Agentes de IA

Extraer Documentos de Google Drive, Analizarlos con IA y Guardar en MySQL

53 nodos 305 170 Scheduled trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización programada que recupera documentos de Google Drive, los analiza mediante un agente de IA con Gemini, divide textos largos, almacena resultados en MySQL y Google Sheets, y publica resúmenes en X. Combina extracción de documentos, procesamiento inteligente y almacenamiento multi-plataforma.

Cómo funciona

  1. 1.Programar ejecución periódica con Cron
  2. 2.Extraer y cargar automáticamente contenido de archivos Google Drive
  3. 3.Analizar documentos con agente de IA y cadenas LLM vía Gemini
  4. 4.Dividir textos largos para procesamiento eficiente
  5. 5.Guardar resultados en base de datos MySQL
  6. 6.Publicar resúmenes en Google Sheets y X

Casos de uso

  • Monitorear y resumir automáticamente documentos del equipo
  • Extraer datos estructurados de documentos hacia bases de datos
  • Analizar reportes y contratos con IA, luego compartir hallazgos

Requisitos

  • Cuenta Google con acceso a Drive, Sheets y Docs
  • Base de datos MySQL (local o en la nube)
  • Clave API de Google Gemini o cuenta Gemini Pro

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

Google Drive Document Default Data Loader Schedule MySQL Google Sheets Google Docs Text Splitter AI Agent LLM Chain Twitter/X Vector Store Gemini Anthropic Lm Chat Groq Memory

Detalles

Disparador Scheduled trigger
Nodos 53
Aplicaciones 15
Vistas 305
Descargas 170

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 (53)

/

Download Doc File From Google Drive

Google Drive

#1

Doc File Data Loader

Document Default Data Loader

#2

Sticky Note

Sticky Note

#3

Cron

Cron

#4

MySQL -delete all data

My Sql

#5

MySQL - insert all from sheets

My Sql

#6

Sticky Note1

Sticky Note

#7

Google Sheets - Tech Radar

Google Sheets

#8

Code - Transform table into rows

Code

#9

Google Docs - Update GDoc

Google Docs

#10

Sticky Note2

Sticky Note

#11

Google Drive - Doc File Updated

Google Drive Trigger

#12

Content - Recursive Character Text Splitter

Text Splitter Recursive Character Text Splitter

#13

Google Sheets - Read TechRadar

Google Sheets

#14

Sticky Note3

Sticky Note

#15

Sticky Note4

Sticky Note

#16

Sticky Note11

Sticky Note

#17

Code - Simplify Mapping to Original Query

Code

#18

Codes - Simplify Mapping to Original Query

Code

#19

Execute Workflow - Sql Agent

Execute Workflow

#20

Execute Workflow - RAG Agent

Execute Workflow

#21

AI Agent - Output Guardrail

Agent

#22

LLM - Determine - Agent Input Router

LLM Chain

#23

Sticky Note6

Sticky Note

#24

Sticky Note7

Sticky Note

#25

Sticky Note12

Sticky Note

#26

Sticky Note8

Sticky Note

#27

Sticky Note9

Sticky Note

#28

When Executed by Another Workflow

Execute Workflow Trigger

#29

1_Get DB Schema and Tables List

My Sql Tool

#30

2_Get Table Definition

My Sql Tool

#31

3_Execute actual query

My Sql Tool

#32

AI Agent -DB Sql Agent

Agent

#33

Sticky Note10

Sticky Note

#34

Sticky Note13

Sticky Note

#35

Pinecone Vector Store (Retrieval)

Vector Store Pinecone

#36

4_RagTool

Tool Vector Store

#37

Sticky Note14

Sticky Note

#38

AI Agent - RAG

Agent

#39

Sticky Note15

Sticky Note

#40

Sticky Note16

Sticky Note

#41

Embeddings - Tech Radar Data Embedding

Gemini Model

#42

Pinecone - Vector Store for Embedding Content

Vector Store Pinecone

#43

Retrieve Embeddings - Tech Radar Vector DB

Gemini Model

#44

AI Agent - Retrieval

Gemini Model

#45

AI Chat Model - Claude 3.5 Sonnet

Lm Chat Anthropic

#46

AI Chat Model - QwQ 32b

Lm Chat Groq

#47

AI Chatmodel - Deepseek 32B

Lm Chat Groq

#48

AI Chat Model - llama3-8b

Lm Chat Groq

#49

API Response - Respond to Webhook

Webhook

#50

API Request - Webhook

Webhook

#51

Determine if is 'RAG'

If

#52

User Conversation history

Memory Buffer Window

#53

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