Agentes de IA
Extraer datos personales usando modelo autohospedado
13 nodos
281
144
Automatic trigger
Descripción del flujo de trabajo
Flujo de trabajo que recibe mensajes por chat, los procesa mediante un modelo Ollama autohospedado y extrae datos personales de forma automática en formato estructurado con corrección integrada de errores.
Cómo funciona
- 1.Recibir mensaje desde la interfaz de chat
- 2.Procesar texto con el modelo Ollama local
- 3.Analizar y corregir automáticamente la estructura
- 4.Extraer y formatear campos de datos personales
Casos de uso
- Convertir automáticamente respuestas de formularios en datos de clientes estructurados
- Procesar mensajes de texto para extraer información de contacto y perfil
Requisitos
- Modelo Ollama instalado y ejecutándose localmente
- Acceso a la interfaz de chat para recibir y procesar mensajes
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
281
Descargas
144
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