## 动态AI网络研究器工作流
这个工作流能够将任何纯文本研究请求转换为自定义构建的结构化电子表格（CSV）。它采用”思考者”AI来规划研究，并使用”执行者”AI来执行研究任务。
## 工作原理
### 1. 规划阶段
– **AI大脑分析**：OpenAI Chat Model节点作为”思考者”AI，分析用户的研究请求
– **动态创建计划**：AI决定为您的目标创建完美的电子表格列结构
– **自定义架构**：根据研究目标动态生成发现和丰富化策略
### 2. 发现阶段
– **网络搜索**：使用Linkup API进行深度网络搜索
– **项目列表生成**：基于规划阶段创建的查询找到初始项目列表
– **质量优先**：如果找不到足够的相关项目，不会强制添加请求数量，质量优先
### 3. 丰富化阶段
– **循环处理**：对发现阶段找到的每个项目进行循环处理
– **详细信息收集**：为每个项目执行快速网络搜索，填充规划阶段定义的所有详细列
– **数据清理**：准备和清理收集到的数据
### 4. 输出阶段
– **CSV转换**：将最终结构化数据转换为CSV文件
– **自定义格式**：每行代表一个找到的项目，每列代表通过Web AI搜索丰富的属性
## 技术节点组成
– **Form Trigger**：通过表单提交接收用户研究请求
– **OpenAI Chat Model**：AI规划大脑，分析请求并创建研究策略
– **Chain LLM**：准备提示和架构定义
– **HTTP Request**：连接Linkup API进行网络搜索
– **Split Out**：分割输出数据
– **Split in Batches**：批量循环处理项目
– **Set**：获取对象名称和值
– **Code**：准备最终JSON格式
– **Convert to File**：转换为CSV文件输出
## 使用要求
1. **AI提供商**：需要连接OpenAI API
2. **Linkup API**：需要Linkup API密钥用于网络搜索
3. **n8n实例**：运行工作流的n8n平台
## 应用场景
– **市场研究**：快速收集竞争对手信息
– **潜在客户生成**：自动发现和丰富业务线索
– **数据收集**：为任何主题创建结构化数据集
– **内容研究**：为内容创作收集相关信息
这个工作流特别适合需要快速从网络收集结构化数据的业务分析师、研究人员和营销专业人士。
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