Agentes de IA

AI datos mining usando dynamic prompts and

45 nodos 212 132 Webhook
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Descripción del flujo de trabajo

Sistema de automatización que recibe datos mediante webhook y los procesa en lotes utilizando modelos de lenguaje de OpenAI con indicaciones dinámicas para extraer, filtrar y refinar inteligentemente información según condiciones personalizables.

Cómo funciona

  1. 1.Recibir datos a través del webhook e inicializar la canalización de procesamiento
  2. 2.Dividir el conjunto de datos en lotes manejables para procesamiento paralelo
  3. 3.Aplicar cadenas LLM dinámicas con OpenAI en cada lote para extracción inteligente
  4. 4.Filtrar resultados utilizando lógica condicional para retener solo información relevante
  5. 5.Consolidar el resultado final y enrutar a sistemas de almacenamiento o siguientes

Casos de uso

  • Extraer información y entidades clave de grandes documentos y conjuntos de datos
  • Clasificar y categorizar información utilizando reconocimiento de patrones potenciado por IA
  • Procesar consultas múltiples contra bases de datos de texto con generación de consultas dinámicas

Requisitos

  • Clave API válida de OpenAI con cuota suficiente
  • Datos de entrada bien estructurados y criterios de filtrado claros
  • Comprensión de ingeniería de indicaciones efectivas para obtener resultados deseados

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

Split In Batches LLM Chain OpenAI

Detalles

Disparador Webhook
Nodos 45
Aplicaciones 3
Vistas 212
Descargas 132

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 (45)

/

Baserow Event

Webhook

#1

Event Type

Switch

#2

Table Fields API

HTTP Request

#3

Get Prompt Fields

Code

#4

Get Event Body

Set

#5

List Table API

HTTP Request

#6

Get Valid Rows

Code

#7

Get File Data

HTTP Request

#8

Extract from File

Extract From File

#9

Update Row

HTTP Request

#10

Get Result

Set

#11

Loop Over Items

Split In Batches

#12

Row Reference

No Op

#13

Generate Field Value

LLM Chain

#14

Get Row

HTTP Request

#15

Rows to List

Split Out

#16

Fields to Update

Code

#17

Loop Over Items1

Split In Batches

#18

Row Ref

No Op

#19

Get File Data1

HTTP Request

#20

Extract from File1

Extract From File

#21

Update Row1

HTTP Request

#22

Get Result1

Set

#23

Generate Field Value1

LLM Chain

#24

Filter Valid Rows

Filter

#25

Filter Valid Fields

Filter

#26

Event Ref

No Op

#27

Event Ref1

No Op

#28

Sticky Note

Sticky Note

#29

Sticky Note1

Sticky Note

#30

Sticky Note2

Sticky Note

#31

Sticky Note3

Sticky Note

#32

Sticky Note4

Sticky Note

#33

Sticky Note5

Sticky Note

#34

Sticky Note7

Sticky Note

#35

Sticky Note8

Sticky Note

#36

Sticky Note9

Sticky Note

#37

Sticky Note10

Sticky Note

#38

Sticky Note11

Sticky Note

#39

OpenAI Chat Model

OpenAI

#40

Sticky Note12

Sticky Note

#41

OpenAI Chat Model1

OpenAI

#42

Sticky Note13

Sticky Note

#43

Sticky Note6

Sticky Note

#44

Sticky Note14

Sticky Note

#45

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