Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n permet d'automatiser les interactions avec des modèles de langage locaux via Ollama, facilitant ainsi des conversations fluides et pertinentes. Idéal pour les entreprises souhaitant intégrer des solutions de chat intelligentes dans leurs services, ce système peut être utilisé dans divers contextes, tels que le support client, l'éducation ou même le divertissement. Le workflow commence par un déclencheur qui active le processus lorsque un message de chat est reçu. Ensuite, il utilise le modèle de chat d'Ollama pour générer des réponses adaptées aux requêtes des utilisateurs. Les réponses sont ensuite traitées et affichées sous forme de notes autocollantes, permettant une visualisation claire des échanges. Ce processus est optimisé grâce à la chaîne de LLM, qui assure une fluidité dans la conversation. En intégrant ce type d'automatisation n8n, les entreprises peuvent améliorer l'engagement client et réduire les délais de réponse, tout en offrant une expérience utilisateur enrichie. Les bénéfices incluent une communication améliorée, une réduction des coûts opérationnels et une meilleure satisfaction client.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'importation de données depuis Airtable vers Obsidian Notes, facilitant ainsi la gestion et l'organisation des informations. Dans un contexte où les équipes doivent souvent jongler entre plusieurs outils de productivité, cette automatisation n8n permet de centraliser les données et d'améliorer l'efficacité des processus de travail. Par exemple, les utilisateurs peuvent récupérer des informations de projets, des notes de réunion ou des listes de tâches directement dans Obsidian, sans avoir à effectuer de saisie manuelle. Le déroulé du workflow commence par un déclencheur de type Webhook, qui permet de recevoir des requêtes HTTP. Ensuite, le workflow interroge Airtable pour extraire les données nécessaires via le noeud Airtable, en spécifiant la base et la table concernées. Les données récupérées sont ensuite traitées par un modèle de chat OpenAI, qui génère des réponses intelligentes basées sur le contenu extrait. Ces réponses sont ensuite envoyées à un agent AI pour une analyse plus approfondie. Enfin, les résultats sont intégrés dans des notes autocollantes dans Obsidian, permettant une visualisation claire et organisée des informations. Les bénéfices business de cette automatisation incluent une réduction significative du temps consacré à la gestion des données, une diminution des erreurs humaines et une meilleure collaboration au sein des équipes. En utilisant ce workflow, les utilisateurs peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en ayant accès à des informations à jour et pertinentes.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier le processus de téléchargement de vidéos TikTok en permettant aux utilisateurs de récupérer facilement des vidéos sans filigrane. Dans un contexte où le partage de contenu vidéo est essentiel pour les créateurs et les marketeurs, ce workflow offre une solution efficace pour obtenir des vidéos directement depuis TikTok. Il est particulièrement utile pour les entreprises souhaitant réutiliser du contenu vidéo pour leurs campagnes marketing ou pour les utilisateurs souhaitant conserver leurs vidéos préférées. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Ensuite, il utilise un nœud HTTP pour obtenir les données de la page de la vidéo TikTok, suivi d'un nœud de code qui extrait l'URL brute de la vidéo. Une fois l'URL récupérée, un autre nœud HTTP est utilisé pour télécharger la vidéo sans le filigrane. Pour faciliter l'organisation, les vidéos téléchargées sont ensuite uploadées sur Google Drive, où des permissions sont définies pour rendre le fichier accessible publiquement via un lien. Les bénéfices de ce workflow sont multiples : il permet de gagner du temps en automatisant le processus de téléchargement, réduit les risques d'erreurs manuelles et offre une solution pratique pour gérer et partager des vidéos. Avec cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent facilement enrichir leur bibliothèque de contenu vidéo tout en respectant les droits d'auteur.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser la gestion d'espionnage via Gmail, facilitant ainsi la collecte et l'analyse d'informations. Dans un contexte où la veille concurrentielle est cruciale, ce processus permet aux entreprises de recevoir des mises à jour pertinentes directement dans leur boîte mail. Grâce à l'automatisation n8n, les utilisateurs peuvent configurer des assignations d'espionnage et recevoir des notifications par email, ce qui leur permet de rester informés sans effort supplémentaire. Étape 1 : Le workflow débute avec un déclencheur de formulaire qui permet de créer une nouvelle mission d'espionnage. Étape 2 : Les données de la mission sont ensuite traitées par le modèle de chat OpenAI pour générer des instructions pertinentes. Étape 3 : Le contenu est ensuite converti en une URL de site web via une requête HTTP, permettant un accès facile aux informations. Étape 4 : Deux pages sont ensuite scrappées pour extraire des données précises. Étape 5 : Après une attente d'un jour, le workflow évalue si un email doit être envoyé, et si oui, il utilise le service Gmail pour notifier l'utilisateur. Ce processus réduit considérablement le temps consacré à la veille et améliore la réactivité face aux informations critiques, offrant ainsi un avantage concurrentiel significatif.