Workflow n8n
Automatisation Google Sheets avec n8n : chat interactif en temps réel
Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter les interactions avec des données stockées dans Google Sheets en intégrant un système de chat interactif. Il est particulièrement utile pour les équipes qui souhaitent automatiser la gestion de leurs données tout en permettant des échanges dynamiques. Par exemple, une entreprise peut l'utiliser pour répondre aux questions des clients ou pour fournir des informations en temps réel sur des produits ou services. Le workflow commence par un déclencheur d'exécution, qui active les différentes étapes de l'automatisation n8n. Ensuite, plusieurs notes autocollantes sont créées pour visualiser les informations clés. Les données de Google Sheets sont récupérées grâce à un nœud spécifique, et l'URL du document est définie pour faciliter l'accès. Les colonnes sont ensuite listées et préparées pour l'affichage. Un modèle de chat OpenAI est intégré pour permettre des interactions intelligentes, tandis qu'un agent IA gère les réponses. Ce processus est optimisé par des filtres et des conditions qui garantissent que seules les informations pertinentes sont traitées. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps passé à gérer les données manuellement et améliorer l'expérience utilisateur grâce à des réponses rapides et précises.
Tags clés :automatisationGoogle Sheetschatn8nIA
Catégorie: Manual · Tags: automatisation, Google Sheets, chat, n8n, IA❤ 0
Workflow n8n Google Sheets, chat : vue d'ensemble
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Workflow n8n Google Sheets, chat : détail des nœuds
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"id": "ZVUQL1bUQ8gBCZTl",
"meta": {
"instanceId": "23e6ce638471979c8a2c72a9fb50e44f4f2bfd5a9fc2f5b7f5c842b9abeb9393"
},
"name": "Chat with Google Sheet",
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"nodes": [
{
"id": "89af21df-1125-4df6-9d43-a643e02bb53f",
"name": "Execute Workflow Trigger",
"type": "n8n-nodes-base.executeWorkflowTrigger",
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540,
1240
],
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"typeVersion": 1
},
{
"id": "f571d0cc-eb43-46c9-bdd5-45abc51dfbe7",
"name": "Sticky Note1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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461.9740563285368,
970.616715060075
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 1449.2963504228514,
"height": 612.0936015224503,
"content": "### Sub-workflow: Custom tool\nThis can be called by the agent above. It returns three different types of data from the Google Sheet, which can be used together for more complex queries without returning the whole sheet (which might be too big for GPT to handle)"
},
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},
{
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"name": "Sticky Note2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
460,
460
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 927.5,
"height": 486.5625,
"content": "### Main workflow: AI agent using custom tool"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "e793b816-68d9-42ef-b9b0-6fe22aa375e8",
"name": "Sticky Note3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
300,
540
],
"parameters": {
"width": 185.9375,
"height": 183.85014518022527,
"content": "## Try me out\n\nClick the 'Chat' button at the bottom and enter:\n\n_Which is our biggest customer?_"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f895d926-0f70-415b-9492-c3ecf186e761",
"name": "Get Google sheet contents",
"type": "n8n-nodes-base.googleSheets",
"position": [
980,
1240
],
"parameters": {
"options": {},
"sheetName": {
"__rl": true,
"mode": "url",
"value": "={{ $json.sheetUrl }}"
},
"documentId": {
"__rl": true,
"mode": "url",
"value": "={{ $json.sheetUrl }}"
}
},
"credentials": {
"googleSheetsOAuth2Api": {
"id": "cTLaIZBSFJlHuZNs",
"name": "Google Sheets account"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "daca1624-6c35-473a-bf3a-5fa0686a0a62",
"name": "Set Google Sheet URL",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
760,
1240
],
"parameters": {
"fields": {
"values": [
{
"name": "sheetUrl",
"stringValue": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GjFBV8HpraNWG_JyuaQAgTb3zUGguh0S_25nO0CMd8A/edit#gid=736425281"
}
]
},
"options": {}
},
"typeVersion": 3.2
},
{
"id": "68edca41-0196-47d8-9378-31fed0a70918",
"name": "Get column names",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
1460,
1060
],
"parameters": {
"fields": {
"values": [
{
"name": "response",
"stringValue": "={{ Object.keys($json) }}"
}
]
},
"include": "none",
"options": {}
},
"executeOnce": true,
"typeVersion": 3.2
},
{
"id": "7a9dea08-f9e9-4139-842a-9066a9cf04ea",
"name": "Prepare output",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
