PostgreSQL sofort mit KI abfragen, um Datenanalysen zu erhalten
Das manuelle Abfragen von PostgreSQL-Datenbanken erfordert spezielles SQL-Wissen und kann zeitaufwändig sein, wenn man schnell Einblicke erhalten möchte. Dieser Workflow ermöglicht es Benutzern, mit ihrer PostgreSQL-Datenbank per KI zu chatten und so sofort Daten und Antworten in natürlicher Sprache abzurufen.
Documentation
Chatten Sie mit Ihrer PostgreSQL-Datenbank mittels KI
Dieser n8n-Workflow verändert, wie Sie mit Ihrer PostgreSQL-Datenbank interagieren. Durch die Integration eines leistungsstarken KI-Agenten können Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen und Daten abrufen, ohne komplexe SQL-Abfragen schreiben zu müssen. Ideal für Business-Analysten, Manager und alle, die schnellen Datenzugriff ohne technisches Datenbankwissen benötigen.
Hauptfunktionen
- Datenbankabfragen in natürlicher Sprache: Stellen Sie Fragen in einfachem Englisch und erhalten Sie sofort präzise Antworten aus Ihrer PostgreSQL-Datenbank.
- KI-gestützte SQL-Generierung: Der intelligente Agent generiert und führt automatisch SQL-Abfragen basierend auf Ihren Eingaben aus.
- Dynamische Schema- und Tabellenerkennung: Die KI ruft intelligent Datenbankschema- und Tabellendefinitionen ab, um präzise Abfragen zu formulieren.
- Konversationsverlauf: Behält den Kontext bei, um Folgefragen zu verstehen und Datenanfragen zu verfeinern.
- Sichere Verwaltung der Zugangsdaten: Sichere Integration Ihrer PostgreSQL- und OpenAI-Zugangsdaten über n8n.
Funktionsweise
Der Workflow beginnt mit dem Trigger 'When chat message received', der eine Unterhaltung mit Ihrer Datenbank ermöglicht. Ihre Abfrage in natürlicher Sprache wird an einen 'AI Agent' (gestützt von OpenAI und LangChain) weitergegeben, der als intelligenter Datenbankassistent fungiert. Dieser Agent nutzt spezialisierte Tools: 'Get DB Schema and Tables List' zur Erfassung der Datenbankstruktur, 'Get Table Definition' für detaillierte Spalteninformationen und 'Execute SQL Query' zum Ausführen der von der KI generierten SQL-Abfragen. Der Knoten 'Chat History' bewahrt den Kontext für laufende Gespräche, sodass die KI auf vorherigen Interaktionen aufbauen kann. Abschließend verarbeitet das 'OpenAI Chat Model' die Informationen, formuliert die beste SQL-Abfrage, führt diese über die Tools aus und liefert Ihre datenbasierte Antwort.