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'envoi de messages et de fichiers via Telegram, facilitant ainsi la communication pour les équipes et les entreprises. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent recevoir des fichiers, extraire le texte et envoyer des messages instantanément, ce qui est particulièrement utile pour les équipes de support client ou de gestion de projets. Le workflow commence par un déclencheur Telegram qui capte les mises à jour, permettant de réagir rapidement aux messages entrants. Ensuite, le texte reçu est traité pour en extraire les informations pertinentes. Par la suite, une requête HTTP est effectuée pour interagir avec le service GROQ LLAVA, ce qui permet de générer des réponses basées sur les données reçues. Les fichiers envoyés par les utilisateurs sont ensuite convertis en base64 pour être facilement manipulés et envoyés à d'autres services. Les notes autocollantes sont également intégrées pour garder une trace des informations importantes. En utilisant ce workflow, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire les délais de réponse et offrir une expérience utilisateur optimale. En somme, cette automatisation présente une valeur ajoutée significative en simplifiant la gestion des communications sur Telegram.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser l'envoi de messages via l'API de Line, facilitant ainsi la communication en temps réel pour les entreprises. Que vous soyez une PME cherchant à améliorer votre service client ou une startup souhaitant interagir rapidement avec vos utilisateurs, cette automatisation n8n vous permet de répondre efficacement aux messages entrants. Le workflow commence par un déclencheur Webhook qui reçoit des messages de Line. Ensuite, il utilise des noeuds HTTP pour répondre aux messages et envoyer des notifications. En intégrant des noeuds de condition, vous pouvez personnaliser les réponses en fonction du contenu des messages. Par exemple, si un message contient un mot-clé spécifique, le workflow peut envoyer une réponse prédéfinie ou effectuer une action spécifique. Les noeuds de Sticky Note permettent également de garder une trace des interactions et des réponses, offrant ainsi une visibilité sur les échanges. En utilisant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps de réponse, améliorer l'engagement client et optimiser leur communication. En somme, cette automatisation n8n apporte une valeur ajoutée significative en rendant les interactions plus fluides et réactives.

Ce workflow n8n a pour objectif de créer un chatbot capable de recommander des films en utilisant Qdrant et OpenAI. Dans un contexte où les utilisateurs cherchent des suggestions personnalisées, ce système permet d'améliorer l'expérience client en fournissant des recommandations pertinentes basées sur les préférences des utilisateurs. Les cas d'usage incluent des applications dans le secteur du divertissement, des plateformes de streaming ou des services de recommandation. Étape 1 : le workflow est déclenché manuellement par l'utilisateur. Étape 2 : les données sont extraites depuis un fichier via le nœud 'Extract from File'. Étape 3 : les embeddings sont générés à l'aide de 'Embeddings OpenAI', qui transforme les données en vecteurs exploitables. Étape 4 : le nœud 'Qdrant Vector Store' permet de stocker ces vecteurs pour une recherche rapide. Étape 5 : lorsqu'un message de chat est reçu, le nœud 'When chat message received' active le traitement. Étape 6 : le modèle de chat OpenAI est utilisé pour analyser les demandes des utilisateurs et fournir des réponses appropriées. Ce workflow offre des bénéfices significatifs pour les entreprises en automatisant le processus de recommandation, réduisant ainsi le temps de réponse et augmentant la satisfaction client.

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter la gestion des fichiers reçus sur Telegram en les sauvegardant automatiquement sur Google Drive. Dans un contexte où la communication par messagerie instantanée est de plus en plus courante, ce type d'automatisation est particulièrement utile pour les équipes qui échangent régulièrement des documents via Telegram. Les utilisateurs peuvent ainsi éviter de perdre des fichiers importants et garantir leur accessibilité depuis n'importe quel appareil. Étape 1 : le déclencheur 'On new Telegram Message' s'active dès qu'un nouveau message est reçu sur Telegram. Étape 2 : le workflow vérifie si le message contient un fichier grâce au nœud 'If Message contains a File'. Si c'est le cas, Étape 3 : le fichier est ensuite téléchargé sur Google Drive via le nœud 'Upload File to GDrive', où l'utilisateur peut spécifier le nom du fichier, le dossier de destination et d'autres options. En intégrant ce workflow dans leur quotidien, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire le risque de perte de données et garantir un accès rapide aux fichiers importants. Cette automatisation n8n représente une valeur ajoutée significative pour toute organisation souhaitant optimiser son flux de travail.

