分析电子邮件头以进行IP信誉和欺骗检测 – Outlook

此工作流旨在通过webhook处理用户输入，使用Google Gemini API（特别是gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219模型）处理输入，并向用户返回结构化响应。响应包括三个关键元素：推理过程、最终答案和引用URL（如果适用）。此工作流为将AI推理集成到您的流程中提供了强大的解决方案。

此工作流可用作基于AI的代理工具、智能电子邮件草稿系统或独立的智能自动化解决方案。

设置：

Webhook配置：

确保webhook节点正确设置以接受带有输入参数的GET请求。
验证webhook路径是否与您的应用程序要求匹配。
使用Postman等工具测试webhook以确保正确的数据格式。

Google Gemini API凭据：

在HTTP Request节点中设置您的Google Gemini API账户凭据。
确保API访问和权限有效。

参数调整：

自定义temperature、topK、topP和maxOutputTokens参数以适应您的用例。

自定义：

输入参数：

根据您的应用程序将发送的数据修改webhook路径或参数。

响应格式：

调整”Process API Response”节点中的JavaScript代码以适应您期望的输出结构。

输出期望：

测试”Return Response to User”节点返回的响应以确保其满足您的应用程序要求。

工作流步骤：

接收用户输入：
节点类型：Webhook
目的：捕获包含用户提供的输入参数的GET请求。作为工作流的起点。

发送请求到Google Gemini：
节点类型：HTTP Request
目的：将接收到的输入发送到Gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219模型进行处理。API配置包括用于自定义响应的参数。

处理API响应：
节点类型：Code Node
目的：从API响应中提取推理过程、最终答案和引用URL。组织输出以供进一步使用。

返回响应给用户：
节点类型：Respond to Webhook
目的：通过webhook将处理后的结构化响应发送回用户。确保响应格式符合期望。

预期结果：
输入处理：通过webhook成功捕获用户输入。
AI处理：使用Gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219模型生成结构化响应，包括推理过程、答案和引用（如果可用）。
输出交付：返回符合您规格的用户友好响应。

注意事项：
工作流默认处于非活动状态。
每个节点都附有Sticky Note以阐明其目的。
在执行前确保所有API凭据正确配置。
使用此工作流可以节省时间、提高准确性并有效自动化重复性任务。

标签：
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