1. Embeddings OpenAI
Typ: Embedding Node
Dies ist der erste Schritt, in dem die Antworten der Umfrage in Vektoren umgewandelt werden, die das maschinelle Lernen erleichtern. Es verwendet das Modell ‚text-embedding-3-small‘ von OpenAI für die Erstellung von Einbettungen.
2. Default Data Loader
Typ: Data Loader Node
Dieser Knoten lädt die Daten von der Umfrage und formatiert sie, um relevante Metadaten wie Frage, Teilnehmer und Umfrage-ID bereitzustellen.
3. Convert to Question Answer Pairs
Typ: Set Node
Er konvertiert die Umfrageantworten in Frage-Antwort-Paare, die dann für die spätere Verarbeitung benötigt werden. Hierbei eliminiert der Knoten irrelevante Daten.
4. Recursive Character Text Splitter
Typ: Text Splitter Node
Dieser Knoten trennt längere Texte in kleinere Absätze, um die Verarbeitung durch das maschinelle Lernen zu erleichtern.
5. Get Survey Results
Typ: Google Sheets Node
Dieser Knoten ruft die Umfrageergebnisse aus Google Sheets ab. Die Ergebnisse werden dann zur weiteren Analyse verwendet.
6. Get Survey Headers
Typ: Google Sheets Node
Er holt sich die Header der Umfrage, um die Fragen zu extrahieren, die dann analysiert werden müssen.
7. Extract Questions
Typ: Set Node
Hier werden die Fragen aus den Umfrage-Headern extrahiert, die auf Fragezeichen enden und für die Analyse bereit sind.
8. Questions to List
Typ: Split Out Node
Dieser Knoten trennt die extrahierten Fragen in eine Liste.
9. Find All Answers
Typ: HTTP Request Node
Er führt eine Anfrage an die Qdrant Datenbank durch, um alle relevanten Antworten für jede Frage zu finden. Diese Antwort wird dann zur Clusterbildung verwendet.
10. Clusters To List
Typ: Split Out Node
Hier werden die Clusters, die in der vorherigen Phase identifiziert wurden, in eine Liste umgewandelt.
11. Set Variables
Typ: Set Node
In diesem Knoten werden Variablen gesetzt, die in späteren Phasen des Workflows verwendet werden, einschließlich der Erstellung eines neuen Google Sheets für die Ergebnisse.
12. OpenAI Chat Model
Typ: OpenAI Node
Dieser Knoten verwendet ein OpenAI Modell (gpt-4o-mini) zur Analyse von Antworten und zur Generierung von Erkenntnissen.
13. Prep Output For Export
Typ: Set Node
Er bereitet die Ausgaben für den Export in Google Sheets vor und formatieret sie entsprechend.
14. Export To Sheets
Typ: Google Sheets Node
Hier werden die vorbereiteten Erkenntnisse in ein Google Sheets exportiert, um eine visuelle Präsentation und Speicherung der Daten zu ermöglichen.
15. Execute Workflow Trigger
Typ: Execute Workflow Trigger Node
Er wird verwendet, um weitere Analysen anzustoßen, indem die Umfrageergebnisse durch einen Trigger eines anderen Workflows ausgeführt werden.
16. Ergebnis
Der Workflow nutzt n8n, um aus Umfrageantworten wertvolle Einblicke zu generieren, indem Effizienz und Automatisierung mit KI-Technologien kombiniert werden. Dies verbessert die Analyse und Darstellung von Umfrageergebnissen erheblich. Die Ergebnisse werden in Google Sheets gespeichert, was eine einfache Berichterstattung und Analyse ermöglicht.
Für den Download der kompletten Workflow-Datei klicken Sie bitte hier.