1720,
1240
],
"parameters": {
"jsCode": "return {\n 'response': JSON.stringify($input.all().map(x => x.json))\n}"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "616eebc5-5c5c-4fa1-b13f-61a477742c72",
"name": "List columns tool",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow",
"position": [
940,
780
],
"parameters": {
"name": "list_columns",
"fields": {
"values": [
{
"name": "operation",
"stringValue": "column_names"
}
]
},
"workflowId": "={{ $workflow.id }}",
"description": "=List all column names in customer data\n\nCall this tool to find out what data is available for each customer. It should be called first at the beginning to understand which columns are available for querying."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "891ad3a8-72f0-45ad-8777-1647a7342c00",
"name": "Get customer tool",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow",
"position": [
1220,
780
],
"parameters": {
"name": "get_customer",
"fields": {
"values": [
{
"name": "operation",
"stringValue": "row"
}
]
},
"workflowId": "={{ $workflow.id }}",
"description": "=Get all columns for a given customer\n\nThe input should be a stringified row number of the customer to fetch; only single string inputs are allowed. Returns a JSON object with all the column names and their values."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0f3ca6ff-fc01-4f33-b1a7-cb82a0ec5c88",
"name": "Get column values tool",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow",
"position": [
1080,
780
],
"parameters": {
"name": "column_values",
"fields": {
"values": [
{
"name": "operation",
"stringValue": "column_values"
}
]
},
"workflowId": "={{ $workflow.id }}",
"description": "=Get the specified column value for all customers\n\nUse this tool to find out which customers have a certain value for a given column. Returns an array of JSON objects, one per customer. Each JSON object includes the column being requested plus the row_number column. Input should be a single string representing the name of the column to fetch.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "deef6eb4-2a11-4490-ad56-bc1ea9077843",
"name": "Sticky Note",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
900,
740.8693557231958
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 432.3271051132649,
"height": 179.21380662202682,
"content": "These tools all call the sub-workflow below"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "94e4dbe5-dc41-4879-bffc-ec8f5341f3b5",
"name": "Sticky Note4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
723,
1172
],
"parameters": {
"width": 179.99762227826224,
"height": 226.64416053838073,
"content": "Change the URL of the Google Sheet here"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "dbb887f0-93a7-466e-9c9f-8aa4e7da935d",
"name": "Prepare column data",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
1460,
1240
],
"parameters": {
"fields": {
"values": [
{
"name": "={{ $('Execute Workflow Trigger').item.json.query }}",
"stringValue": "={{ $json[$('Execute Workflow Trigger').item.json.query] }}"
},
{
"name": "row_number",
"stringValue": "={{ $json.row_number }}"
}
]
},
"include": "none",
"options": {}
},
"typeVersion": 3.2
},
{
"id": "041d32ca-e59a-4b67-a3e6-4e2f19e3de72",
"name": "Filter",
"type": "n8n-nodes-base.filter",
"position": [
1460,
1400
],
"parameters": {
"options": {
"looseTypeValidation": true
},
"conditions": {
"options": {
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "loose"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "bf712098-97e4-42cb-8e08-2ee32d19d3e7",
"operator": {
"type": "number",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{ $json.row_number }}",
"rightValue": "={{ $('Execute Workflow Trigger').item.json.query }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 2,
"alwaysOutputData": true
},
{
"id": "69b9e70a-9104-4731-9f16-8324a3f7e423",
"name": "Check operation",
"type": "n8n-nodes-base.switch",
"position": [
1200,
1240
],
"parameters": {
"rules": {
"values": [
{
"outputKey": "col names",
"conditions": {
"options": {
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"operator": {
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{ $('Execute Workflow Trigger').item.json.operation }}",
"rightValue": "column_names"
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "col values",
"conditions": {
"options": {
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "b7968ce7-0d20-43d0-bcca-7b66e0aec715",
"operator": {
"name": "filter.operator.equals",
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{ $('Execute Workflow Trigger').item.json.operation }}",
"rightValue": "column_values"
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "rows",
"conditions": {
"options": {
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "de3bb9b5-edc6-4448-839e-eda07b72144a",
"operator": {
