Convertir Preguntas sobre Correos en Consultas de Base de Datos y Ejecutarlas
Descripción del flujo de trabajo
Una automatización inteligente que recibe preguntas en lenguaje natural sobre correos electrónicos, las convierte en consultas SQL usando un modelo de lenguaje local, las ejecuta contra una base de datos PostgreSQL y devuelve los resultados al instante.
Cómo funciona
- 1.Recibir la pregunta a través de la interfaz de chat interactivo
- 2.Transformar la pregunta en lenguaje natural a SQL usando Ollama
- 3.Ejecutar la consulta en la base de datos y recuperar resultados
- 4.Mostrar la respuesta y registrar el intercambio en un archivo
Casos de uso
- Responder preguntas analíticas sobre correos sin escribir código SQL
- Automatizar búsquedas y filtrado de archivos de correo en lenguaje natural
- Construir un asistente inteligente que entienda la intención del usuario
Requisitos
- Base de datos PostgreSQL que contenga tablas de mensajes de correo
- Modelo de lenguaje local instalado a través de Ollama o servidor LLM compatible
- Permisos de lectura y escritura en el sistema de archivos
Valor del servicio
Ideal como servicio de automatización operativa para conectar sistemas, reducir tareas manuales y acelerar la entrega de resultados a clientes o equipos internos.
Aplicaciones utilizadas
Detalles
Cómo usar
- 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
- 2.Abre tu panel de n8n
- 3.Ve a Workflows > Import from File
- 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales
Nodos utilizados (26)
Add table name to output
Set
Convert data to binary
Convert To File
Save file locally
Read Write File
Extract data from file
Extract From File
Chat Trigger
Chat Trigger
Sticky Note
Sticky Note
When clicking "Test workflow"
Manual Trigger
Combine schema data and chat input
Set
Load the schema from the local file
Read Write File
Extract SQL query
Set
Check if query exists
If
Format query results
Set
Combine query result and chat answer
Merge
List all columns in a table
Postgres
List all tables in a database
Postgres
Ollama Chat Model
Lm Chat Ollama
Postgres
Postgres
Add trailing semicolon
Set
Check for trailing semicolon
If
WorkflowTrigger
Execute Workflow Trigger
If ran manually
If
If file exists or already retried generating it
If
Sticky Note1
Sticky Note
AI Agent
Agent
Format empty output
Set
Sticky Note2
Sticky Note