便签自动化

此工作流适合以下人群：
- 数据分析师：需要快速查询和分析数据库中的信息。
- 开发者：希望通过自动化工作流简化与数据库的交互。
- 产品经理：需要实时获取数据以支持决策。
- 教育工作者：希望利用此工具进行教学，展示如何与数据库交互。

此工作流解决了以下问题：
- 数据查询效率低：通过自动化的方式，用户可以快速获取所需数据，避免手动查询的繁琐。
- 实时反馈不足：集成了聊天功能，用户可以即时获取查询结果，提升交互体验。
- 工具集成困难：将 Sticky Note、LangChain 和 PostgresTool 有效结合，简化了多工具协作的复杂性。

工作流的详细步骤如下：
1. 手动触发：用户通过点击工作流的触发按钮启动流程。
2. 接收聊天消息：当用户在聊天界面发送消息时，工作流会捕获该消息。
3. AI 代理处理：AI 代理接收消息，并根据内容生成相应的 SQL 查询。
4. 执行数据库查询：通过 PostgresTool 执行生成的 SQL 查询，从数据库中获取所需数据。
5. 记忆管理：使用 Simple Memory 记录上下文信息，以便于后续的查询和交互。
6. 调用语言模型：通过 OpenAI Chat Model 处理查询结果，并生成用户友好的回复。
7. 返回结果：将处理后的结果反馈给用户，提升用户体验。

用户可以通过以下方式自定义和调整此工作流：
- 修改 Sticky Note 内容：更新笔记内容以反映最新的工作流信息或使用说明。
- 调整数据库连接：根据需要更改 Postgres 数据库的连接信息，以适应不同的数据库环境。
- 更改 AI 模型：可以替换为其他 OpenAI 模型，满足特定的需求或提升性能。
- 扩展功能：添加更多节点或功能，例如数据可视化或额外的 API 集成，来增强工作流的能力。