這篇文章會示範如何把 Google Chat、AI Agent、知識庫與 Google 試算表串起來，打造一個「會說話的內部知識入口」。導入後，常見問題可在一分鐘內完成回覆，重複性解答工作每週可望減少 3–8 小時，並明顯降低口徑不一致造成的溝通成本。
核心功能（內部同事查詢場景）
- Google Chat 訊息即時觸發流程
同事在聊天室提問就自動啟動，不用打開額外後台；把查詢留在原本工作介面。 - AI Agent 統一對內口徑
透過系統提示詞規範語氣、範圍、回覆邏輯；同類問題由同一規則作答。 - 知識庫語意檢索
先從上傳文件中抓相關內容再整合回覆；可減少人工翻文件時間。 - 試算表資料查詢
對接 Google Sheets，讓 AI 依條件查列並用自然語言回覆結構化數據。 - 回寫到原對話串
回覆直接貼回 Google Chat 原執行緒，記錄完整、方便新人對照標準答案。
主要工具與角色
- Make（或同類自動化平台）：串接觸發、AI、知識檢索、試算表、回寫訊息。
- Google Chat：提問入口與回覆出口。
- AI Agent 模組：接收問題、決定是否呼叫工具、輸出答案。
- 知識庫工具：對文件做語意檢索。
- Google Sheets：提供可查驗的表格數據。
上線前必要設定
完成平台與 Google 授權；整理知識庫並清理過期資料；試算表欄位與流程映射一致；系統提示詞寫清楚範圍、查無資料時要誠實說明並引導真人。
詳細設定步驟
Step 1：建立 Google Chat 觸發
讓情境知道「何時開始」。在 Make 新增 Google Chat 事件觸發，完成 OAuth，用測試訊息驗證。
Step 2：接上 AI Agent
把訊息本文與對話／執行緒 ID 對應到模組輸入，輸出格式選 text。
Step 3：加入知識庫檢索
以使用者提問作為 query，限制回傳筆數，避免上下文過長。
Step 4：加入 Google Sheets 查詢
指定試算表與篩選條件，用測試列驗證欄位。
Step 5：把 AI 回覆寫回 Google Chat
Create Message，text 對應 Agent response，對應同一 space/thread。
Step 6：測試與上線
先在測試聊天室跑多組常見問題，再切正式空間。
注意事項
欄位名完全一致；時區與日期格式統一；先測試再上線；定期看錯誤日誌；截圖與文件勿露金鑰與 webhook；數字問題以試算表為準；最小權限原則。
結論
若在團隊已慣用 Google Chat，可把「分散文件＋試算表」收成單一問答入口，常見問題壓縮回覆時間，並減少口徑不一。建議由最常見問題起步再擴充。
