Extração de Dados de E-mails e Arquivos para CSV

Este fluxo de trabalho foi desenvolvido para automatizar a extração, estruturação e gestão de dados provenientes de e-mails e documentos associados, como anexos de arquivos e URLs. Ele utiliza modelos avançados de linguagem natural e engenharia de prompts para processar informações não estruturadas e gerar resumos estruturados, sendo particularmente útil para tarefas como triagem de e-mails, atendimento ao cliente ou extração de dados em larga escala de canais de comunicação.

Visão Geral

O fluxo conecta diversos componentes que lidam com a entrada do usuário, recuperação de conteúdo de arquivos e URLs, construção de prompts, processamento por grandes modelos de linguagem (LLM), raciocínio baseado em agentes e geração de dados estruturados. Seus principais benefícios são a escalabilidade, automação e a capacidade de lidar com tarefas complexas ou de alto volume de extração de dados com intervenção manual mínima.

Processo Passo a Passo

1. Entrada do Usuário e Anexos

• Entrada via Chat: O fluxo de trabalho começa aceitando a entrada do usuário (um e-mail ou mensagem) e anexos opcionais por meio de uma interface de chat.
• Recuperador de Arquivos: Qualquer arquivo anexado é processado para extrair seu conteúdo textual, utilizando estratégias como OCR (se necessário) e limites de tokens para garantir eficiência.

2. Enriquecimento de Contexto

• Recuperador de URL: O fluxo de trabalho também pode recuperar conteúdo de URLs especificadas, analisando e dividindo as informações para uso posterior. Isso é útil quando os e-mails fazem referência a recursos externos ou bases de conhecimento.

• Histórico do Chat: O sistema mantém a memória das últimas 5 mensagens do chat (até 800 tokens), fornecendo contexto para melhor compreensão e continuidade.

3. Engenharia de Prompts

• Templates de Prompt: O fluxo utiliza templates para construir dinamicamente os prompts para o LLM e o agente, incorporando:

  • O conteúdo do e-mail/mensagem
  • Conteúdo extraído de arquivos
  • Histórico do chat para contexto
  • Instruções em nível de sistema

  Esses prompts são projetados para potencializar a capacidade do LLM de entender e estruturar as informações recebidas.

4. Orquestração de LLM e Agentes

• Google Gemini LLM: O fluxo utiliza o Gemini 2.5 Flash para compreensão e geração de linguagem de alta qualidade, com temperatura ajustada para 0 para respostas determinísticas.

• Agente de Chamada de Ferramentas: Um agente avançado recebe o prompt composto, histórico do chat e ferramentas (como recuperadores de arquivos/URLs) para:

  • Revisar e organizar dados de e-mails
  • Extrair e estruturar informações relevantes
  • Fornecer uma visão abrangente com base nos e-mails e arquivos anexados
  • Usar conhecimento externo via ferramentas, se necessário

  O agente é orientado por uma mensagem do sistema para focar em eficiência e estruturação dos dados.

5. Estruturação e Saída

• Gerador de Saída Estruturada: A resposta do agente, junto com o contexto adicional, passa por outro prompt e LLM (também Gemini) para produzir uma saída estruturada. Os campos obrigatórios são:

  • Nome do Usuário: Nome do usuário
  • E-mail: Endereço de e-mail do paciente
  • Mensagem: A mensagem mencionada no e-mail

• Saída CSV: Os dados estruturados são então exportados em um arquivo CSV, facilitando o processamento, análise ou importação em outros sistemas.

6. Retorno ao Usuário

• Saída do Chat: O fluxo também fornece a visão geral e as respostas do agente como retorno no chat, garantindo que o usuário receba feedback imediato.

Tabela Resumo dos Componentes

Casos de Uso e Benefícios

• Escalabilidade: Automatiza a extração e estruturação repetitiva de dados de e-mails e documentos, reduzindo o trabalho manual.
• Consistência: Utiliza LLM e templates de prompt para processamento uniforme em grandes volumes de dados.
• Extensibilidade: Adapta-se facilmente a novos tipos de entrada (arquivos, URLs) e formatos de saída (objetos estruturados, CSV).
• Automação: Adequado para atendimento ao cliente, processamento de prontuários médicos ou qualquer fluxo que exija dados estruturados a partir de fontes não estruturadas.

Por que Este Fluxo de Trabalho é Útil

Este fluxo de trabalho reduz drasticamente o tempo e o esforço necessários para extrair dados estruturados e acionáveis de e-mails e seus anexos. Ele é altamente escalável—capaz de lidar com múltiplas mensagens e tipos de arquivos em massa—e automatiza um processo que normalmente exigiria significativo esforço humano. Ao integrar LLMs avançados, agentes de ferramentas e engenharia de prompts, garante alta precisão e adaptabilidade, tornando-se um poderoso recurso para empresas e organizações que desejam otimizar seus fluxos de processamento de informações.