Latenode

Automatize a análise de dados com um assistente de chatbot com IA

Esta automação de chatbot com IA conecta-se a uma fonte de dados como o Google Sheets ou um banco de dados, interpreta consultas em linguagem natural e realiza análises de dados para fornecer insights e visualizações automatizados.

O fluxo de trabalho é acionado quando uma mensagem de chat é recebida, então usa um agente de IA alimentado pelo modelo de linguagem OpenAI para buscar, filtrar e agregar dados relevantes. Os resultados são apresentados de volta ao usuário através da interface do chatbot. Esta automação simplifica tarefas de análise de dados, tornando-as mais eficientes e acessíveis para os usuários finais.

Atualizado em Jul 1, 2026Tempo est.: 35sCusto est.: $0.0022
Como a Latenode estima tempo e custo

A Latenode cobra o tempo de execução do workflow em segundos de CPU. Os primeiros 10.000 segundos de CPU são gratuitos a cada mês; depois, o uso segue o preço pay-as-you-go por segundo de CPU. Nós AI Plug-and-Play (PnP) são cobrados separadamente — cada token PnP custa US$ 1, cobrado pay-as-you-go ao custo do fornecedor mais uma pequena taxa de processamento, sem necessidade de chaves de API.

Preços completos — como funcionam os segundos de CPU →
AI agents & chatbots

Visualização do workflow

O que este modelo faz

  • Conecta-se a uma fonte de dados como o Google Sheets ou um banco de dados
  • Interpreta consultas em linguagem natural usando um agente de IA alimentado pelo modelo de linguagem OpenAI
  • Busca, filtra e agrega dados relevantes com base na consulta do usuário
  • Fornece insights e visualizações automatizados na interface do chatbot
  • Gera uma tabela de dados pronta para exportação com base na análise

Como funciona

1
Gatilho

Receber mensagem de chat

A automação é acionada quando uma mensagem de chat é recebida do usuário.

2
AI

Interpretar consulta em linguagem natural

O agente de IA alimentado pelo modelo de linguagem OpenAI analisa a mensagem de chat do usuário e interpreta sua consulta em linguagem natural.

3
Ação

Buscar dados da fonte de dados

A automação busca dados relevantes da fonte de dados conectada, como uma planilha do Google Sheets ou um banco de dados.

4
Ação

Analisar e agregar dados

Os dados buscados são analisados e agregados pelo modelo de chat OpenAI para fornecer insights e visualizações relevantes.

5
Ação

Armazenar resultados da análise

Os resultados da análise são armazenados em um banco de dados, como Supabase, para recuperação e uso posteriores.

6
Ação

Apresentar insights ao usuário

Os insights e visualizações automatizados são apresentados de volta ao usuário através da interface do chatbot, fornecendo a análise de dados solicitada.

Guia de configuração

1

Adicionar credencial do Google Sheets

1. No painel de Credenciais da Latenode, adicione uma nova credencial para Google Sheets clicando no botão 'Adicionar Credencial' e selecionando 'Google Sheets' na lista. 2. Siga o fluxo de autenticação para conceder acesso da Latenode à sua conta do Google Sheets.

2

Adicionar credencial OpenAI

1. No painel de Credenciais da Latenode, adicione uma nova credencial para OpenAI clicando no botão 'Adicionar Credencial' e selecionando 'OpenAI' na lista. 2. Insira sua chave de API OpenAI nas configurações da credencial.

3

Configurar nó do agente de IA

1. No construtor visual da Latenode, adicione um nó Agente de IA ao seu fluxo de trabalho. 2. Nas configurações do nó, selecione a credencial OpenAI que você criou anteriormente. 3. Configure as capacidades do agente de IA, como o modelo de linguagem, a tarefa e os modelos de prompt.

4

Configurar nó do Google Sheets

1. No construtor visual da Latenode, adicione um nó Google Sheets ao seu fluxo de trabalho. 2. Nas configurações do nó, selecione a credencial do Google Sheets que você criou anteriormente. 3. Mapeie os campos de dados desejados do seu Google Sheets para os parâmetros de entrada do nó.

5

Configurar formatação de saída

1. No construtor visual da Latenode, adicione um nó de Código ao seu fluxo de trabalho. 2. Nas configurações do nó, escreva a lógica para formatar a saída do agente de IA e prepará-la para apresentação na interface do chatbot.

Requisitos

Crie um banco de dados Google Sheets ou Supabase para armazenar os dados buscados e analisados pelo chatbot
Obtenha uma chave de API OpenAI para aproveitar o modelo de linguagem GPT para processamento e geração de linguagem natural
Configure o agente de IA com a chave de API OpenAI e defina os prompts e parâmetros para análise de dados e geração de insights
Configure a integração do chatbot para conectar-se de forma segura à fonte de dados (Google Sheets ou Supabase) e à API OpenAI

FAQ

Perguntas frequentes sobre este modelo

Esta automação de chatbot com IA conecta-se a uma fonte de dados como o Google Sheets ou um banco de dados, interpreta consultas em linguagem natural e realiza análises de dados para fornecer insights e visualizações automatizados. O fluxo de trabalho é acionado quando uma mensagem de chat é recebida, então usa um agente de IA alimentado pelo modelo de linguagem OpenAI para buscar, filtrar e agregar dados relevantes. Os resultados são apresentados de volta ao usuário através da interface do chatbot. Esta automação simplifica tarefas de análise de dados, tornando-as mais eficientes e acessíveis para os usuários finais.