Estrazione di dati da email e file in CSV

Questo workflow è progettato per automatizzare l’estrazione, la strutturazione e la gestione dei dati provenienti da email e documenti associati, come allegati e URL. Sfrutta modelli linguistici avanzati e prompt engineering per elaborare informazioni non strutturate e produrre riepiloghi strutturati, risultando particolarmente utile per attività come la gestione delle email, il supporto clienti o l’estrazione di dati su larga scala dai canali di comunicazione.

Panoramica

Il flow collega diversi componenti che gestiscono l’input utente, il recupero di contenuti da file e URL, la costruzione dei prompt, l’elaborazione tramite large language model (LLM), il ragionamento basato su agenti e l’output di dati strutturati. I suoi principali vantaggi sono la scalabilità, l’automazione e la capacità di gestire compiti complessi o ad alto volume di estrazione dati con un intervento manuale minimo.

Processo Passo-Passo

1. Input Utente e Allegati

• Chat Input: Il workflow inizia accettando l’input dell’utente (una email o un messaggio) e file allegati opzionali tramite un’interfaccia chat.
• File Retriever: Gli eventuali file allegati vengono elaborati per estrarre il contenuto testuale, utilizzando strategie come l’OCR (se necessario) e limiti di token per garantire efficienza.

2. Arricchimento del Contesto

• URL Retriever: Il workflow può anche recuperare contenuti da URL specificati, analizzando e suddividendo le informazioni per l’uso nelle fasi successive. Questo è utile quando le email fanno riferimento a risorse esterne o knowledge base.

• Chat History: Il sistema mantiene la memoria degli ultimi 5 messaggi della chat (fino a 800 token), fornendo contesto per una migliore comprensione e continuità.

3. Prompt Engineering

• Prompt Templates: Il workflow utilizza template per costruire dinamicamente i prompt destinati all’LLM e all’agente, includendo:

  • Il contenuto della email/messaggio
  • Il contenuto estratto dai file
  • La cronologia chat come contesto
  • Istruzioni a livello di sistema

  Questi prompt sono progettati per massimizzare la capacità dell’LLM di comprendere e strutturare le informazioni in ingresso.

4. Orchestrazione LLM e Agente

• Google Gemini LLM: Il workflow utilizza Gemini 2.5 Flash per una comprensione e generazione linguistica di alta qualità, con temperatura impostata a 0 per output deterministici.

• Tool Calling Agent: Un agente avanzato riceve il prompt composto, la chat history e gli strumenti (come file/URL retriever) per:

  • Revisionare e organizzare i dati delle email
  • Estrarre e strutturare le informazioni rilevanti
  • Fornire una panoramica completa basata su email e allegati
  • Utilizzare conoscenze esterne tramite strumenti se necessario

  L’agente è guidato da un messaggio di sistema per focalizzarsi sull’efficienza e sulla strutturazione dei dati.

5. Strutturazione e Output

• Structured Output Generator: La risposta dell’agente, insieme al contesto aggiuntivo, viene passata attraverso un altro prompt e LLM (ancora Gemini) per produrre un output strutturato. I campi richiesti sono:

  • Nome utente: Nome dell’utente
  • Email: Indirizzo email del paziente
  • Messaggio: Il messaggio menzionato nell’email

• CSV Output: I dati strutturati vengono quindi esportati come file CSV, rendendoli facili da elaborare, analizzare o importare in altri sistemi.

6. Feedback Utente

• Chat Output: Il workflow fornisce anche la panoramica e le risposte dell’agente come chat response, garantendo che l’utente riceva un feedback immediato.

Tabella di Sintesi dei Componenti

Casi d’Uso e Benefici

• Scalabilità: Automatizza l’estrazione e la strutturazione ripetitiva dei dati da email e documenti, riducendo il lavoro manuale.
• Coerenza: Utilizza LLM e template di prompt per un’elaborazione uniforme su grandi volumi di dati.
• Estensibilità: Si adatta facilmente a nuovi tipi di input (file, URL) e formati di output (oggetti strutturati, CSV).
• Automazione: Adatto per supporto clienti, elaborazione di cartelle cliniche o qualsiasi workflow che richieda dati strutturati da fonti non strutturate.

Perché Questo Workflow è Utile

Questo workflow riduce drasticamente il tempo e lo sforzo necessari per estrarre dati strutturati e utili da email e relativi allegati. È altamente scalabile — in grado di gestire in blocco molteplici messaggi e tipi di file — e automatizza un processo che altrimenti richiederebbe un notevole sforzo umano. Integrando LLM avanzati, tool agent e prompt engineering, assicura sia alta precisione che adattabilità, rendendolo una risorsa preziosa per aziende e organizzazioni che vogliono ottimizzare i propri processi di gestione delle informazioni.