Schritte zur Funktionsweise des Workflows
1. When chat message received
- Typ: Chat Trigger
- Funktion: Dieser Node fungiert als Auslöser, wenn eine Chat-Nachricht empfangen wird.
- Einstellungen: Es ist keine besondere Konfiguration erforderlich, aber der Node ist auf einen Webhook eingestellt, um Nachrichten zu empfangen.
2. AI Agent
- Typ: KI-Agent
- Funktion: Dieser Node interpretiert die Benutzeranfrage und führt die entsprechenden SQL-Abfragen aus.
- Einstellungen:
- Agent: openAiFunctionsAgent – definiert den Agenten, der SQL-Anfragen bearbeitet.
- Systemnachricht: Legt den Kontext für die Interaktion mit der DB fest, um Anfragen korrekt zu verarbeiten.
3. OpenAI Chat Model
- Typ: OpenAI Chat Model
- Funktion: Verwendet ein KI-Modell, um auf Benutzeranfragen zu antworten.
- Einstellungen:
- Modell: gpt-4o-mini – die ausgewählte KI-Engine für die Verarbeitung der Anfragen.
4. Get Table Definition
- Typ: PostgreSQL Tool
- Funktion: Ermöglicht es, die Struktur einer bestimmten Tabelle in der Datenbank abzurufen.
- Einstellungen:
- Abfrage: Eine SQL-Abfrage, die Informationen über die Spalten und Datentypen einer Tabelle abruft, basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten Werten.
5. Execute SQL Query
- Typ: PostgreSQL Tool
- Funktion: Führt die vom AI-Agenten generierte SQL-Abfrage aus.
- Einstellungen:
- Abfrage: Die SQL-Abfrage wird anhand von Benutzereingaben erstellt.
6. Get DB Schema and Tables List
- Typ: PostgreSQL Tool
- Funktion: Holt sich alle Tabellen und deren Schemas aus der Datenbank.
- Einstellungen:
- Abfrage: Eine SQL-Anweisung, die alle Basistabellen der Datenbank abruft, die nicht in den Systemkatalogen sind.
7. Chat History
- Typ: Speicherpuffer für KI
- Funktion: Speichert den Verlauf der Chatnachrichten für zukünftige Kontexte.
- Einstellungen: Keine spezifischen Einstellungen erforderlich.
8. Sticky Notes
- Typ: Sticky Note
- Funktion: Bietet Anweisungen und Informationen zu den ersten Schritten für den Benutzer.
- Einstellungen: Bemalung und Abmessungen variieren, um unterschiedliche Hinweise zu geben.
Ergebnis
Mit diesem Workflow können Benutzer über ein Chat-Interface effizient mit einer PostgreSQL-Datenbank interagieren. Sie können Abfragen stellen und Antworten in Echtzeit erhalten, dank der Integration fortschrittlicher KI-Technologien und direkter Datenbankabfragen.
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