AI Agent zum Chatten mit Airtable und Datenanalyse

Dieser Workflow ermöglicht es den Nutzern, mit Airtable-Daten zu interagieren und relevante Informationen schnell abzurufen.

AI Agent zum Chatten mit Airtable und Datenanalyse

Die Website nutzt die Wordpress-Infrastruktur.

Server: Unser Server befindet sich in einem Unternehmen mit Sitz in Deutschland. Er hat eine hohe und schnelle Internetverbindung. Es gibt eine Generatorunterstützung für ununterbrochenen Strom.

Workflow Übersicht

In diesem Workflow nutzen wir einen AI Agenten, der es Benutzern ermöglicht, über eine Chat-Schnittstelle mit Airtable-Daten zu interagieren. Die Workflow-Elemente (Knoten) arbeiten zusammen, um Anfragen von Benutzern zu verarbeiten und entsprechende Antworten zu generieren.

1. OpenAI Chat Model

Node Name: OpenAI Chat Model
Type: @n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi
Beschreibung: Dieser Node nutzt das OpenAI-Chat-Modell, um Benutzeranfragen zu verarbeiten.

Ausstattungen:

  • Kredential: OpenAi club – für den Zugriff auf OpenAI APIs.

2. AI Agent

Node Name: AI Agent
Type: @n8n/n8n-nodes-langchain.agent
Beschreibung: Der AI Agent verarbeitet Benutzeranfragen und plant die Ausführung relevanter Werkzeuge, um die Anfragen zu erfüllen.

Ausstattungen:

  • Text: Bezieht sich auf die Benutzereingabe, um relevante Antworten zu generieren.
  • Agent: openAiFunctionsAgent – verwendet, um Funktionen auszuführen.
  • Systemnachricht: Definiert den Agenten und seine Aufgaben sowie die Wichtigkeit der Abfragebestätigung.

3. Sticky Note

Node Name: Sticky Note
Type: n8n-nodes-base.stickyNote
Beschreibung: Informations-Node zur Erinnerung, den Mapbox-Public-Key im Code zu ersetzen.

4. Window Buffer Memory

Node Name: Window Buffer Memory
Type: @n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow
Beschreibung: Speichert die Konversationskontext während der Interaktion, um den Chat natürlicher zu gestalten.

Ausstattungen:

  • Session Key: Verwaltet die Benutzer-Session über einen spezifischen Schlüssel.

5. When chat message received

Node Name: When chat message received
Type: @n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger
Beschreibung: Dies ist der Trigger-Node, der bei Empfang einer Chatnachricht aktiviert wird.

6. Execute Workflow Trigger

Node Name: Execute Workflow Trigger
Type: n8n-nodes-base.executeWorkflowTrigger
Beschreibung: Trigger für die Ausführung von Workflow-Aktionen, basierend auf Benutzerkommandos.

7. Response

Node Name: Response
Type: n8n-nodes-base.set
Beschreibung: Verantwortlich für das Setzen der Antwortdaten, die an den Benutzer zurückgegeben werden.

8. Switch

Node Name: Switch
Type: n8n-nodes-base.switch
Beschreibung: Verdient sich an Benutzerkommandos und entscheidet, welchen Workflow zu aktivieren.

9. Aggregate

Node Name: Aggregate
Type: n8n-nodes-base.aggregate
Beschreibung: Aggregiert Daten von Informationen, um eine zusammenfassende Antwort zu erstellen.

Ergebnis

Die Arbeitsabläufe in diesem Workflow ermöglichen es dem AI-Agenten, in natürlicher Sprache mit den Benutzern zu kommunizieren, indem er wichtige Daten abruft und analysiert. Diese dynamische Interaktion erleichtert den Zugriff auf Daten in Airtable und macht den Prozess effizienter.

Download Link: Hier herunterladen

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