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面向日本用户的简易深度研究（用于发布）

高级

这是一个Market Research, AI RAG领域的自动化工作流，包含 18 个节点。主要使用 Set, Gmail, ManualTrigger, Agent, TavilyTool 等节点。 使用Gemini AI和Tavily搜索为日本用户生成全面的研究报告

前置要求
  • •Google 账号和 Gmail API 凭证
  • •Google Gemini API Key

使用的节点 (18)

Set
Gmail
StickyNote
ManualTrigger
Agent
TavilyTool
LmChatGoogleGemini
OutputParserStructured

分类

市场调研
AI RAG 检索增强
工作流预览
可视化展示节点连接关系，支持缩放和平移
React Flow
导出工作流
复制以下 JSON 配置到 n8n 导入，即可使用此工作流
{
  "id": "Ud48ms2k7e8jttpp",
  "meta": {
    "instanceId": "7d3727b19183ed2ab8356c97f7b13d363d72dc0303b7e113b24052248c92d453",
    "templateCredsSetupCompleted": true
  },
  "name": "面向日本用户的简易深度研究（用于发布）",
  "tags": [],
  "nodes": [
    {
      "id": "bdf85255-f3d9-4973-90a7-88728b1d0aec",
      "name": "当点击\"执行工作流\"时",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "position": [
        120,
        0
      ],
      "parameters": {},
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "81ece876-1fb4-44d0-b739-6c2885faf6f4",
      "name": "查询生成器",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "position": [
        700,
        0
      ],
      "parameters": {
        "text": "=質問に対して有力なクエリを3つ作成してください。",
        "options": {
          "systemMessage": "=あなたはユーザーの質問から最適な検索クエリを抽出する専門家です。\n\nユーザーの質問：{{ $json.query }}\n\n## あなたの仕事：\nユーザーの質問を分析し、最も効果的な検索キーワードを3つ作成してください。\n\n## 重要な指示：\n- **検索クエリのみを出力**してください（説明や前置きは一切不要）\n- 英語の検索クエリが効果的な場合は英語で出力\n- 複数のキーワードを組み合わせて包括的な検索を可能にする\n- 有力と思われるクエリを3つ作成\n\n## 例：\n- 質問：「Google ADKとLangGraphの比較について教えて」\n- 出力：Google ADK LangGraph comparison features differences\n\n検索クエリのみを出力してください。"
        },
        "promptType": "define",
        "hasOutputParser": true
      },
      "typeVersion": 2
    },
    {
      "id": "c3d07289-c5eb-486d-b72b-ac254081c5d2",
      "name": "Google Gemini聊天模型",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        700,
        200
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-2.5-flash"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "54a580ae-8e1e-466e-b16a-03b595098e2f",
      "name": "结构化输出解析器",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
      "position": [
        880,
        200
      ],
      "parameters": {
        "schemaType": "manual",
        "inputSchema": "{\n\t\"type\": \"object\",\n\t\"properties\": {\n\t\t\"query1\": \"string\",\n\t\t\"query2\": \"string\",\n        \"query3\": \"string\"\n\t}\n}"
      },
      "typeVersion": 1.3
    },
    {
      "id": "56ed43ed-3130-4943-a437-47f7a5dfcbf8",
      "name": "Google Gemini 聊天模型1",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        1180,
        180
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-2.5-flash"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "3Bm905JaJlmbNdSt",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account 3"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "0ace29b7-067d-4bf0-9ea4-a34d2f38ae67",
      "name": "Tavily_搜索_工具",
      "type": "@tavily/n8n-nodes-tavily.tavilyTool",
      "position": [
        1340,
        180
      ],
      "parameters": {
        "query": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Query', ``, 'string') }}",
        "options": {
          "max_results": 10,
          "search_depth": "advanced",
          "include_answer": "advanced"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "4ff9b87a-4f50-4080-8bad-ca38c8292c1c",
      "name": "Google Gemini 聊天模型2",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        1660,
        180
      ],
      "parameters": {
        "options": {
          "maxOutputTokens": 6000
        },
        "modelName": "models/gemini-2.5-pro"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "3Bm905JaJlmbNdSt",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account 3"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "1801caa0-471a-4a9b-a86e-625118a56024",
      "name": "发送消息",
      "type": "n8n-nodes-base.gmail",
      "position": [
        2120,
        0
      ],
      "webhookId": "874fc2c8-ae11-4c4a-ad57-8f89b302a8f4",
      "parameters": {
        "message": "={{ $json.output }}",
        "options": {},
        "subject": "={{ $('query').item.json.query }}"
      },
      "typeVersion": 2.1
    },
    {
      "id": "5d706b1d-7878-4e5d-8a4a-c11998060d3e",
      "name": "研究 Agent",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "position": [
        1180,
        0
      ],
      "parameters": {
        "text": "受けとった3つのqueryを一つずつTavily_Search_Toolにqueryとして渡して3つのqueryに関して調査を実行し検索クエリと調査結果を省略せずにアウトプットしてください。。",
        "options": {
          "systemMessage": "=あなたはTavily_Search_Toolで検索調査を行う専門家です。検索クエリと検索調査結果の内容を省略せずにアウトプットしてください。これ以外の内容はアウトプットしなくて大丈夫です。\n\n## 処理手順：\n1. state内の検索クエリを確認:\n   - query1: {{ $json.output.query1 }}\n   - query2: {{ $json.output.query2 }}\n   - query3: {{ $json.output.query3 }}\n2. tavily_searchツールを呼び出し:\n   - query1~3を使用\n   - search_depth: \"advanced\"\n   - include_answer: true\n   - max_results: 10\n\n3. 特に以下に注目して分析：\n   - TavilyのAI生成回答の内容\n   - 最も関連性の高い情報の詳細\n   - 専門的な解説や分析\n\ntavily_searchツールを必ず使用して、収集した情報とAI分析を統合して提供してください。"
        },
        "promptType": "define"
      },
      "typeVersion": 2
    },
    {
      "id": "c8e7f969-72d9-41f8-a553-6a75b0bc27d2",
