InsightExpress: AI 기반 연구 보고서 생성 및 이메일 발송

일반 소개

InsightExpress는 사용자가 제공한 주제를 기반으로 AI 기반 리서치 보고서를 생성하여 사용자에게 이메일로 전송하는 Next.js 기반 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 다음을 활용합니다. Langflow InsightExpress는 사용자가 필요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 하여 상세한 리서치 보고서를 생성하는 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 연구 주제와 이메일 주소를 입력하기만 하면 상세한 연구 보고서를 생성할 수 있습니다. InsightExpress는 사용자가 필요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 연구 보고서 생성 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다.

기능 목록

• AI 기반 연구 보고서 생성사용자가 제공한 주제를 기반으로 상세한 연구 보고서를 생성합니다.
• 메일생성된 리서치 보고서를 사용자에게 이메일로 보냅니다.
• 최신 사용자 인터페이스다크 모드 지원 등 반응이 빠르고 현대적인 UI를 제공합니다.
• 실시간 로딩 지침보고서 생성 중 실시간 로딩 지침을 표시합니다.
• 오류 처리 및 알림종합적인 오류 처리 및 알림 기능을 제공합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. Langflow 설치 및 실행::
   • pip를 사용하여 Langflow를 설치합니다:pip install langflow
   • Langflow 서버를 시작합니다:langflow run
   • Langflow UI에 액세스하여 새 스터디 생성 프로세스를 생성하고 Langflow URL, 프로세스 ID 및 API 토큰을 기록합니다.
2. Next.js 애플리케이션 설정::
   • InsightExpress 리포지토리를 복제합니다:git clone https://github.com/misbahsy/InsightExpress.git
   • 프로젝트 카탈로그로 이동합니다:cd insightexpress
   • 종속성을 설치합니다:npm install
3. 환경 변수 구성::
   • 프로젝트 루트 디렉터리에서 .env.local 파일에 다음을 추가합니다:

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

   • 실제 Langflow 구성 값을 대체합니다.
4. 애플리케이션 실행::
   • 개발 서버를 시작합니다:npm run dev
   • 애플리케이션은 다음에서 사용할 수 있습니다. http://localhost:3000 실행 중입니다.

사용 프로세스

1. 애플리케이션에 액세스::
   • 브라우저에서 열기 http://localhost:3000.
2. 연구 생성::
   • 연구 주제와 이메일 주소를 입력합니다.
   • '조사 보고서 생성' 버튼을 클릭합니다.
   • AI가 보고서를 생성할 때까지 기다리면 화면에 표시되고 이메일로 전송됩니다.

일반적인 문제

• 랭플로 연결 오류::
  • Langflow가 로컬에서 실행 중인지 확인하세요.
  • 환경 변수가 올바르게 구성되었는지 확인합니다.
  • 프로세스 ID가 유효한지 확인합니다.
• 이메일 배달 문제::
  • 이메일 주소의 형식이 올바른지 확인합니다.
  • 특히 다음과 같은 Langflow 프로세스 구성을 확인하세요. 구성 연결.
• 빌드 오류::
  • 움직여야 합니다. npm clean-install 종속성 새로 고침.
  • 필요한 모든 종속성이 설치되어 있는지 확인합니다.