"name": "filter.operator.equals",
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{ $('Execute Workflow Trigger').item.json.operation }}",
"rightValue": "row"
}
]
},
"renameOutput": true
}
]
},
"options": {}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "d955e499-5a3e-45a3-9fc8-266e2f687ecc",
"name": "OpenAI Chat Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
800,
780
],
"parameters": {
"model": "gpt-3.5-turbo-0125",
"options": {
"temperature": 0
}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "58qWzMjeNE8GjMmI",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "28fbda0b-1e01-4f59-af5b-fe02eba899b1",
"name": "Chat Trigger",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
620,
560
],
"webhookId": "2b9d9c42-adf4-425d-b0a5-e4f60c750e63",
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "c89614f4-d8b1-4f7b-9e7c-856e3f89eadb",
"name": "AI Agent",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
900,
560
],
"parameters": {
"agent": "reActAgent",
"options": {
"suffix": "Begin! Use `list_columns` tool first to determine which columns are available.\n\n\tQuestion: {input}\n\tThought:{agent_scratchpad}",
"returnIntermediateSteps": false
}
},
"typeVersion": 1.3
}
],
"active": false,
"pinData": {
"Execute Workflow Trigger": [
{
"json": {
"query": "222",
"operation": "row"
}
}
]
},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "94885609-92bb-498c-9628-35d9044593e7",
"connections": {
"Filter": {
"main": [
[
{
"node": "Prepare output",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Chat Trigger": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Check operation": {
"main": [
[
{
"node": "Get column names",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "Prepare column data",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "Filter",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Get column names": {
"main": [
[
{
"node": "Prepare output",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Get customer tool": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"List columns tool": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"OpenAI Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Prepare column data": {
"main": [
[
{
"node": "Prepare output",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Set Google Sheet URL": {
"main": [
[
{
"node": "Get Google sheet contents",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Get column values tool": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"Execute Workflow Trigger": {
"main": [
[
{
"node": "Set Google Sheet URL",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Get Google sheet contents": {
"main": [
[
{
"node": "Check operation",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Workflow n8n Google Sheets, chat : pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux entreprises de toutes tailles qui utilisent Google Sheets pour la gestion de leurs données. Il est idéal pour les équipes marketing, commerciales ou de support client qui souhaitent automatiser les réponses aux demandes fréquentes tout en intégrant une solution de chat. Un niveau technique intermédiaire est recommandé pour la mise en place.
Workflow n8n Google Sheets, chat : problème résolu
Ce workflow résout le problème de la gestion manuelle des données dans Google Sheets, qui peut être chronophage et sujet à des erreurs. En automatisant le processus de réponse aux questions des clients, il réduit le temps d'attente et améliore la satisfaction client. Les utilisateurs bénéficient d'une interaction fluide et rapide avec les données, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Workflow n8n Google Sheets, chat : étapes du workflow
Étape 1 : Le workflow est déclenché manuellement.
- Étape 1 : Des notes autocollantes sont créées pour afficher des informations importantes.
- Étape 2 : Les contenus de Google Sheets sont récupérés pour être utilisés dans le chat.
- Étape 3 : L'URL du document Google Sheet est définie pour un accès facile.
- Étape 4 : Les noms des colonnes sont extraits et préparés pour l'affichage.
- Étape 5 : Un modèle de chat OpenAI est utilisé pour générer des réponses aux questions des utilisateurs.
- Étape 6 : Un agent IA gère les interactions et fournit des réponses basées sur les données récupérées.
Workflow n8n Google Sheets, chat : guide de personnalisation
Pour personnaliser ce workflow, commencez par ajuster l'URL du Google Sheet dans le nœud 'Set Google Sheet URL'. Vous pouvez également modifier les paramètres du modèle OpenAI dans le nœud 'OpenAI Chat Model' pour adapter le style de réponse. Si vous souhaitez ajouter d'autres outils, vous pouvez intégrer des nœuds supplémentaires après le nœud 'Prepare column data'. Assurez-vous de tester chaque modification pour garantir que le flux fonctionne comme prévu et que les données sont correctement traitées.