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Apprenez à ajouter de l'intelligence artificielle à votre application à l'aide de n8n !
Dans ce tutoriel, nous allons vous montrer comment intégrer Eden AI analyseur de factures, Détection de langue et Traduction API dans votre logiciel à l'aide de n8n. Mais il existe un nombre illimité de flux de travail possibles (Balisage des images, Détection de contenu explicite, Analyse de texte, etc.), nous vous suggérons donc d'essayer également le vôtre !
REMARQUE : pour suivre ce didacticiel, vous devez d'abord obtenez GRATUITEMENT votre clé API 🔑 sur Eden AI !
Eden AI a été créé pour les non-codeurs qui ont des difficultés à choisir le bon fournisseur d'IA et/ou à intégrer plusieurs API. La gestion de plusieurs comptes pour chaque application peut être une tâche difficile, mais avec Eden AI, vous pouvez connecter et gérer toutes vos API sur un seul compte. Certains fournisseurs d'IA pouvant être complexes à utiliser, nous voulions simplifier la partie « sans code » et mettre l'IA à la disposition du plus grand nombre de personnes possible.
Eden AI vous permet de résoudre plusieurs tâches d'IA sur n8n :
Tout comme Reçu et CV Parsing, Invoice Parsing est un outil développé par OCR pour extraire et numériser des données pertinentes, Vision par ordinateur pour identifier la structure du document, et PNL techniques pour délimiter les champs. La technologie d'analyse des factures extrait les informations clés d'une facture (format .pdf, .png ou .jpg) telles que le numéro de la facture, le montant total dû, la date de la facture, le nom du client, etc.
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Les API de l'analyseur de factures contribuent à garantir l'exactitude des données en évitant les erreurs pouvant survenir lors de l'extraction manuelle des données. Ces informations peuvent ensuite être utilisées à diverses fins et facilitent la génération de rapports ou l'exportation de données vers d'autres applications. Elles sont souvent utilisées conjointement avec d'autres applications de gestion d'entreprise.
N'oubliez pas que votre flux de travail final d'analyse des factures ressemblera à ceci :
Chaque étape du flux de travail sera prise en charge par un « nœud ». Le premier nœud est appelé nœud de déclenchement, commençons donc par le nœud de déclenchement de télégramme.
REMARQUE : si vous essayez n8n localement, vous devrez utiliser l'option --tunnel dans votre commande docker run (voir : https://github.com/n8n-io/n8n/blob/master/docker/images/n8n/README.md)
Tout d'abord, vous devez rechercher le nœud de déclenchement Telegram dans la barre de recherche et le configurer :
Utilisez la clé d'accès de votre bot comme identifiant et choisissez « Message » comme déclencheur du nœud afin que votre flux de travail soit déclenché chaque fois que vous envoyez un message à votre bot.
Pour le faire, téléchargez les fichiers entrants. Dans la catégorie « Champ supplémentaire », choisissez « Télécharger des images/fichiers ».
Le nœud suivant est le nœud « Requête HTTP ». Il servira à faire une demande à Eden AI avec le fichier reçu de Telegram.
Le nœud doit avoir la configuration suivante pour les informations d'identification :
Choisissez « autorisation » pour le nom et « Porteur <your api key>» pour la valeur
(Nous vous suggérons d'utiliser votre clé d'API Sandbox pour tester d'abord votre flux de travail)
Utilisez « n8n binary data » pour sélectionner le fichier du nœud précédent et utilisez-le comme paramètre.
Vous pouvez déjà essayer votre flux de travail et voir le résultat de la requête http sous forme de données JSON !
Il ne vous reste plus qu'à prendre les données JSON et à les envoyer via Telegram. Mais un fichier doit être au format binaire et non au format JSON. Nous utilisons donc un nouveau nœud « Déplacer les données binaires » et le configurons pour passer du JSON au binaire.
