Workflow Schritt-für-Schritt Analyse
1. Chat Trigger
Typ: n8n-nodes-base.manualTrigger
Funktion: Dieser Node initiiert den Workflow manuell, indem er eine Benutzerinteraktion erfordert, um die Abfrage auszulösen.
2. Liste aller Tabellen in einer Datenbank
Typ: n8n-nodes-base.mySql
Funktion: Führt den SQL-Befehl SHOW TABLES; aus, um alle Tabellen in der spezifischen MySQL-Datenbank aufzulisten.
Einstellungen:
- operation: executeQuery
Mit dieser Operation werden die Tabellen auf dem Bildschirm angezeigt.
3. Extrahiere Datenbankschema
Typ: n8n-nodes-base.mySql
Funktion: Führt den SQL-Befehl DESCRIBE {{ $json.Tables_in_tttytdb2023 }}; aus, um das Schema für die ausgewählte Tabelle zu extrahieren.
Einstellungen:
- operation: executeQuery
4. Fügen Sie den Tabellennamen zur Ausgabe hinzu
Typ: n8n-nodes-base.set
Funktion: Dieser Node fügt den Tabellennamen in die Ausgabe so hinzu, dass die Struktur der Daten erhalten bleibt.
Einstellungen:
- assignments: Den Tabellennamen den Daten zuordnen.
5. Konvertiere Daten in Binärformat
Typ: n8n-nodes-base.convertToFile
Funktion: Konvertiert die Schema-Daten in ein JSON-Binärformat, welches für die Speicherung geeignet ist.
Einstellungen:
- operation: toJson
6. Datei lokal speichern
Typ: n8n-nodes-base.readWriteFile
Funktion: Speichert die konvertierten Daten in einer JSON-Datei mit dem Namen chinook_mysql.json.
Einstellungen:
- fileName: ./chinook_mysql.json
7. Extrahiere Daten aus Datei
Typ: n8n-nodes-base.extractFromFile
Funktion: Liest die Datenbank-Schema-Datei und extrahiert die Daten als JSON-Objekt.
Einstellungen:
- operation: fromJson
8. OpenAI Chat Modell
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi
Funktion: Nutzt ein OpenAI-Modell, um mit Benutzeranfragen zu interagieren und entsprechende SQL-Abfragen zu generieren.
Einstellungen:
- model: gpt-4o
- temperature: 0.2
9. Fensterpuffer-Speicher
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow
Funktion: Verwaltet den Befehlsspeicher für die AI-Agenten und speichert die letzten 10 Kontexte.
Einstellungen:
- contextWindowLength: 10
10. AI Agent
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.agent
Funktion: Nutzt den AI-Agenten, um SQL-Abfragen basierend auf dem Schema und der Benutzeranfrage zu erstellen.
Einstellungen:
- agent: conversationalAgent
11. SQL-Abfrage extrahieren
Typ: n8n-nodes-base.set
Funktion: Prüft die Antwort des Agenten und extrahiert die generierte SQL-Abfrage, falls vorhanden.
Einstellungen:
- assignments: Zuweisung der query zu einem neuen JSON-Feld.
12. Führe SQL-Abfrage aus
Typ: n8n-nodes-base.mySql
Funktion: Führt die extrahierte SQL-Abfrage gegen die Datenbank aus.
Einstellungen:
- query: {{ $json.query }}
13. Formatierung der Abfrageergebnisse
Typ: n8n-nodes-base.set
Funktion: Formatiert die SQL-Abfrageergebnisse für die Ausgabe im Stil einer Chatnachricht.
14. Endausgabe vorbereiten
Typ: n8n-nodes-base.set
Funktion: Kombiniert die SQL-Abfrageergebnisse mit den vorherigen Antworten für die finale Ausgabe.
Workflow läuft nun optimal und kann verwendet werden, um SQL-Abfragen mithilfe einer KI zu generieren.
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