Richten Sie Mietzahlungen mit lokaler Excel-Tabelle und OpenAI aus

Wie es funktioniert

Der Workflow beginnt mit einem Auslöser, der den Prozess der Abstimmung der Mietzahlungen einleitet. Der erste Knoten ist ein „HTTP-Request“-Knoten, der Miettransaktionsdaten von einem angegebenen API-Endpunkt abruft. Diese Daten werden dann an einen Knoten „Binärdatei lesen“ übergeben, der eine lokale Excel-Tabelle mit den Mietzahlungsdatensätzen abruft. Der Workflow nutzt den „Excel“-Knoten, um den Inhalt der Excel-Datei in ein strukturiertes Format zu analysieren, was einen einfacheren Vergleich mit den abgerufenen Transaktionsdaten ermöglicht.

Als nächstes verwendet der Workflow einen „Funktions“-Knoten, um die Daten zu verarbeiten und für den Vergleich vorzubereiten. Dieser Knoten wendet eine spezielle Logik an, um die Transaktionsdatensätze mit den Einträgen aus der Excel-Tabelle abzugleichen. Anschließend werden die verarbeiteten Daten an einen „OpenAI“-Knoten gesendet, wo die OpenAI-API aufgerufen wird, um die Daten zu analysieren und Erkenntnisse oder Vorschläge hinsichtlich der Übereinstimmungen zwischen den Transaktionen und den Excel-Datensätzen bereitzustellen.

Die Ergebnisse der OpenAI-Analyse werden dann an einen anderen „Funktions“-Knoten übergeben, der die Ausgabe für die weitere Verarbeitung oder Berichterstellung formatiert. Schließlich endet der Workflow mit einem „HTTP Response“-Knoten, der die Ergebnisse an den Anforderer zurücksendet und eine Zusammenfassung der abgeglichenen Transaktionen und etwaiger während des Prozesses festgestellter Unstimmigkeiten bereitstellt.

Hauptmerkmale

Dieser Workflow bietet mehrere wichtige Funktionen, die seine Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit verbessern:

1. Automatisierter Datenabruf:

Der Workflow ruft Miettransaktionsdaten automatisch von einer externen API ab, wodurch die manuelle Dateneingabe und das Fehlerpotenzial reduziert werden.

2. Excel-Integration:

Es lässt sich nahtlos in lokale Excel-Dateien integrieren, sodass Benutzer vorhandene Datenformate nutzen können, ohne dass eine komplexe Datentransformation erforderlich ist.

3. KI-gestützte Analyse:

Durch die Nutzung von OpenAI kann der Workflow erweiterte Erkenntnisse und Vorschläge liefern, wodurch die Genauigkeit des Transaktionsabgleichs verbessert und Diskrepanzen identifiziert werden.

4. Anpassbare Logik:

Die Verwendung von „Funktions“-Knoten ermöglicht eine maßgeschneiderte Datenverarbeitung, sodass Benutzer spezifische Übereinstimmungskriterien basierend auf ihren individuellen Anforderungen implementieren können.

5. Umfassende Berichterstattung:

Die endgültige Ausgabe ist strukturiert und formatiert, sodass Benutzer die Abgleichsergebnisse leicht verstehen und die erforderlichen Maßnahmen ergreifen können.

Tools-Integration

Der Workflow lässt sich in mehrere Tools und Dienste integrieren und nutzt bestimmte n8n-Knoten:

1. HTTP-Anforderungsknoten:

Wird zum Abrufen von Miettransaktionsdaten von einer externen API verwendet.

2. Binärdateiknoten lesen:

Ruft die lokale Excel-Datei mit Mietzahlungsdatensätzen ab.

3. Excel-Knoten:

Analysiert die Excel-Dateidaten zum Vergleich in ein strukturiertes Format.

4. Funktionsknoten:

Verarbeitet und bereitet Daten für den Vergleich vor und formatiert die Ausgabe nach der Analyse.

5. OpenAI-Knoten:

Stellt eine Verbindung zur OpenAI-API für Datenanalysen und Erkenntnisse her.

6. HTTP-Antwortknoten:

Sendet die Endergebnisse zurück an den Anforderer.

API-Schlüssel erforderlich

Um diesen Workflow erfolgreich auszuführen, sind der folgende API-Schlüssel und die folgenden Anmeldeinformationen erforderlich:

1. OpenAI-API-Schlüssel:

Erforderlich für die Authentifizierung von Anfragen an die OpenAI-API zur Datenanalyse.

Im Workflow werden keine weiteren API-Schlüssel oder Authentifizierungsdaten erwähnt, was darauf hinweist, dass die Hauptanforderung der OpenAI-API-Schlüssel ist.