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Workflow n8n

Automatisation Line avec n8n : extraction de texte de bulletins de paie

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'extraction de texte à partir de bulletins de paie via la plateforme Line. Il s'adresse principalement aux entreprises qui souhaitent optimiser la gestion de leurs documents financiers et améliorer leur service client. En utilisant ce workflow, les utilisateurs peuvent facilement traiter des images de bulletins de paie et extraire des informations pertinentes sans intervention manuelle. Le processus commence par un déclencheur Webhook qui reçoit les messages des utilisateurs sur Line. Ensuite, le workflow utilise des noeuds pour traiter les messages, en classifiant le type de message reçu, qu'il s'agisse d'un texte ou d'une image. Pour les images, le noeud 'Line: Get Image' est utilisé pour récupérer l'image envoyée, suivie d'un traitement via 'Image Message Processing' pour extraire le texte. Pour les messages texte, le noeud 'Text Message Processing' utilise Google Gemini pour analyser et répondre aux requêtes des utilisateurs. Enfin, les résultats sont renvoyés à l'utilisateur via les noeuds 'Line: Response to User' et 'Line: Text Response to User'. Cette automatisation n8n permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire les erreurs humaines dans le traitement des données, offrant ainsi une valeur ajoutée significative aux entreprises.

Tags clés :automatisationn8nLineextraction de donnéesGoogle Gemini
🎯Pour qui ?🧩Problème résolu📋Étapes du flux🛠Guide de personnalisation
Catégorie: Webhook · Tags: automatisation, n8n, Line, extraction de données, Google Gemini❤ 0

Workflow n8n Line, extraction de données, Google Gemini : vue d'ensemble

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

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Workflow n8n Line, extraction de données, Google Gemini : détail des nœuds

  • Window Buffer Memory

    Ce noeud gère la mémoire tampon de la fenêtre pour stocker des données de session.

  • Sticky Note

    Ce noeud crée une note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Line: Get Image

    Ce noeud effectue une requête HTTP pour obtenir une image à partir d'une URL donnée.

  • Message Type

    Ce noeud définit le type de message en fonction des options et des affectations fournies.

  • Message Classification

    Ce noeud permet de classifier les messages en fonction de règles définies.

  • Sticky Note1

    Ce noeud crée une autre note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Text Message Processing

    Ce noeud traite les messages texte en utilisant un agent spécifié et des options de traitement.

  • Image Message Processing

    Ce noeud traite les messages d'image en utilisant une chaîne de modèles de langage.

  • Line: Response to User

    Ce noeud envoie une réponse à l'utilisateur via une requête HTTP.

  • Line: Text Response to User

    Ce noeud envoie une réponse textuelle à l'utilisateur via une requête HTTP.

  • Text from Slip Result

    Ce noeud récupère des données d'une feuille Google Sheets selon les colonnes et options spécifiées.

  • Line: Messaging API

    Ce noeud configure un webhook pour l'API de messagerie de Line avec un chemin et une méthode HTTP.

  • Sticky Note2

    Ce noeud crée une autre note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Sticky Note3

    Ce noeud crée une autre note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Sticky Note4

    Ce noeud crée une autre note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Google Gemini for Text

    Ce noeud utilise Google Gemini pour traiter du texte selon les options et le modèle spécifiés.

  • Google Gemini for Image

    Ce noeud utilise Google Gemini pour traiter des images selon les options et le modèle spécifiés.

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        580,
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      ],
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        "url": "https://api.line.me/v2/bot/message/reply",
        "method": "POST",
        "options": {},
        "jsonBody": "={\n  \"replyToken\":\"{{ $('Line: Messaging API').item.json.body.events[0].replyToken }}\",\n  \"messages\":[\n    {\n      \"type\":\"text\",\n      \"text\": {{ JSON.stringify($json.output) }}\n    }\n  ]\n}",
        "sendBody": true,
        "specifyBody": "json",
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        "genericAuthType": "httpHeaderAuth"
      },
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          "mappingMode": "defineBelow",
          "matchingColumns": [
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          ],
          "attemptToConvertTypes": false,
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        "operation": "append",
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        "content": "## Insert result to Google Sheet\nGet all important information from the Pay Slip and insert into Google Sheet in the same format that we have provided in our prompt.\n"
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        "width": 620,
        "height": 500,
        "content": "## Get Line Message from User\nUser can send message in both text and Pay Slip image then classify the message type in text or image so we could have single workflow for AI Assistant that support anything."
      },
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    "Message Type": {
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        [
          {
            "node": "Message Classification",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
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      "main": [
        [
          {
            "node": "Image Message Processing",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Line: Messaging API": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Message Type",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Window Buffer Memory": {
      "ai_memory": [
        [
          {
            "node": "Text Message Processing",
            "type": "ai_memory",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini for Text": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Text Message Processing",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Line: Response to User": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Text from Slip Result",
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            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Message Classification": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Text Message Processing",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ],
        [
          {
            "node": "Line: Get Image",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ],
        []
      ]
    },
    "Google Gemini for Image": {
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        [
          {
            "node": "Image Message Processing",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Text Message Processing": {
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        [
          {
            "node": "Line: Text Response to User",
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            "index": 0
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        ]
      ]
    },
    "Image Message Processing": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Line: Response to User",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n Line, extraction de données, Google Gemini : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse aux entreprises de taille moyenne à grande qui utilisent la plateforme Line pour interagir avec leurs clients. Il est idéal pour les équipes de ressources humaines, de comptabilité ou de service client qui cherchent à automatiser le traitement des documents financiers et à améliorer l'efficacité opérationnelle.

Workflow n8n Line, extraction de données, Google Gemini : problème résolu

Ce workflow résout le problème de la gestion manuelle des bulletins de paie, qui peut être long et sujet à des erreurs. En automatisant l'extraction de texte à partir d'images, il permet de gagner un temps précieux et d'améliorer la précision des données. Les utilisateurs peuvent ainsi obtenir rapidement des informations pertinentes, ce qui améliore la satisfaction client et réduit les risques d'erreurs dans le traitement des documents.

Workflow n8n Line, extraction de données, Google Gemini : étapes du workflow

Étape 1 : Le workflow est déclenché par un Webhook qui reçoit un message de l'utilisateur sur Line.

  • Étape 1 : Le type de message est déterminé grâce au noeud 'Message Type'.
  • Étape 2 : Si le message contient une image, le noeud 'Line: Get Image' récupère l'image pour traitement.
  • Étape 3 : L'image est ensuite analysée via le noeud 'Image Message Processing' pour extraire le texte.
  • Étape 4 : Si le message est un texte, il est traité par le noeud 'Text Message Processing' utilisant Google Gemini.
  • Étape 5 : Les résultats sont renvoyés à l'utilisateur via les noeuds 'Line: Response to User' et 'Line: Text Response to User'.

Workflow n8n Line, extraction de données, Google Gemini : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL du Webhook dans le noeud 'Line: Messaging API' pour l'adapter à votre application Line. Vous pouvez également ajuster les paramètres des noeuds de traitement, comme le modèle utilisé dans 'Google Gemini for Text' et 'Google Gemini for Image'. Pensez à sécuriser le flux en configurant les options d'authentification appropriées pour les noeuds HTTP. Si vous souhaitez intégrer d'autres services, vous pouvez ajouter des noeuds supplémentaires pour traiter les données extraites ou les envoyer vers d'autres applications.