Baserow を使用した動的なプロンプトベースの AI データ抽出

仕組み

「Baserow を使用した動的プロンプトベースの AI データ抽出」というワークフローは、Baserow と統合された AI 機能を使用してデータ抽出を容易にするように設計されています。ワークフローは、データの取得、処理、保存を処理する相互接続された一連のノードを通じて動作します。

1. トリガー ノード:

ワークフローは、Baserow で作成される新しいレコードなど、特定のイベントに基づいてプロセスを開始するトリガー ノードから始まります。

2. Baserow ノード:

トリガーに続いて、Baserow ノードを使用して、指定されたテーブルからデータをフェッチします。このノードは、AI 抽出のために処理される関連レコードを取得するように構成されています。

3. 関数ノード:

データを取得した後、関数ノードは受信データを処理します。このノードは、AI モデルに送信されるプロンプトにデータをフォーマットする役割を果たします。 Baserow から取得したデータに基づいてプロンプトを動的に構築します。

4. AI ノード:

次のステップには、構築されたプロンプトを処理のために AI サービスに送信する AI ノードが含まれます。 AI がプロンプトを分析して必要な出力を生成するため、このノードで実際のデータ抽出が行われます。

5. Baserow 更新ノード:

AI がプロンプトを処理して出力を生成すると、別の Baserow ノードを使用して元のレコードを更新するか、抽出されたデータで Baserow に新しいエントリを作成します。これにより、AI 処理の結果が将来の参照のためにデータベースに確実に保存されます。

6. 終了ノード:

最後に、ワークフローは終了ノードで終了します。これは、データ抽出プロセスの完了を意味します。

このワークフロー全体を通じて、データはあるノードから別のノードにシームレスに流れ、各ノードはデータを効率的に抽出して保存するという全体的な目標に貢献する特定の機能を実行します。

主な機能

- 動的プロンプト生成:

ワークフローには、Baserow から取得したデータに基づいてプロンプトを動的に作成する関数ノードが搭載されており、カスタマイズされた AI 応答が可能になります。

- AI を活用したデータ抽出:

AI ノードを統合することにより、ワークフローは高度な AI 機能を活用して、生成されたプロンプトから有意義な洞察とデータを抽出します。

- シームレスな Baserow 統合:

ワークフローはデータの取得と保存の両方に Baserow ノードを利用し、抽出されたすべてのデータが Baserow プラットフォーム内で効率的に管理されるようにします。

- 自動化されたワークフロー:

データの取得から AI 処理、記録の更新まで、プロセス全体が自動化されているため、手動介入の必要性が減り、効率が向上します。

- スケーラビリティ:

ワークフローは、Baserow 内のより大きなデータセットや追加のテーブルを処理するために簡単にスケーリングできるため、さまざまなユースケースに適応できます。

ツールの統合

- Baserow:

ワークフローは、次のような複数のノードを通じて Baserow と統合されます。

• Baserow トリガー ノード: 新しいレコードに基づいてワークフローを開始します。

• Baserow Read Node: 指定されたテーブルからデータをフェッチします。

• Baserow Update Node: 抽出されたデータを使用してレコードを更新または作成します。

- AI サービス:

AI ノードは、データ抽出に AI 機能を活用して、動的に生成されたプロンプトを処理するために使用されます。

API キーが必要です

このワークフローを操作するには、次の API キーと認証情報が必要です。

- Baserow API キー:

データの取得と更新のための Baserow API へのリクエストを認証するために必要です。

- AI サービス API キー:

使用する AI サービスに認証が必要な場合、その機能にアクセスするには API キーが必要になります。

AI サービスに必要な特定の API キーがない場合、ワークフローは Baserow 以外の追加の認証なしで機能できることに注意してください。