入门指南

1. 1. 开始节点
2. 无需添加任何自定义变量，只需使用系统变量 Query（即用户输入的问题）。

要了解变量及其使用的更多信息，请点击此处。

1. 2. 代码节点
2. 此节点的功能是计算一个时间范围，否则在 HTTP 请求节点获取信息时会有大量数据。例如，我们以用户输入日期的前30天为例来计算时间范围。

• 输入参数：此节点不需要任何输入参数。
• Python：以下是计算30天范围的代码示例，您可以复制并粘贴到代码块中。

from datetime import datetime, timedelta

def main():
    # 获取当前时间
    current_time = datetime.now()

    # 计算30天前的日期时间
    thirty_days_ago = current_time - timedelta(days=30)

    # 格式化日期时间，用于 NewsAPI 的 'from' 参数 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS)
    formatted_from_date = thirty_days_ago.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')

    # 新增：报告显示用的当前日期 (YYYY-MM-DD)
    report_date = current_time.strftime('%Y-%m-%d') 

    # 返回一个包含传递给下一个节点的变量的字典
    return {
        "from_date": formatted_from_date,  # NewsAPI 'from' 参数的输出变量
        "report_date": report_date         # 报告的当前日期的输出变量
    }

如果需要不同的时间范围，可以随意更改 "days=30" 或 "thirty_days_ago" 字段，但请务必保持一致。

即使您不熟悉编码也没关系。点击 AI 代码，告诉 AI 您的需求，AI 会自动输出满足您需求的代码。



• 输出参数：

  ● from_date

  ● report_date

数据类型均为“字符串”。

1. 3. HTTP 请求节点
2. 此节点用于从特定数据源获取数据，数据源可以是订阅的 RSS 源或某些网站的 API。
   
3. 您也可以直接用系统内置工具替换此节点，如谷歌搜索。

4. 这里以 NewsAPI 为例获取最新的行业新闻。
5. 首先，注册以获取 API 密钥：https://newsapi.org/。点击“获取 API Key”后，您将在页面上找到 API 密钥。请复制并保存，我们稍后需要用到它。

6. 返回 GoInsight.AI 的 InsightFlow 设计画布，并根据以下配置填写。

字段	配置内容	目的
API 请求方法	GET	HTTP 方法。
API 请求地址	https://newsapi.org/v2/everything	NewsAPI 的通用新闻搜索 API 调用点。
请求头	KEY: X-Api-Key VALUE: 您的 NewsAPI API 密钥	NewsAPI 认证所需的 API 密钥。
参数	KEY: query VALUE: {{Start.query}} KEY: language VALUE: en KEY: sortBy VALUE: publishedAt KEY: pageSize VALUE: 50 KEY: from VALUE:{{Code.from_date}}	查询参数，用于定义搜索的关键词、语言、排序顺序、数量和时间范围。
请求体	无	GET 请求无需请求体。
请求超时时间	60	设置请求超时时间。
输出参数	news_api_response	将 API 响应存储在名为 `news_api_response` 的变量中，以供后续节点使用。

1. 4. 代码节点
2. 此节点用于预处理 API 返回的原始新闻数据，例如，过滤关键字段和合并文本，为大模型总结做准备。

• 输入参数：设置变量名为 news_data，其值填充为上一个 HTTP 请求节点的输出 {{HTTP_Request.Body}}。
• Python：以下是一个示例：

import json

def main(news_data):
    try:
        data = news_data
        # 如果 `news_data` 是字符串，则需要使用 `json.loads()` 解析
        if isinstance(news_data, str):
            data = json.loads(news_data)

    except json.JSONDecodeError:
        # 如果解析失败，则返回特定的错误信息
        return {"processed_articles_text": "错误：无法将新闻数据解析为 JSON。"}
    except TypeError:
        # 如果 `news_data` 无效（例如为 None），则返回错误
        return {"processed_articles_text": "错误：news_data 无效。"}

    processed_articles = []
    # 检查 'articles' 键是否存在且其值是否为列表（NewsAPI 的数据结构）
    if data and 'articles' in data and isinstance(data['articles'], list):
        for article in data['articles']:
            title = article.get('title', '')
            description = article.get('description', '')
            url = article.get('url', '') # 确保 URL 已提取

