🤖 請求書分析ワークフローの実行

はじめに

このAPIは、ユーザーがPOSTリクエストを介して請求書を送信できるようにし、n8nが自動的に請求書を評価および評価します。APIはコンテンツを処理し、提供されたモデルに基づいて分析結果を返します。

請求書分析の実行

エンドポイント

以下のエンドポイントを使用して、請求書を分析のために送信します：

POST https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics

ヘッダー

APIには以下のヘッダーが必要です：

• X-N8N-API-KEY - 認証用のn8n APIキー
• Content-Type: application/json

リクエストパラメータ

• APIは以下のパラメータをJSONペイロードとして期待しています：
• model (string) - 使用するAIモデル。受け入れられる値：
  • ollama
  • gpt-4o
  • gpt-4o-mini
  • gpt-4-turbo
  • gpt-3.5-turbo
  • gemini-1.5-pro
  • gemini-1.5-flash
  • claude-3-5-sonnet-latest
  • claude-3-5-haiku-latest
  • claude-3-opus-latest
• prompt (string) - 請求書評価のために提供する特定のプロンプト。
• content (string) - 分析される請求書のテキスト。
• llmKey (string) - 選択したモデルのAPIキー。ollamaモデルを使用する場合は必要ありません。

リクエストの例

Bash

curl --location 'https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics' \
  --header 'X-N8N-API-KEY: ey*********' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
      "model": "gpt-4o-mini",
      "content": "...",
      "llmKey": "sk-proj-ERa23*******",
      "prompt": "..."
  }'

Javascript

fetch('https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'X-N8N-API-KEY': 'ey*********',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-4o-mini',
    content: '...',
    llmKey: 'sk-proj-ERa23*******',
    prompt: '...'
  })
})
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));

Python

import requests
import json

url = "https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics"
headers = {
    "X-N8N-API-KEY": "ey*********",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "gpt-4o-mini",
    "content": "...",
    "llmKey": "sk-proj-ERa23*******",
    "prompt": "..."
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.json())

Php

<?php
$url = "https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics";
$headers = [
    "X-N8N-API-KEY: ey*********",
    "Content-Type: application/json"
];
$data = [
    "model" => "gpt-4o-mini",
    "content" => "...",
    "llmKey" => "sk-proj-ERa23*******",
    "prompt" => "..."
];

$options = [
    "http" => [
        "header" => implode("
", $headers),
        "method" => "POST",
        "content" => json_encode($data)
    ]
];
$context = stream_context_create($options);
$response = file_get_contents($url, false, $context);
echo $response;
?>

Ollamaモデルのリクエストの場合、llmKeyは省略できます：

Bash

curl --location 'https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics' \
  --header 'X-N8N-API-KEY: ey*********' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
      "model": "gpt-4o-mini",
      "content": "...",
      "prompt": "..."
  }'

Javascript

fetch('https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'X-N8N-API-KEY': 'ey*********',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-4o-mini',
    content: '...',
    prompt: '...'
  })
})
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));

Python

import requests
import json

url = "https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics"
headers = {
    "X-N8N-API-KEY": "ey*********",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "gpt-4o-mini",
    "content": "...",
    "prompt": "..."
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.json())

Php

<?php
$url = "https://n8n.japanyosan.com/execute/invoice-analytics";
$headers = [
    "X-N8N-API-KEY: ey*********",
    "Content-Type: application/json"
];
$data = [
    "model" => "gpt-4o-mini",
    "content" => "...",
    "prompt" => "..."
];

$options = [
    "http" => [
        "header" => implode("
", $headers),
        "method" => "POST",
        "content" => json_encode($data)
    ]
];
$context = stream_context_create($options);
$response = file_get_contents($url, false, $context);
echo $response;
?>

レスポンス

レスポンスボディには以下の2つのキーが含まれています：

• response (string): 提出された請求書の評価と評価を提供する請求書分析の結果。
• execution_id (integer): 請求書分析ワークフローの特定の実行に対する一意の識別子。

{
    "response": ".....",
    "execution_id": 778
}