Context(情境)

LINE 作為企業對外或內部溝通管道時,使用者會提出技術問題、新聞查詢、圖片生成等多元需求。情境需要單一入口接收訊息後,依內容類型自動分流至對應能力(RAG、事實查證、新聞、圖像、爬蟲等),並將回覆格式化送回 LINE。

Challenge(痛點)

  • 若每種需求各建一個 Bot,維護與體驗分散;若單一流程處理所有類型,邏輯龐大難以擴充。
  • 需以 AI 辨識意圖並路由至正確子流程,且回覆需符合 LINE 顯示(長文分段最多 5 則等)。

Solution(架構+做法)

提供一個智慧化 LINE 自動回覆機器人:使用者傳送訊息後,由 Google Gemini 分析內容類型,並智能路由到對應的子流程處理,涵蓋技術文件摘要、事實查證、RAG 知識檢索、新聞與股票、圖像生成、網頁爬取等,最後將回覆格式化並送回 LINE(支援長文自動分段,最多 5 則)。

架構概覽

主流程 [MAIN] LINE CHATBOT:接收 LINE Webhook → 呼叫 Gemini 分析訊息 → 依內容類型路由至子流程 → 彙整 AI 回應 → 分段發送回 LINE。

19 個子流程模組 分為:AI 代理(1399 RAG、MCP RAG、RAG Pipeline、ITR、FACT、CB、DR)、資訊處理(NEWS、News Agent Scrape、STOCK)、圖像處理(IMAGE Generator、Food Image、Image Editing、Image Module)、網頁處理(WEB、LINE CHATBOT Crawl)、工具(SUBS Module、Database Query Tool),以及 FACT linebot 工作流。

LINE Webhook → [MAIN] LINE CHATBOT (Gemini 分析) → 子流程路由
    → RAG / FACT / NEWS / IMAGE / WEB / … (19 子流程)
    → 回應格式化與分段 → LINE Reply API

技術內容處理

  • 技術相關:辨識技術文件、會議記錄、專業討論;可搭配網址爬取(HTTP Request / Jina AI)、YouTube 逐字稿;輸出可選「標準模板」或「詳細報告」,繁體中文、500 字以內、適配 LINE 顯示。
  • 非技術內容:走個性化對話與對應子流程(如 FACT、NEWS、IMAGE 等)。
  • 安全:API tokens 以環境變數管理,不硬編碼;Git 歷史已清理敏感資訊。

工作流示意(可搭配 n8n 課程流程圖)

以下為 n8n 工作流層級概念示意;實際主流程與子流程圖可於 GitHub 展示站 查看。

n8n 工作流 Level 1

n8n 工作流 Level 1

n8n 工作流 Level 2 範例 1

n8n 工作流 Level 2 範例 1

n8n 工作流 Level 2 範例 2

n8n 工作流 Level 2 範例 2

技術棧與亮點

  • n8n — 可視化工作流設計與執行
  • Google Gemini — 訊息分析與回應生成
  • LINE Messaging API — Webhook 接收與回覆
  • RAG / MCP RAG / FACT — 知識檢索與事實查證
  • 模組化 — 每項功能獨立子流程,易維護與擴充
  • GitHub Pages — 工作流說明與流程圖展示站:poirotw66.github.io/n8n_workflow

Impact(量化成效)

  • 架構1 主流程(LINE Webhook → Gemini 意圖分析 → 路由)+ 19 個子流程,涵蓋 RAG、MCP RAG、FACT、NEWS、STOCK、IMAGE、WEB、爬蟲等,模組化易維護與擴充。
  • 體驗:單一 LINE 入口即可觸發技術摘要、事實查證、新聞、圖像、爬蟲等,回覆自動分段適配 LINE 顯示。

Extension(可延伸方向)

  • 新增更多子流程(如訂單查詢、表單填寫、預約排程),持續擴充能力邊界。
  • 將主流程意圖分析改為可訓練或可設定的規則,降低對單一模型的依賴。
  • 串接內部 API 或 CRM,從對話到業務動作一站完成。

相關連結

1 主流程 + 19 子流程Google GeminiRAG · FACT · 圖像 · 新聞

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