Extraer datos personales usando modelos de lenguaje locales
Descripción del flujo de trabajo
Una automatización que recibe entradas de texto mediante una interfaz de chat, las procesa con un modelo de lenguaje autohospedado (Ollama) para extraer datos personales automáticamente, luego analiza y formatea los resultados en un formato estructurado confiable.
Cómo funciona
- 1.Recibir entrada de texto a través del disparador de chat
- 2.Enviar texto al modelo de lenguaje Ollama autohospedado para procesamiento
- 3.Analizar salidas y corregir automáticamente errores de extracción
- 4.Formatear datos extraídos en estructura predefinida
Casos de uso
- Extraer información de contacto de mensajes desestructurados
- Procesar formularios completados manualmente para obtener detalles personales
- Manejar datos sensibles localmente sin dependencias de servidores externos
Requisitos
- Ollama instalado y ejecutándose en su servidor
- Modelo de lenguaje apropiado cargado en Ollama
- Interfaz de chat integrada en n8n
- Definición clara del formato de datos a extraer
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