1. Wenn Sie auf „Workflow testen“ klicken
Dieser Node ist der Auslöser für den gesamten Workflow. Er aktiviert den Workflow, wenn der Benutzer auf den Test-Button in der n8n Benutzeroberfläche klickt.
2. Map Workflows & Credentials
Dieser Node sammelt wichtige Daten von allen Workflows, die in der n8n Instanz vorhanden sind. Er speichert:
- workflow_id: Die ID des aktuellen Workflows.
- workflow_name: Der Name des aktuellen Workflows.
- credentials: Eine Liste von Anmeldeinformationen für alle Nodes im Workflow.
Die Anmeldeinformationen werden aus dem JSON des Workflows extrahiert und formatiert, um sie effizient in der Datenbank zu speichern.
3. Sticky Note – Schritt 1
Dieser Node zeigt eine Notiz an, die erklärt, dass die Anmeldeinformationen des Workflows in einer SQLite-Datenbank gespeichert werden. Diese Notiz ist wichtig für das Verständnis, dass die Anmeldeinformationen nicht öffentlich zugänglich sind.
4. Speichern in die Datenbank
Hier wird ein Python-Code verwendet, um eine SQLite-Datenbank zu erstellen, in die die Anmeldeinformationen eingefügt werden. Der Code sorgt dafür, dass die Datenbanktabelle „n8n_workflow_credentials“ existiert und fügt dann die Anmeldeinformationen für jeden Workflow ein. Dieser Node spielt eine zentrale Rolle, um sicherzustellen, dass die Informationen sicher und strukturiert gespeichert werden.
5. Chat Trigger
Dieser Node fungiert als Trigger für Chat-Anfragen. Er ermöglicht die Interaktion mit dem Workflow über einen Chatbot, der die Anmeldeinformationen abfragen kann. Dies macht die Benutzererfahrung interaktiv.
6. Query Workflow Credentials Database
Durch diesen Node kann der Chatbot SQL-Abfragen an die SQLite-Datenbank durchführen, um spezifische Informationen über die Anmeldeinformationen der Workflows abzurufen. Hier wird ein Python-Skript verwendet, um die Datenbank abzufragen und Ergebnisse zurückzugeben.
7. OpenAI Chat Model
In diesem Node wird ein OpenAI Chat Modell eingesetzt, um die Antworten auf Benutzeranfragen zu generieren. Es nutzt die gelernten Daten aus der vorherigen Node, um präzise Informationen bereitzustellen.
8. Window Buffer Memory
Dieser Node speichert den Kontext von früheren Chat-Anfragen, sodass der Chatbot eine zusammenhängende Konversation führen kann und relevante Informationen für den Benutzer bereithält.
9. Sticky Note – Schritt 2
Eine weitere informative Notiz, die beschreibt, wie der Agent als Suchschnittstelle fungiert. Er ermöglicht Benutzern, Abfragen durchzuführen, ohne eine traditionelle Formularoberfläche zu erstellen.
10. Workflow Credentials Helper Agent
Dieser Node ist der Kern des Chatbots, der die Benutzer hilft, Informationen über Workflow-Anmeldeinformationen abzufragen. Er verarbeitet die Anfragen und formuliert Antworten basierend auf den Daten aus der Datenbank.
11. Sticky Note – Versuch es aus!
Diese Notiz fordert den Benutzer auf, den Workflow auszuprobieren und Beispiele für mögliche Abfragen zu geben, die sie an den Agenten stellen können.
Ergebnis
Mit diesem n8n Workflow können Benutzer sicher und einfach Workflow-Anmeldeinformationen verwalten. Durch die Integration eines interaktiven Chatbots wird der Prozess der Abfrage und Verwaltung von Anmeldeinformationen erheblich vereinfacht.