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Agentes de IA

Extraer datos personales mediante modelos de lenguaje alojados localmente

13 nodos 566 180 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización que recibe mensajes de texto a través de una interfaz de chat, los procesa utilizando un modelo de lenguaje alojado localmente (Ollama), analiza y valida la salida, luego estructura los datos extraídos para almacenamiento o acciones posteriores.

Cómo funciona

  1. 1.Recibir entrada del usuario mediante disparador de chat
  2. 2.Enviar texto al modelo Ollama local para procesamiento
  3. 3.Analizar respuesta del modelo y corregir errores de extracción automáticamente
  4. 4.Estructurar datos extraídos en formato organizado
  5. 5.Entregar resultados para almacenamiento o procesamiento adicional

Casos de uso

  • Extraer información personal de formularios de clientes o consultas verbales
  • Automatizar la ingesta de datos a partir de entrada de texto no estructurada

Requisitos

  • Servidor Ollama instalado y ejecutándose en red local o máquina
  • Conexión de red estable entre n8n y servidor de modelo alojado
  • Permiso de acceso a la interfaz de Ollama o API local

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

Chat Trigger Lm Chat Ollama Output Parser LLM Chain

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 13
Aplicaciones 4
Vistas 566
Descargas 180

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (13)

/

When chat message received

Chat Trigger

#1

Ollama Chat Model

Lm Chat Ollama

#2

Auto-fixing Output Parser

Output Parser Autofixing

#3

Structured Output Parser

Output Parser Structured

#4

Basic LLM Chain

LLM Chain

#5

On Error

No Op

#6

Sticky Note

Sticky Note

#7

Sticky Note1

Sticky Note

#8

Sticky Note2

Sticky Note

#9

Extract JSON Output

Set

#10

Sticky Note3

Sticky Note

#11

Sticky Note6

Sticky Note

#12

Sticky Note7

Sticky Note

#13
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