InsightExpress: Erstellung von KI-gesteuerten Forschungsberichten und deren Versand per E-Mail

Allgemeine Einführung

InsightExpress ist eine auf Next.js basierende Anwendung, die KI-gesteuerte Forschungsberichte auf der Grundlage der vom Benutzer eingegebenen Themen erstellt und per E-Mail an die Benutzer sendet. Die Anwendung nutzt Langflow InsightExpress wurde entwickelt, um den Prozess der Erstellung detaillierter Forschungsberichte zu vereinfachen, indem es den Nutzern einen schnellen Zugriff auf die benötigten Informationen ermöglicht. InsightExpress wurde entwickelt, um den Prozess der Erstellung eines Forschungsberichts zu vereinfachen, indem es den Nutzern einen schnellen Zugriff auf die benötigten Informationen ermöglicht.

Funktionsliste

• KI-gesteuerte Erstellung von ForschungsberichtenGenerieren Sie detaillierte Forschungsberichte auf der Grundlage der vom Benutzer eingegebenen Themen.
• E-MailE-Mail: Senden Sie den erstellten Forschungsbericht per E-Mail an den Benutzer.
• Moderne BenutzeroberflächeBietet eine reaktionsschnelle und moderne Benutzeroberfläche, die auch den dunklen Modus unterstützt.
• Anweisungen zum Laden in EchtzeitAnzeige von Echtzeit-Ladeanweisungen während der Berichterstellung.
• Fehlerbehandlung und BenachrichtigungBietet umfassende Funktionen zur Fehlerbehandlung und -benachrichtigung.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

1. Langflow installieren und ausführen::
   • Verwenden Sie pip, um Langflow zu installieren:pip install langflow
   • Starten Sie den Langflow-Server:langflow run
   • Greifen Sie auf die Langflow-Benutzeroberfläche zu und erstellen Sie einen neuen Studienerstellungsprozess, indem Sie die Langflow-URL, die Prozess-ID und das API-Token eintragen.
2. Einrichten der Next.js-Anwendung::
   • Klonen Sie das InsightExpress-Repository:git clone https://github.com/misbahsy/InsightExpress.git
   • Rufen Sie den Projektkatalog auf:cd insightexpress
   • Installieren Sie die Abhängigkeit:npm install
3. Umgebungsvariablen konfigurieren::
   • Erstellen Sie im Stammverzeichnis des Projekts die Datei .env.local fügen Sie Folgendes hinzu:

    LANGFLOW_URL=http://localhost:7860
   FLOW_ID=your_flow_id_here
   LANGFLOW_TOKEN=your_langflow_api_token_here
   

   • Ersetzt den aktuellen Wert der Langflow-Konfiguration.
4. Ausführen der Anwendung::
   • Starten Sie den Entwicklungsserver:npm run dev
   • Die Anwendung wird im Internet verfügbar sein http://localhost:3000 Laufen.

Verwendungsprozess

1. Zugang zu Anwendungen::
   • In Ihrem Browser öffnen http://localhost:3000.
2. Erstellung von Studien::
   • Geben Sie ein Forschungsthema und eine E-Mail-Adresse ein.
   • Klicken Sie auf die Schaltfläche "Forschungsbericht generieren".
   • Warten Sie, bis AI einen Bericht erstellt hat, der auf dem Bildschirm angezeigt und an Ihre E-Mail geschickt wird.

allgemeine Probleme

• Langflow-Verbindungsfehler::
  • Stellen Sie sicher, dass Langflow lokal ausgeführt wird.
  • Überprüfen Sie, ob die Umgebungsvariablen korrekt konfiguriert sind.
  • Prüfen Sie, ob die Prozess-ID gültig ist.
• Probleme bei der E-Mail-Zustellung::
  • Überprüfen Sie, ob die E-Mail-Adresse richtig formatiert ist.
  • Überprüfen Sie die Konfiguration des Langflow-Prozesses, insbesondere Kompositum Verbindungen.
• Erstellungsfehler::
  • in Bewegung sein npm clean-install Abhängigkeiten aktualisieren.
  • Stellen Sie sicher, dass alle erforderlichen Abhängigkeiten installiert sind.