      "name": "报告代理",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "position": [
        1660,
        0
      ],
      "parameters": {
        "text": "調査結果を統合し、ユーザーの質問に対してわかりやすい構造化された包括的な最終レポートをHTML形式でアウトプットしてください。",
        "options": {
          "systemMessage": "=あなたは情報統合と分析を行いユーザーに対する質問に対して構造化された包括的なわかりやすい最終レポートをHTMLで作成する専門家です。以下のユーザーの質問に対して、調査結果を統合し、重複と矛盾を排除しながら包括的かつ内容に沿って構造化されたレポートをHTML形式で作成してください。データが不足している場合は、利用可能な情報のみで最善のレポートを作成してください。HTML形式の回答のみをアウトプットしてください。\n##ユーザーからの質問：{{ $('query').item.json.query }}\n##調査結果：{{ $json.output }}\n\n"
        },
        "promptType": "define"
      },
      "typeVersion": 2
    },
    {
      "id": "78256843-744f-4113-aae8-70122c93f19b",
      "name": "便签",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        -300,
        -260
      ],
      "parameters": {
        "width": 560,
        "height": 560,
        "content": "## 📋 面向日本用户的简易深度研究"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "5bf63a62-71c9-4b71-92f1-35220c0acf98",
      "name": "query",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        400,
        0
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "552f3fcd-1dc9-4d9b-b906-ead18b354034",
              "name": "query",
              "type": "string",
              "value": "n8nとdifyの違い"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "29036268-0dce-406d-b478-550e1d3ecaee",
      "name": "便签 1",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        320,
        -400
      ],
      "parameters": {
        "color": 4,
        "width": 280,
        "height": 760,
        "content": "## 🎯 步骤 1：查询输入设置"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "b8a3c415-4643-4a0a-bcfa-46cb9aaff345",
      "name": "便签 2",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        640,
        -400
      ],
      "parameters": {
        "color": 5,
        "width": 400,
        "height": 760,
        "content": "## 🧠 步骤 2：AI 查询生成"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "5417921f-5cf9-445a-a731-4ea0f242271b",
      "name": "便签 3",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        1080,
        -400
      ],
      "parameters": {
        "color": 6,
        "width": 460,
        "height": 720,
        "content": "## 🔍 步骤 3：多查询研究"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "5e73dace-b2dc-462a-b311-257799145ae1",
      "name": "便签 4",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        1580,
        -400
      ],
      "parameters": {
        "color": 7,
        "width": 400,
        "height": 720,
        "content": "## 📊 步骤 4：报告生成"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "cf3d13de-00b5-4dee-9f92-33735ee627f2",
      "name": "便签 5",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        2020,
        -400
      ],
      "parameters": {
        "color": 2,
        "width": 340,
        "height": 720,
        "content": "## 📧 步骤 5：邮件发送"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "5575b0b2-68ef-4e9c-8cdf-b01bdc858f69",
      "name": "便签6",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        -300,
        340
      ],
      "parameters": {
        "width": 560,
        "height": 360,
        "content": "## 💡 自定义提示"
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "active": false,
  "pinData": {},
  "settings": {
    "executionOrder": "v1"
  },
  "versionId": "d5e15813-1520-4e67-ad60-557748e836bb",
  "connections": {
    "query": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Query Generator",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Report Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Send a message",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Research Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Report Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Query Generator": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Research Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Tavily_Search_Tool": {
      "ai_tool": [
        [
          {
            "node": "Research Agent",
            "type": "ai_tool",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Query Generator",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Structured Output Parser": {
      "ai_outputParser": [
        [
          {
            "node": "Query Generator",
            "type": "ai_outputParser",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model1": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Research Agent",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model2": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Report Agent",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "When clicking ‘Execute workflow’": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "query",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}
常见问题

如何使用这个工作流？

复制上方的 JSON 配置代码，在您的 n8n 实例中创建新工作流并选择「从 JSON 导入」，粘贴配置后根据需要修改凭证设置即可。

这个工作流适合什么场景？

高级 - 市场调研, AI RAG 检索增强

需要付费吗？

本工作流完全免费，您可以直接导入使用。但请注意，工作流中使用的第三方服务（如 OpenAI API）可能需要您自行付费。

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工作流信息
难度等级
高级
节点数量18
分类2
节点类型8
难度说明

适合高级用户，包含 16+ 个节点的复杂工作流

作者
Shun Fukuchi

Shun Fukuchi

@shunfkc

Founder and CEO of Homula Inc., providing AI agent solutions primarily for Japanese customers

外部链接
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