工作流编号：2606
工作流名称：2606-ai-youtube-trend-finder-based-on-niche
工作流网址：https://n8n.io/workflows/2606-ai-youtube-trend-finder-based-on-niche/
标题：Research AI Agent Team with auto citations using OpenRouter and Perplexity
视频指南：我准备了一个详细的指南，展示了构建简历分析器的整个过程。
这个工作流适合谁？
这个工作流非常适合开发人员、数据分析师和业务所有者，他们希望通过对话方式与数据库进行交互。对于需要提取、分析或聚合数据但不想手动编写SQL查询的用户特别有用。
这个工作流解决了什么问题？
访问和分析数据库数据通常需要SQL专业知识或专门的报告，这可能很耗时。这个工作流通过AI驱动的代理，使用户能够以对话方式与数据库交互。它根据用户请求动态生成SQL查询，简化数据检索和分析过程。
这个工作流的功能
这个工作流将OpenAI与Supabase数据库集成，使用户能够通过AI代理与其数据进行交互。该代理可以：
– 从数据库中检索记录
– 提取和分析存储在表中的JSON数据
– 根据用户查询提供摘要、聚合或特定数据点
动态SQL查询：代理使用用户提示创建并在数据库上执行SQL查询。
理解JSON结构：工作流从样本记录中识别JSON模式，使代理能够有效解析和分析JSON字段。
数据库模式探索：它为代理提供工具来检索表结构、列详细信息和关系，以进行精确的查询生成。
设置
准备工作
创建账户：
– N8N：用于工作流自动化
– Supabase：用于数据库托管和管理
– OpenAI：用于构建对话式AI代理
配置数据库连接：
– 在Supabase中设置PostgreSQL数据库
– 在工作流中使用适当的凭据（用户名、密码、主机和数据库名称）
N8N工作流
AI代理工具：
1. 代码工具：
– 根据用户输入执行SQL查询
2. 数据库模式工具：
– 检索数据库中所有表的列表
– 使用预定义的SQL查询获取表定义，包括列名、类型和引用
3. 表定义：
– 检索一个表的所有列及其类型
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