            # 过滤掉标题或描述为空的文章，以确保为大模型提供有意义的内容
            # 确保 URL 也存在，因为它对报告很有用
            if title and description and url:
                # 重要变更：以 Markdown 链接格式包含链接
                # 大模型通常能很好地理解并保留此格式。
                combined_text = f"标题: {title}\n描述: {description}\n[来源链接]({url})"
                processed_articles.append(combined_text)

    if not processed_articles:
        return {"processed_articles_text": "在处理 NewsAPI 响应后未找到有效文章。"}

    # 将处理后的文章连接成一个字符串，并用特殊分隔符隔开。
    # 限制文章数量（例如，前20篇），以防止大模型输入过长。
    return {"processed_articles_text": "\n\n---\n\n".join(processed_articles[:20])}

• 输出参数：设置一个输出参数：processed_articles_text，数据类型为“字符串”。

1. 5. 大模型节点
2. 此节点用于根据系统角色和指令，生成包含摘要和链接的洞察报告。

• 模型：此处选择 Azure GPT-4.1 mini。
• SYSTEM：这是大模型的“角色设置”，即提示词。这是工作流能否按预期运行的关键。为了让大模型更好地理解，尽量将内容结构化。以下是一个示例：

### 行业趋势洞察报告 - {{Code.report_date}}
**分析关键词：** {{Start.Query}}

---

**报告生成指令：**

您是一位行业分析专家。您的任务是根据提供的新闻文章生成一份全面的“行业趋势洞察报告”。严格遵循以下结构和指南：

**报告结构：**

#### 1. 关键趋势概览
- **趋势名称：** [识别一个简明的趋势名称]
  - **核心内容：** [根据新闻文章总结趋势的主要内容，确保直接且信息丰富。]
  - **关键事件/新闻：** [提及支持该趋势的具体事件或新闻项目。**对于每个提及的事件/新闻，如果提供的文章中包含来源链接（例如，“[来源链接](URL)”），则直接在报告中将此 Markdown 链接包含在相关细节之后。**]
  - **潜在影响：** [分析与该趋势相关的潜在影响或未来发展。]

#### 2. 主要公司/产品动态
- [识别新闻文章中提到的特定公司或产品，并着重介绍其显著动态。**对于每项公司/产品动态，如果有来源链接，请包括此确切的Markdown链接。**]

#### 3. 潜在风险与机会
- **风险：** [根据新闻文章识别与总体行业或趋势相关的潜在风险。]
- **机会：** [识别因趋势或动态而产生的潜在机会。]

**重要说明：**

* **数据来源：** 所有信息、分析和摘要必须严格源自下方提供的“新闻文章列表”。
* **来源链接集成：** 在提取“关键事件/新闻”或“主要公司/产品动态”时，如果原文章的文本中包含 `[来源链接](URL)` 格式，**您必须在报告中紧接在相关信息之后包含此确切的 Markdown 链接。**请勿修改链接格式或内容。如果多个来源支持同一点，请选择最相关的，或在适当且简洁时包含几个。
* **简洁专业：** 语言风格应专业、客观，报告内容应简洁明了。
* **报告语言：** 所有内容均应以英文输出。
* **禁止虚构：** 请勿编造或虚构提供文章中不存在的任何信息。
* **数据充分性：** 如果提供的新闻文章不足以形成详细分析，或无法识别显著趋势，请在报告结尾明确说明。否则，请对数据充分性给出结论性说明。

---

**“新闻文章列表”**
{{Code.processed_articles_text}}

小贴士：您也可以点击“AI 写作”让 AI 自动编写或优化提示词。  

• USER：向模型提供指令、查询或任何基于文本的输入内容。以下是一个示例：

以下是与行业关键词“{{Start.Query}}”相关的最新新闻文章列表。请根据提供的角色说明进行分析和总结： 
“新闻文章列表” 
{{Code(1).processed_articles_text}}

1. 6. 回复节点
• 回复内容：设置为上一步大模型节点的输出参数 Text。