Traducir questions sobre correos electrónicos en queries y run them
Descripción del flujo de trabajo
Un agente inteligente convierte preguntas en lenguaje natural sobre correos electrónicos en consultas SQL, las ejecuta en PostgreSQL y exporta los resultados a archivos. Utiliza Ollama para procesar el lenguaje y construir consultas precisas.
Cómo funciona
- 1.Recibir pregunta del usuario a través de desencadenante de chat o entrada manual
- 2.Procesar texto con modelo Ollama para extraer intención y parámetros
- 3.Traducir pregunta a consulta SQL y ejecutarla en la base de datos PostgreSQL
- 4.Filtrar y dar formato a los resultados en datos estructurados legibles
- 5.Guardar datos procesados como archivos CSV o JSON
- 6.Compartir resultados por Twitter/X o enviar al usuario
Casos de uso
- Buscar correos almacenados con preguntas en lenguaje natural sin escribir SQL
- Generar reportes y análisis automáticos desde la base de datos de correos
- Crear un asistente inteligente de correo electrónico para usuarios no técnicos
Requisitos
- Base de datos PostgreSQL con tablas de correos electrónicos y esquema apropiado
- Modelo de lenguaje Ollama instalado y configurado para inferencia local
- Permisos de lectura y escritura de archivos para exportación CSV y JSON
- Credenciales de API de Twitter/X si se requiere compartir en redes sociales
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