E-mail- & Bestandsgegevens Extractie naar CSV

Deze workflow is ontworpen om het extraheren, structureren en beheren van gegevens uit e-mails en bijbehorende documenten, zoals bijlagen en URL’s, te automatiseren. Er wordt gebruik gemaakt van geavanceerde taalmodellen en prompt engineering om ongestructureerde informatie te verwerken en gestructureerde samenvattingen te genereren, wat het bijzonder nuttig maakt voor taken als e-mailtriage, klantenservice of grootschalige data-extractie uit communicatiekanalen.

Overzicht

De flow koppelt verschillende componenten die gebruikersinput, bestands- en URL-inhoud ophalen, prompts samenstellen, LLM-verwerking, agent-based reasoning en gestructureerde gegevensuitvoer afhandelen. De belangrijkste voordelen zijn schaalbaarheid, automatisering en het vermogen om complexe of grootschalige data-extractietaken met minimale handmatige tussenkomst af te handelen.

Stapsgewijs Proces

1. Gebruikersinvoer en bijlagen

• Chat Input: De workflow begint met het accepteren van gebruikersinvoer (een e-mail of bericht) en optionele bijlagen via een chatinterface.
• File Retriever: Alle bijgevoegde bestanden worden verwerkt om hun tekstuele inhoud te extraheren, met behulp van strategieën zoals OCR (indien nodig) en tokenlimieten voor efficiëntie.

2. Context verrijken

• URL Retriever: De workflow kan ook inhoud ophalen van opgegeven URL’s, waarbij de informatie wordt geparseerd en in stukken verdeeld voor verder gebruik. Dit is handig wanneer e-mails verwijzen naar externe bronnen of kennisbanken.

• Chatgeschiedenis: Het systeem bewaart een geheugen van de laatste 5 chatberichten (tot 800 tokens), waardoor context voor beter begrip en continuïteit wordt geboden.

3. Prompt engineering

• Prompt Templates: De workflow gebruikt sjablonen om dynamisch prompts te construeren voor de LLM en agent, met daarin:

  • De e-mail/berichtinhoud
  • Geëxtraheerde bestandsinhoud
  • Chatgeschiedenis als context
  • Systeemniveau-instructies

  Deze prompts zijn ontworpen om het begrip en de structurering van inkomende informatie door de LLM te maximaliseren.

4. LLM- en agentorkestratie

• Google Gemini LLM: De workflow maakt gebruik van Gemini 2.5 Flash voor hoogwaardige taalverwerking en generatie, met een temperatuur van 0 voor deterministische output.

• Tool Calling Agent: Een geavanceerde agent ontvangt de samengestelde prompt, chatgeschiedenis en tools (zoals bestands-/URL-retrievers) om:

  • E-mailgegevens te beoordelen en te ordenen
  • Relevante informatie te extraheren en te structureren
  • Een volledig overzicht te bieden op basis van e-mails en bijgevoegde bestanden
  • Externe kennis te benutten via tools indien nodig

  De agent wordt aangestuurd door een systeembericht om zich te richten op efficiëntie en datastructurering.

5. Structurering en output

• Structured Output Generator: De reactie van de agent, samen met extra context, wordt door een andere prompt en LLM (ook Gemini) gehaald om een gestructureerde output te genereren. De vereiste velden zijn:

  • Gebruikersnaam: Naam van de gebruiker
  • E-mail: E-mailadres van de patiënt
  • Bericht: Het in de e-mail genoemde bericht

• CSV Output: De gestructureerde data wordt vervolgens geëxporteerd als een CSV-bestand, zodat deze eenvoudig kan worden verwerkt, geanalyseerd of in andere systemen geïmporteerd.

6. Gebruikersfeedback

• Chat Output: De workflow geeft ook het overzicht en de antwoorden van de agent als chatrespons, zodat de gebruiker direct feedback ontvangt.

Componentoverzicht

Gebruikstoepassingen en voordelen

• Schaalbaarheid: Automatiseert repetitieve data-extractie en structurering uit e-mails en documenten, waardoor handmatig werk afneemt.
• Consistentie: Gebruikt LLM en prompt-sjablonen voor uniforme verwerking van grote hoeveelheden data.
• Uitbreidbaarheid: Past zich eenvoudig aan nieuwe invoertypen (bestanden, URL’s) en uitvoerformaten (gestructureerde objecten, CSV) aan.
• Automatisering: Geschikt voor klantenservice, verwerking van medische dossiers of elke workflow die gestructureerde data uit ongestructureerde bronnen vereist.

Waarom deze workflow nuttig is

Deze workflow vermindert drastisch de tijd en moeite die nodig zijn om bruikbare, gestructureerde gegevens uit e-mails en hun bijlagen te halen. Het is zeer schaalbaar—kan meerdere berichten en bestandstypen in bulk verwerken—en automatiseert een proces dat anders veel menselijke inzet zou vergen. Door de integratie van geavanceerde LLM’s, toolagents en prompt engineering wordt zowel hoge precisie als aanpasbaarheid gegarandeerd, waardoor het een krachtig hulpmiddel is voor bedrijven en organisaties die hun informatiestromen willen stroomlijnen.