Een n8n Workflow: Leverancier facturen automatisch uitlezen met AI
In dit artikel deel ik een n8n workflow die ik heb gebouwd. Dit project was specifiek gericht op het leren hoe je gerichte informatie uit documenten kunt ophalen, met name uit PDF’s die als bijlage worden ontvangen, door gebruik te maken van de kracht van AI binnen een geautomatiseerd proces.
Opbouw van de Workflow
De workflow is opgezet in duidelijke stappen om specifiek gegevens uit een PDF-bijlage van een inkomende e-mail te verwerken:
- Trigger: De workflow start automatisch wanneer een nieuwe e-mail binnenkomt. Belangrijk hierbij is dat de workflow elke e-mail individueel verwerkt, ook als er meerdere tegelijk binnenkomen. Dit is het signaal om het proces voor die specifieke e-mail in gang te zetten.
- Data Voorbereiding: De tekstuele inhoud wordt eerst uit de bijgevoegde PDF gehaald. Deze ruwe data wordt vervolgens binnen de workflow voorbereid of aangepast (geformatteerd). Dit zorgt ervoor dat de informatie in het juiste formaat beschikbaar is en goed leesbaar is voor de analyse door de AI in de volgende stap.
- AI Extractie: Hier wordt een AI-model ingezet. De workflow stuurt de voorbereide inhoud uit de PDF naar de AI, die de specifieke, vooraf gedefinieerde gegevens identificeert en ophaalt. Hieronder zie je dan ook links de input en rechts de output
- Opslag: De gegevens die de AI succesvol heeft opgehaald en gestructureerd, worden vervolgens weggeschreven naar de beoogde database.
Uitdagingen Tijdens de Ontwikkeling
Bij het bouwen van deze workflow kwam ik een paar belangrijke uitdagingen tegen:
- Precieze Instructies voor de AI: Het bleek cruciaal om de AI heel duidelijk te maken welke gegevens exact uit de PDF gehaald moesten worden. De nauwkeurigheid van de resultaten hing sterk af van deze instructies (de ‘prompt engineering’).
- Omgaan met Variabele Resultaten: AI-modellen kunnen soms variatie in hun output hebben of onverwachte formaten teruggeven. De workflow moest robuust genoeg zijn om deze verschillen op te vangen en toch consistent de juiste data te verwerken zonder fouten.
Reflectie en Toekomstperspectief
Terugkijkend op dit project, zie ik mogelijkheden voor verdere ontwikkeling. De huidige workflow wordt geactiveerd bij elke nieuwe e-mail. Een meer flexibele aanpak zou zijn om deze functionaliteit voor data-extractie uit PDF’s te zien als een herbruikbaar component of sub-workflow. Dit component zou dan aangeroepen kunnen worden als onderdeel van een grotere, meer algemene e-mailverwerkingsworkflow, bijvoorbeeld alleen wanneer een e-mail een specifieke bijlage bevat.
Dit maakt de extractiefunctie flexibeler en breder inzetbaar in diverse scenario’s, los van een directe, algemene e-mailtrigger.
Conclusie
Dit project heeft waardevolle inzichten opgeleverd in het automatiseren van data-extractie uit documenten met n8n en AI. Vooral het finetunen van de interactie met de AI en het zorgen voor een robuuste workflow waren leerzaam. Het illustreert de potentie van n8n als platform voor het automatiseren van complexe taken, zoals het verwerken van ongestructureerde data uit documenten.
