手动触发自动化

目标受众

- n8n 用户：需要管理和查询工作流凭证的用户。
- 开发者：希望通过自动化工作流提升工作效率的开发者。
- 数据分析师：需要快速访问和分析工作流凭证数据的分析师。
- 产品经理：关注工作流集成和凭证管理的产品经理。

解决的问题

- 自动化存储和管理 n8n 工作流的凭证，避免手动操作的繁琐。
- 提供一个简单的查询接口，让用户可以通过自然语言询问工作流凭证，提升查询效率。
- 通过 SQLite 数据库存储凭证，确保数据的持久性和安全性。

工作流步骤

1. 手动触发：用户通过点击 "测试工作流" 来启动工作流。
2. 映射工作流与凭证：提取当前工作流的 ID、名称和凭证信息，并将其映射到相应的变量。
3. 保存到数据库：使用 Python 代码将映射的工作流凭证信息存储到 SQLite 数据库中。
4. 聊天触发：设置一个聊天触发器，接收用户的查询请求。
5. 查询数据库：通过调用工具代码，允许用户执行 SQL 查询以获取所需的工作流凭证。
6. AI 聊天模型：使用 OpenAI 的聊天模型来处理用户的查询并提供相应的答案。
7. 记忆窗口：利用记忆窗口存储上下文信息，提升聊天模型的响应能力。
8. 工作流凭证助手代理：通过代理模型帮助用户获取工作流凭证信息，并在需要时提供工作流链接。

自定义指南

- 修改数据库结构：可以根据需要调整 SQLite 数据库表的结构，以适应不同的凭证存储需求。
- 调整查询逻辑：根据特定的业务需求，修改 SQL 查询语句，以获取更具体的工作流凭证信息。
- 更改聊天模型设置：用户可以根据实际情况调整 AI 聊天模型的参数，以优化查询的准确性和响应速度。
- 添加更多节点：可以在工作流中添加其他 n8n 节点，以扩展功能，例如集成其他 API 或服务。