Extract personal data with a self-hosted LLM Mistral NeMo
该工作流利用本地部署的Mistral NeMo语言模型，通过自动化技术实时接收和分析聊天消息，智能提取用户的个人信息。它有效解决了传统手工处理效率低和易出错的问题，确保提取结果符合结构化JSON格式，并通过自动修正机制提升数据准确性。适用于客服、CRM系统等场景，助力企业高效管理客户信息，保障数据隐私与安全。
流程图
工作流名称
Extract personal data with a self-hosted LLM Mistral NeMo
主要功能和亮点
该工作流利用本地部署的强大语言模型Mistral NeMo，通过n8n自动化平台实时接收聊天消息，智能分析并提取用户的个人信息。它结合了自动修正输出解析器，确保提取结果符合预定的结构化JSON格式，提升数据准确性和可靠性。通过低温度设置保持模型输出的稳定性，支持长时间会话保持（2小时keepAlive），实现高效且精准的个人数据抽取。
解决的核心问题
传统文本数据手工处理效率低且易出错，该工作流自动化解决了从非结构化聊天内容中准确提取姓名、联系方式、沟通方式、时间戳及沟通主题等关键信息的问题，并通过自动修正机制降低模型输出错误风险，确保数据格式和内容的规范性。
应用场景
- 客服系统自动提取用户联系方式和沟通记录
- CRM系统中自动更新客户基本信息
- 任何需要从聊天或文本交互中抽取结构化个人数据的业务流程
- 企业内部自动化数据处理与信息归档
主要流程步骤
- 监听聊天消息：通过Webhook触发，当有聊天消息进来时启动工作流。
- 调用本地LLM模型：使用Ollama连接本地Mistral NeMo模型，进行自然语言理解和信息提取。
- 自动修正输出：若模型输出不符合预设JSON schema，自动调用修正解析器重试，保证数据合规。
- 结构化解析：将模型输出转换为严格定义的JSON格式，包含姓名、姓氏、沟通方式、联系方式、时间戳和主题等字段。
- 数据输出：提取后的结构化数据输出，供后续系统调用或存储。
涉及的系统或服务
- n8n自动化平台：工作流编排与节点管理
- Ollama API：连接本地部署的Mistral NeMo语言模型
- Webhook触发器：接收聊天消息启动流程
- 输出解析器：结构化JSON输出及自动修正机制
适用人群或使用价值
- IT与自动化工程师：快速构建基于本地LLM的智能数据抽取解决方案
- 客服及销售团队：自动整理客户沟通数据，提高工作效率和数据质量
- 数据分析师及业务运营人员：获取结构化的客户信息，支持后续分析与决策
- 企业用户注重数据隐私和安全，倾向于自托管AI模型，避免数据外泄风险
此工作流通过结合领先的本地大语言模型和智能自动化技术，极大简化了个人信息提取流程，提升数据处理的自动化水平和准确度，助力企业实现智能化客户管理与服务。