以下方式自定义和适应此工作流：
- 调整 webhook 设置：根据需要更改 webhook 路径和请求参数，以适应特定的 RFP 提交格式。
- 修改 Google 文档模板：在创建响应文档时，可以自定义文档的格式和内容。
- 调整 AI 模型参数：根据具体的 RFP 类型和行业，优化 AI 模型的输入和输出，以提高答案的准确性。
- 更改通知设置：根据团队的沟通需求，修改 Gmail 和 Slack 通知内容和接收者信息。