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Automatisez l'analyse de données avec un assistant chatbot alimenté par l'IA

Le workflow se déclenche lorsqu'un message de chat est reçu, puis utilise un agent IA propulsé par le modèle de langage OpenAI pour récupérer, filtrer et agréger les données pertinentes. Les résultats sont présentés à l'utilisateur via l'interface du chatbot. Cette automatisation rationalise les tâches d'analyse de données, les rendant plus efficaces et accessibles pour les utilisateurs finaux.

Mis à jour Jul 1, 2026Durée estimée : 35sCoût estimé : $0.0022

Latenode facture le temps d'exécution des workflows en secondes CPU. Les 10 000 premières secondes CPU sont gratuites chaque mois, puis l'utilisation suit la tarification pay-as-you-go à la seconde CPU. Les nœuds AI Plug-and-Play (PnP) sont facturés séparément — chaque token PnP coûte 1 USD, en pay-as-you-go au coût du fournisseur plus une petite commission de traitement, sans clés API requises.

Tarifs complets — comment fonctionnent les secondes CPU →

AI agents & chatbots

Aperçu du workflow

Ce que fait ce modèle

Se connecte à une source de données comme Google Sheets ou une base de données
Interprète les requêtes en langage naturel à l'aide d'un agent IA propulsé par le modèle de langage OpenAI
Récupère, filtre et agrège les données pertinentes en fonction de la requête de l'utilisateur
Fournit des informations et visualisations automatisées dans l'interface du chatbot
Génère un tableau de données prêt à être exporté basé sur l'analyse

Comment ça marche

Déclencheur

Recevoir un message de chat

L'automatisation est déclenchée lorsqu'un message de chat est reçu de l'utilisateur.

Interpréter la requête en langage naturel

L'agent IA propulsé par le modèle de langage OpenAI analyse le message de chat de l'utilisateur et interprète sa requête en langage naturel.

Action

Récupérer les données depuis la source de données

L'automatisation récupère les données pertinentes de la source de données connectée, comme une feuille de calcul Google Sheets ou une base de données.

Action

Analyser et agréger les données

Les données récupérées sont analysées et agrégées par le modèle de chat OpenAI pour fournir des informations et des visualisations pertinentes.

Action

Stocker les résultats de l'analyse

Les résultats de l'analyse sont stockés dans une base de données, telle que Supabase, pour une récupération et une utilisation ultérieures.

Action

Présenter les informations à l'utilisateur

Les informations et visualisations automatisées sont présentées à l'utilisateur via l'interface du chatbot, lui fournissant l'analyse de données demandée.

Guide de configuration

Ajouter un credential Google Sheets

1. Dans le panneau Credentials de Latenode, ajoutez un nouveau credential pour Google Sheets en cliquant sur le bouton 'Add Credential' et en sélectionnant 'Google Sheets' dans la liste. 2. Suivez le flux d'authentification pour autoriser Latenode à accéder à votre compte Google Sheets.

Ajouter un credential OpenAI

1. Dans le panneau Credentials de Latenode, ajoutez un nouveau credential pour OpenAI en cliquant sur le bouton 'Add Credential' et en sélectionnant 'OpenAI' dans la liste. 2. Entrez votre clé API OpenAI dans les paramètres du credential.

Configurer le nœud AI Agent

1. Dans le constructeur visuel Latenode, ajoutez un nœud AI Agent à votre workflow. 2. Dans les paramètres du nœud, sélectionnez le credential OpenAI que vous avez créé précédemment. 3. Configurez les capacités de l'agent IA, telles que le modèle de langage, la tâche et les modèles d'invite.

Configurer le nœud Google Sheets

1. Dans le constructeur visuel Latenode, ajoutez un nœud Google Sheets à votre workflow. 2. Dans les paramètres du nœud, sélectionnez le credential Google Sheets que vous avez créé précédemment. 3. Mappez les champs de données souhaités de votre Google Sheets vers les paramètres d'entrée du nœud.

Configurer le formatage de la sortie

1. Dans le constructeur visuel Latenode, ajoutez un nœud Code à votre workflow. 2. Dans les paramètres du nœud, écrivez la logique pour formater la sortie de l'agent IA et la préparer pour la présentation dans l'interface du chatbot.

Prérequis

Créez une base de données Google Sheets ou Supabase pour stocker les données récupérées et analysées par le chatbot

Obtenez une clé API OpenAI pour exploiter le modèle de langage GPT pour le traitement et la génération en langage naturel

Configurez l'agent IA avec la clé API OpenAI et définissez les invites et paramètres pour l'analyse des données et la génération d'informations

Configurez l'intégration du chatbot pour vous connecter de manière sécurisée à la source de données (Google Sheets ou Supabase) et à l'API OpenAI

FAQ

Questions fréquentes sur ce modèle

Cette automatisation de chatbot alimentée par l'IA se connecte à une source de données comme Google Sheets ou une base de données, interprète les requêtes en langage naturel et effectue une analyse des données pour fournir des informations et des visualisations automatisées. Le workflow se déclenche lorsqu'un message de chat est reçu, puis utilise un agent IA propulsé par le modèle de langage OpenAI pour récupérer, filtrer et agréger les données pertinentes. Les résultats sont présentés à l'utilisateur via l'interface du chatbot. Cette automatisation rationalise les tâches d'analyse de données, les rendant plus efficaces et accessibles pour les utilisateurs finaux.

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