Automatic classification de entrante Gmail mensajes usando AI nodes
Descripción del flujo de trabajo
Clasifica automáticamente los mensajes de correo electrónico entrantes en Gmail usando análisis impulsado por inteligencia artificial. Cuando llegan nuevos correos, el sistema analiza el contenido y los asigna a categorías predefinidas, agilizando la administración de bandeja de entrada.
Cómo funciona
- 1.Activar el flujo cuando llega un nuevo mensaje a Gmail
- 2.Enviar contenido del correo a la cadena LLM con instrucciones de clasificación
- 3.Analizar y estructurar la respuesta de IA con el analizador de salida
- 4.Aplicar la etiqueta de clasificación y formatear datos para acciones posteriores
Casos de uso
- Separar automáticamente correos urgentes e importantes de mensajes de rutina
- Organizar consultas de clientes, facturas y alertas en carpetas dedicadas
- Reducir tiempo dedicado a la clasificación manual y mantenimiento de bandeja de entrada
Requisitos
- Cuenta de Gmail activa con acceso API habilitado
- Clave de API de OpenAI y configuración del modelo de lenguaje
- Categorías de clasificación predefinidas y reglas de decisión establecidas
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 (19)
Gmail trigger
Gmail
Get message content
Gmail
Set label values
Set
Get all labels
Gmail
Split out assigned labels
Split Out
Merge corresponding labels
Merge
Aggregate label IDs
Aggregate
Add labels to message
Gmail
Assign labels for message
LLM Chain
Sticky Note
Sticky Note
Sticky Note1
Sticky Note
Sticky Note2
Sticky Note
Sticky Note4
Sticky Note
Sticky Note5
Sticky Note
Sticky Note6
Sticky Note
Sticky Note7
Sticky Note
Sticky Note8
Sticky Note
JSON Parser
Output Parser Structured
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