Extraer datos personales mediante modelos de lenguaje alojados localmente
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.Recibir entrada del usuario mediante disparador de chat
- 2.Enviar texto al modelo Ollama local para procesamiento
- 3.Analizar respuesta del modelo y corregir errores de extracción automáticamente
- 4.Estructurar datos extraídos en formato organizado
- 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
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 (13)
When chat message received
Chat Trigger
Ollama Chat Model
Lm Chat Ollama
Auto-fixing Output Parser
Output Parser Autofixing
Structured Output Parser
Output Parser Structured
Basic LLM Chain
LLM Chain
On Error
No Op
Sticky Note
Sticky Note
Sticky Note1
Sticky Note
Sticky Note2
Sticky Note
Extract JSON Output
Set
Sticky Note3
Sticky Note
Sticky Note6
Sticky Note
Sticky Note7
Sticky Note