Extracción de Datos Personales con LLM Local y n8n
Extrae datos personales estructurados (nombre, contacto, etc.) de mensajes de chat usando un LLM auto-alojado (Mistral NeMo via Ollama), validando y corrigiendo la salida JSON.
Nodos
NasaTool 
Agent 
LmChatOpenAi 
TelegramTrigger 
Telegram StickyNote Herramientas
LangChain 
OpenAI Detalles
- ID
- 3834
- Nodos
- 19
- Conex.
- Sí
- Tipos
- 6
Pertenece a:
¿Qué hace este workflow?
Este workflow permite automatizar la monitorización y notificación de eventos espaciales importantes extraídos de la base de datos DONKI de la NASA. Utilizando la API de DONKI, se recogen datos sobre fenómenos como flujos de partículas solares, choques interplanetarios o ráfagas de rayos X, que son cruciales para entender el clima espacial. Posteriormente, la información es procesada y resumida mediante un modelo de lenguaje de OpenAI, facilitando la comprensión de datos técnicos complejos. Finalmente, las alertas personalizadas se envían directamente a un canal o chat de Telegram, asegurando que los usuarios reciban información actualizada y relevante en tiempo real. Este sistema es ideal para investigadores, entusiastas del espacio o equipos que necesitan mantenerse informados sobre las condiciones del espacio exterior sin tener que consultar manualmente múltiples fuentes.
¿Cómo funciona?
Este workflow usa 19 nodos conectados con 6 tipos diferentes: NasaTool, Agent, LmChatOpenAi, TelegramTrigger, Telegram y 1 más. La estructura está totalmente conectada — listo para importar.
¿Para quién es?
Diseñado para equipos de IT & DevOps. Nivel intermedio — necesitas familiaridad con n8n.
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