Agentes de IA

Extraer personal datos usando self-hosted

13 nodos 263 120 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Plantilla de automatización que extrae datos personales de textos usando un modelo de lenguaje autohospedado (Ollama), con corrección automática de errores y formateo de salida estructurado. Procesamiento local para máxima privacidad.

Cómo funciona

  1. 1.Recibir texto a través de una interfaz de chat interactiva
  2. 2.Procesar el texto con el modelo de lenguaje local Ollama para extraer información personal
  3. 3.Corregir automáticamente y formatear los datos en estructura organizada
  4. 4.Entregar los resultados procesados al usuario

Casos de uso

  • Extraer datos de contacto e información de identidad de fuentes de texto desestructurado
  • Automatizar el procesamiento de formularios y solicitudes para capturar información esencial

Requisitos

  • Ollama instalado con modelo de lenguaje implementado
  • Flujo de n8n conectado a interfaz de disparo de chat

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 263
Descargas 120

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