使用 OpenAI、维基百科、Google 搜索和 Gmail/Telegram 的自动化研究报告生成

该工作流适合以下人群：
- 研究人员：需要高效收集和整理研究数据，生成专业报告。
- 学生：希望快速完成研究项目并生成报告，节省时间。
- 企业分析师：需要跟踪行业趋势和最新动态，为决策提供支持。
- 内容创作者：希望获取最新的信息并制作内容，提升作品质量。
- 教育工作者：需要制作课程材料或研究报告，提供给学生和同事。

该工作流解决了以下问题：
- 信息收集效率低：通过自动化流程，快速获取来自多个来源的信息，包括新闻、维基百科和学术论文。
- 报告生成繁琐：自动生成研究报告，包含引言、摘要、关键发现、新闻亮点、学术见解和来源，节省人工整理时间。
- 数据整合困难：将不同来源的数据整合成结构化的JSON格式，便于后续处理和分析。
- 沟通不畅：通过集成Gmail和Telegram，快速发送研究报告，确保信息及时传达。

工作流过程的详细说明：
1. 手动触发：用户通过点击测试工作流开始流程。
2. 输入验证：验证输入的查询是否有效，确保查询长度至少为3个字符。
3. 查询优化：使用OpenAI模型生成5个相关的搜索查询，扩展研究范围。
4. 信息收集：通过多个工具（如新闻API、维基百科API、Google Scholar）进行信息检索，收集相关数据。
5. 数据解析：将AI生成的研究输出解析为结构化JSON格式，方便后续处理。
6. 数据合并：将从不同来源收集的数据合并，形成完整的研究报告结构。
7. HTML生成：根据合并的数据生成HTML格式的报告，以便后续转换为PDF。
8. PDF转换：使用PDFShift API将HTML内容转换为PDF格式。
9. PDF下载：下载生成的PDF文件，以便后续发送。
10. 发送报告：通过Gmail和Telegram将PDF报告发送给指定的接收者。

用户可以通过以下方式自定义和调整该工作流：
- 调整输入验证：修改输入验证逻辑，以适应不同的查询要求或格式。
- 修改API密钥：在各个节点中替换为自己的API密钥，以确保数据获取正常。
- 定制搜索查询：根据需要调整生成的搜索查询的数量和内容，以满足特定的研究需求。
- 更改报告格式：在生成HTML时，修改CSS样式以改变报告的外观和布局。
- 添加或删除节点：根据特定需求，添加新的数据源节点或删除不需要的节点，以优化工作流。