使用 Baserow 基于动态提示的 AI 数据提取

它是如何运作的

标题为“使用 Baserow 基于动态提示的 AI 数据提取”的工作流程旨在促进使用与 Baserow 集成的 AI 功能进行数据提取。该工作流通过一系列互连的节点进行操作，这些节点处理数据检索、处理和存储。

1. 触发节点

：工作流从触发节点开始，该节点根据特定事件（例如在 Baserow 中创建新记录）启动流程。

2. Baserow节点

：触发后，Baserow节点用于从指定表中获取数据。该节点配置为检索将进行 AI 提取处理的相关记录。

3. 功能节点

：检索数据后，功能节点处理传入的数据。该节点负责将数据格式化为将发送到 AI 模型的提示。它根据从 Baserow 检索的数据动态构建提示。

4. AI 节点

：下一步涉及 AI 节点，该节点将构建的提示发送到 AI 服务进行处理。该节点是实际数据提取发生的地方，因为人工智能会分析提示并生成所需的输出。

5. Baserow更新节点

：一旦AI处理完提示并生成输出，另一个Baserow节点将用于更新原始记录或使用提取的数据在Baserow中创建新条目。这确保了人工智能处理的结果存储回数据库中以供将来参考。

6. 结束节点

：最后，工作流程以结束节点结束，这标志着数据提取过程的完成。

在整个工作流程中，数据从一个节点无缝流向另一个节点，每个节点执行特定的功能，有助于实现高效提取和存储数据的总体目标。

主要特点

- 动态提示生成

：工作流程具有一个功能节点，可根据从 Baserow 检索的数据动态创建提示，从而允许定制 AI 响应。

- 人工智能驱动的数据提取

：通过集成人工智能节点，工作流程利用先进的人工智能功能从生成的提示中提取有意义的见解和数据。

- 无缝 Baserow 集成

：工作流程利用 Baserow 节点进行数据检索和存储，确保所有提取的数据在 Baserow 平台内得到有效管理。

- 自动化工作流程

：从数据检索到人工智能处理和更新记录，整个过程都是自动化的，减少了人工干预的需要，提高了效率。

- 可扩展性

：可以轻松扩展工作流程以处理 Baserow 中更大的数据集或其他表，从而使其适应各种用例。

工具集成

- Baserow

：工作流程通过多个节点与Baserow集成，包括：

• Baserow 触发节点：根据新记录启动工作流程。

• Baserow Read Node：从指定表中获取数据。

• Baserow 更新节点：使用提取的数据更新或创建记录。

- AI服务

：AI节点用于处理动态生成的提示，利用AI功能进行数据提取。

需要 API 密钥

要操作此工作流程，需要以下 API 密钥和凭据：

- Baserow API 密钥

：验证对 Baserow API 的数据检索和更新请求时需要。

- AI服务API密钥

：如果使用的AI服务需要身份验证，则需要API密钥才能访问其功能。

如果 AI 服务不需要特定的 API 密钥，则应该注意的是，工作流程无需 Baserow 之外的额外身份验证即可运行。