Ce workflow n8n, intitulé 'Email Agent', a pour objectif d'automatiser la gestion des emails en intégrant des modèles de langage avancés grâce à OpenAI. Dans un contexte professionnel où la gestion des emails peut devenir chronophage, ce workflow permet d'optimiser le traitement des messages entrants et sortants, tout en améliorant la réactivité des équipes. Les cas d'usage incluent la création de brouillons, l'envoi d'emails, la réponse automatique aux messages, ainsi que la gestion des étiquettes pour un suivi efficace. Le workflow commence par un déclencheur qui s'active lorsqu'il est exécuté par un autre workflow. Ensuite, le modèle de langage d'OpenAI est utilisé pour générer des réponses adaptées aux emails reçus. Les étapes suivantes incluent la création de brouillons d'emails, l'envoi de messages, et la gestion des emails en marquant certains comme non lus ou en appliquant des étiquettes spécifiques. Les noeuds principaux tels que 'Get Emails' et 'Send Email' interagissent avec l'API Gmail pour effectuer ces actions. Les bénéfices business de cette automatisation n8n sont multiples : réduction du temps de réponse, amélioration de la productivité des équipes et optimisation de la gestion des communications. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent s'assurer que chaque email est traité de manière efficace, ce qui se traduit par une meilleure satisfaction client et une gestion des ressources humaines plus fluide.

Ce workflow n8n, intitulé 'Content Creator Agent', a pour objectif d'automatiser la création de contenu en utilisant des modèles de langage avancés. Il s'adresse principalement aux équipes marketing et aux créateurs de contenu qui cherchent à optimiser leur processus de génération de texte. Grâce à l'intégration de l'outil Tavily et du modèle de chat Anthropic, ce workflow permet de produire des textes de manière fluide et efficace, réduisant ainsi le temps passé sur la rédaction tout en maintenant une qualité élevée. Étape 1 : Le workflow est déclenché par un appel à l'API de Tavily, qui envoie une requête HTTP pour récupérer des informations pertinentes. Étape 2 : Ces informations sont ensuite traitées par le 'Content Creator Agent', qui utilise le modèle de langage Anthropic pour générer du contenu basé sur les données fournies. Étape 3 : Les réponses générées sont ensuite assignées à un nœud de réponse, permettant de structurer et d'organiser le contenu produit. En cas de besoin, un nœud 'Try Again' est prévu pour réessayer la génération en cas d'échec. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps de création de contenu, une amélioration de la cohérence et de la qualité des textes, ainsi qu'une capacité à produire rapidement des articles adaptés aux besoins spécifiques des utilisateurs. En intégrant ce type d'automatisation n8n, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en améliorant leur efficacité opérationnelle.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des contacts dans Airtable en intégrant un modèle de chat OpenAI. Dans un contexte où la gestion des relations clients est cruciale, ce workflow permet aux entreprises de centraliser et d'optimiser le traitement des informations de contact. Par exemple, les équipes commerciales peuvent facilement mettre à jour ou ajouter des contacts tout en interagissant avec un agent conversationnel alimenté par l'IA. Étape 1 : le workflow est déclenché par une action spécifique, comme l'exécution d'un autre workflow. Étape 2 : le modèle de chat OpenAI est utilisé pour générer des réponses basées sur les informations fournies. Étape 3 : les contacts sont récupérés depuis Airtable, et si nécessaire, ils sont ajoutés ou mis à jour dans la base de données. Étape 4 : les réponses générées par l'agent sont ensuite traitées et renvoyées à l'utilisateur. Ce processus permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité des équipes en réduisant les tâches manuelles. En intégrant cette automatisation n8n, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur productivité, mais aussi offrir une expérience client plus fluide et réactive.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la création de fichiers llms.txt à partir des données extraites d'une analyse de site réalisée avec Screaming Frog. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur contenu pour les modèles d'IA, ce processus permet de transformer des données brutes en un format prêt à l'emploi. Les cas d'usage incluent la préparation de données pour des modèles d'apprentissage automatique ou l'analyse de contenu pour le SEO. Étape 1 : Le workflow débute par un déclencheur de type 'Form' qui permet à l'utilisateur de télécharger un fichier CSV contenant les résultats de l'analyse Screaming Frog. Étape 2 : Ensuite, le nœud 'Extract data from Screaming Frog file' extrait les données pertinentes du fichier téléchargé. Étape 3 : Les données sont ensuite filtrées via le nœud 'Filter URLs' pour ne conserver que celles qui répondent à des critères spécifiques. Étape 4 : Un classificateur de texte est utilisé pour analyser le contenu, suivi par un modèle de chat OpenAI qui génère des réponses basées sur ces données. Étape 5 : Les résultats sont ensuite résumés et formatés dans le fichier llms.txt grâce aux nœuds 'Summarize - Concatenate' et 'Generate llms.txt file'. Ce workflow offre une automatisation n8n efficace qui réduit le temps de traitement des données et améliore la qualité des fichiers générés, permettant ainsi aux équipes marketing et techniques de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.