Automatiza el análisis de datos con un asistente de chatbot impulsado por IA
Esta automatización de chatbot impulsada por IA se conecta a una fuente de datos como Google Sheets o una base de datos, interpreta consultas en lenguaje natural y realiza análisis de datos para proporcionar información y visualizaciones automatizadas.
El flujo de trabajo se activa cuando se recibe un mensaje de chat, luego utiliza un agente de IA basado en el modelo de lenguaje de OpenAI para obtener, filtrar y agregar datos relevantes. Los resultados se presentan al usuario a través de la interfaz del chatbot. Esta automatización agiliza las tareas de análisis de datos, haciéndolas más eficientes y accesibles para los usuarios finales.
Cómo Latenode estima el tiempo y el coste
Latenode factura el tiempo de ejecución del workflow en segundos de CPU. Los primeros 10.000 segundos de CPU son gratuitos cada mes; después, el uso sigue el precio pay-as-you-go por segundo de CPU. Los nodos AI Plug-and-Play (PnP) se facturan por separado: cada token PnP cuesta 1 USD, con pago pay-as-you-go al coste del proveedor más una pequeña comisión de procesamiento, sin necesidad de claves API.
Precios completos — cómo funcionan los segundos de CPU →Vista previa del workflow
Qué hace esta plantilla
- Se conecta a una fuente de datos como Google Sheets o una base de datos
- Interpreta consultas en lenguaje natural usando un agente de IA basado en el modelo de lenguaje de OpenAI
- Obtiene, filtra y agrega datos relevantes según la consulta del usuario
- Proporciona información y visualizaciones automatizadas en la interfaz del chatbot
- Genera una tabla de datos exportable basada en el análisis
Cómo funciona
Recibir mensaje de chat
La automatización se activa cuando se recibe un mensaje de chat del usuario.
Interpretar consulta en lenguaje natural
El agente de IA basado en el modelo de lenguaje de OpenAI analiza el mensaje de chat del usuario e interpreta su consulta en lenguaje natural.
Obtener datos de la fuente de datos
La automatización obtiene datos relevantes de la fuente de datos conectada, como una hoja de cálculo de Google Sheets o una base de datos.
Analizar y agregar datos
Los datos obtenidos son analizados y agregados por el modelo de chat de OpenAI para proporcionar información y visualizaciones relevantes.
Almacenar resultados del análisis
Los resultados del análisis se almacenan en una base de datos, como Supabase, para su posterior recuperación y uso.
Presentar información al usuario
La información y visualizaciones automatizadas se presentan al usuario a través de la interfaz del chatbot, proporcionándole el análisis de datos solicitado.
Guía de configuración
Agregar credencial de Google Sheets
1. En el panel de Credenciales de Latenode, agrega una nueva credencial para Google Sheets haciendo clic en el botón 'Agregar credencial' y seleccionando 'Google Sheets' de la lista. 2. Sigue el flujo de autenticación para otorgar a Latenode acceso a tu cuenta de Google Sheets.
Agregar credencial de OpenAI
1. En el panel de Credenciales de Latenode, agrega una nueva credencial para OpenAI haciendo clic en el botón 'Agregar credencial' y seleccionando 'OpenAI' de la lista. 2. Ingresa tu clave de API de OpenAI en la configuración de la credencial.
Configurar nodo de Agente de IA
1. En el constructor visual de Latenode, agrega un nodo de Agente de IA a tu flujo de trabajo. 2. En la configuración del nodo, selecciona la credencial de OpenAI que creaste anteriormente. 3. Configura las capacidades del agente de IA, como el modelo de lenguaje, la tarea y las plantillas de prompts.
Configurar nodo de Google Sheets
1. En el constructor visual de Latenode, agrega un nodo de Google Sheets a tu flujo de trabajo. 2. En la configuración del nodo, selecciona la credencial de Google Sheets que creaste anteriormente. 3. Asigna los campos de datos deseados de tu Google Sheets a los parámetros de entrada del nodo.
Configurar formato de salida
1. En el constructor visual de Latenode, agrega un nodo de Código a tu flujo de trabajo. 2. En la configuración del nodo, escribe la lógica para formatear la salida del agente de IA y prepararla para su presentación en la interfaz del chatbot.
Requisitos
FAQ