Enfin, vous pouvez utiliser le nœud Telegram (différent du « nœud de déclenchement Telegram ») pour envoyer un message avec le fichier en utilisant votre identifiant de chat :
En cas d'erreur, il est préférable d'en être averti plutôt que de ne pas obtenir de réponse du tout. À cette fin, il existe un « nœud de déclenchement d'erreur » que vous pouvez utiliser. Il sera déclenché chaque fois qu'une erreur se produit dans le flux de travail. Ensuite, vous pouvez le lier à un autre nœud Telegram pour envoyer le message d'erreur.
Cette fois, nous voulons traduire le texte en anglais uniquement si la langue du texte n'est pas l'anglais.
Le flux de travail final devrait ressembler à ceci :
Cette fois, nous introduisons une branche dans le flux de travail. SI la langue détectée est l'anglais, ne faites rien, sinon traduisez-la.
Le déclencheur Telegram est presque le même que dans notre première démo pour l'analyse des factures, mais sans la possibilité de télécharger des fichiers.
Le déclencheur de requête HTTP est quasiment le même. Il vous suffit de modifier le point de terminaison, le type d'encodage (JSON) et les paramètres du corps (vous pouvez voir notre documentation API ici) :
N'oubliez pas d'ajouter un paramètre « attribute_as_list » à vrai, de sorte qu'au lieu de recevoir une liste d'objets contenant une langue et un score de confiance, vous obtiendrez plusieurs listes : une avec toutes les langues détectées et une autre avec toutes les confidences correspondantes.
Cela nous aidera dans la prochaine étape car nous voulons savoir si l'anglais fait partie de la liste des langues détectées. Vous pouvez voir que dans le champ « texte », vous avez une valeur dynamique. Lorsque vous souhaitez utiliser des données spécifiques provenant d'un nœud précédent qui n'est pas binaire, vous pouvez utiliser un Expressions au lieu d'une valeur fixe.
Si vous cliquez sur le bouton d'extension, vous obtiendrez une interface pour choisir le bon champ parmi les données des nœuds précédents. Vous pouvez également simplement glisser-déposer le champ dont vous avez besoin dans la saisie Valeur. Ici, vous n'aurez besoin que de la partie texte du message reçu.
Après avoir obtenu la réponse, vous pouvez diviser le flux de travail en fonction de son contenu.
Ajoutez ensuite une condition qui sera vrai si « en » figure dans la liste des langues comme suit :
Nous voulons juste savoir si les « langues » sont répertoriées contient la valeur « en ». Si la condition est vrai, le flux de travail sera redirigera vers vrai succursale, sinon faux.
Vous souhaitez traduire le texte. Pour ce faire, utilisez à nouveau un nœud de requête HTTP pour adresser une requête à Eden AI. Il n'y a rien de spécial que nous n'ayons vu dans les précédents, nous voulons juste traduire le message texte.
Maintenant que vous avez traduit le message, vous pouvez le renvoyer par télégramme !
Nous pouvons simplement ajouter un nœud « Ne rien faire » pour... ne rien faire.
Ça y est, vous avez maintenant un chat qui traduit automatiquement les messages écrits dans une langue étrangère !
C'est ça ! 🥳
Ce que nous vous avons montré n'est qu'un aperçu de toutes les possibilités disponibles.
Grâce à n8n et Eden AI, il est très facile de créer votre propre flux de travail en utilisant la puissance de l'IA et de l'automatisation sans avoir à écrire de code ! N'oubliez pas que nous vous avons montré des exemples utilisant Telegram, mais que vous pouvez utiliser à peu près n'importe quoi.
n8n dispose d'une grande variété de nœuds intégrés, ainsi que d'un grand nombre de nœuds communautaires. Par exemple, vous pouvez utiliser des flux de travail similaires avec Discord, ou utiliser des e-mails, Google Drive, AWS, des bases de données, Stripe, etc.
Si vous êtes intéressé par d'autres outils low-code, jetez un œil à nos didacticiels étape par étape sur la façon d'intégrer l'IA à votre application avec Power Apps, Script de l'application Google, Réoutillage, Fabriquer, IFTTT, Bulle, Dataiku, et Zapier.
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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