Translate questions about e-mails into SQL queries and run them

该工作流利用自然语言处理技术,将用户通过聊天提出的电子邮件查询转换为SQL语句,并直接执行查询,返回结果。它简化了复杂SQL语句的编写,降低了技术门槛,适用于企业邮件数据分析、客户支持快速定位邮件记录等场景。通过多轮对话和手动触发,用户能够高效、准确地获取邮件数据,提升工作效率,是邮件数据智能检索的有效工具。

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自然语言SQL邮件查询

工作流名称

Translate questions about e-mails into SQL queries and run them

主要功能和亮点

本工作流通过自然语言处理技术,将用户用聊天形式提出的关于电子邮件的查询请求,智能转换成符合数据库结构的精准SQL查询语句,并直接执行查询,最终返回查询结果。它集成了数据库自动读取、模式解析、智能语义理解和SQL生成等多项功能,支持多轮对话触发,且能手动运行,灵活高效。

解决的核心问题

用户通常难以直接编写复杂的SQL语句来查询邮件数据库,尤其面对不同的表结构和数据类型时更显繁琐。本工作流解决了自然语言查询与数据库操作之间的鸿沟,免除用户对SQL语法的依赖,降低技术门槛,实现快速、准确地从邮件数据中检索所需信息。

应用场景

  • 企业内部邮件数据分析与检索
  • 客户支持团队快速定位邮件记录
  • 个人邮件管理与历史查询
  • 产品经理或数据分析师基于邮件内容挖掘洞察
  • 教育或培训中自然语言转SQL的示范工具

主要流程步骤

  1. 手动或通过聊天触发工作流启动。
  2. 查询数据库,列出所有表及其字段信息,构建数据库模式(schema)。
  3. 将模式信息转换为本地存储的JSON文件,便于后续调用。
  4. 接收用户的自然语言查询输入。
  5. 利用内置AI Agent,结合数据库模式严格生成符合PostgreSQL语法的SQL语句。
  6. 自动检查并补全SQL语句格式(如末尾分号)。
  7. 执行生成的SQL查询,获取结果。
  8. 格式化查询结果,并将结果与AI回复合并输出,返回给用户。

涉及的系统或服务

  • PostgreSQL数据库:提供邮件数据及元信息的存储与查询
  • n8n工作流自动化平台:实现节点编排与流程控制
  • LangChain AI Agent(Ollama Chat Model 模型 phi4-mini:latest):负责自然语言理解和SQL生成
  • 本地文件系统:缓存数据库模式文件,提升效率
  • Webhook与聊天触发器:支持实时交互和自动触发

适用人群或使用价值

  • 不熟悉SQL但需要查询邮件数据库的业务人员
  • 数据分析师和产品经理,提升数据查询效率
  • IT运维和开发人员,简化数据库查询脚本编写
  • 企业客户支持团队,快速定位客户邮件历史
  • 任何希望通过自然语言直接操作数据库的用户,极大降低学习成本,提高工作效率

此工作流通过结合AI智能和自动化技术,实现了“用聊天提问,获得SQL查询结果”的便捷体验,是邮件数据智能检索领域的实用工具。

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