Activepieces + Ertas

Construye flujos de trabajo de automatizacion inteligente en Activepieces usando modelos entrenados con Ertas para procesamiento de IA autoalojado y con privacidad ante todo en cada paso.

Overview

Activepieces es una plataforma de automatizacion de codigo abierto que proporciona un constructor visual de flujos de trabajo para conectar aplicaciones y automatizar procesos de negocio. Al igual que alternativas comerciales como Zapier y Make, Activepieces ofrece un modelo de disparador-accion con cientos de conectores preconstruidos. Lo que la distingue es el modelo de despliegue autoalojado: las organizaciones pueden ejecutar Activepieces en su propia infraestructura, asegurando que todos los datos que fluyen a traves de los flujos automatizados permanezcan dentro del perimetro de su red.

Esta arquitectura autoalojada hace que Activepieces sea ideal para organizaciones que necesitan automatizacion con IA pero no pueden enviar datos a servicios de terceros. Al combinarse con modelos entrenados con Ertas desplegados localmente, todo el pipeline de automatizacion — disparador, procesamiento con IA y accion — se ejecuta dentro de la infraestructura de la organizacion. Ningun contenido de correo electronico, datos de clientes ni documentos comerciales salen de la red en ningun momento. Este es un requisito critico para industrias como salud, legal, finanzas y gobierno, donde las regulaciones de soberania de datos hacen que las plataformas de automatizacion con IA basadas en la nube no sean adecuadas para flujos de trabajo sensibles.

How Ertas Integrates

Los modelos entrenados con Ertas se conectan a Activepieces a traves de su pieza de solicitud HTTP o piezas de codigo personalizado. Despues de desplegar tu modelo ajustado via Ollama o cualquier servidor OpenAI-compatible en tu red interna, agregas un paso HTTP POST en tu flujo de Activepieces que llama al endpoint de chat completions del modelo. Debido a que tanto Activepieces como el servidor de inferencia se ejecutan en tu infraestructura, la llamada de IA es una solicitud de red local — rapida, gratuita y completamente privada.

El stack Ertas-Activepieces crea una plataforma de automatizacion con IA completamente autoalojada. Considera un bufete de abogados que necesita clasificar automaticamente documentos de casos entrantes, extraer entidades clave y enrutarlos al grupo de practica apropiado. Con Activepieces monitoreando una bandeja de entrada de correo o un recurso compartido de archivos para nuevos documentos, un modelo legal entrenado con Ertas procesando cada documento para clasificacion y extraccion, y Activepieces enrutando los resultados al canal del equipo correcto — todo el flujo de trabajo se ejecuta en las instalaciones con cero llamadas API externas. El bufete puede auditar cada paso, controlar la retencion de datos y demostrar cumplimiento regulatorio total. Este mismo patron aplica a organizaciones de salud que procesan referencias, firmas financieras que clasifican transacciones y cualquier organizacion que necesite automatizacion inteligente sobre datos sensibles.

Getting Started

1
Ajusta un modelo en Ertas Studio
Entrena un modelo en tu tarea especifica de automatizacion — clasificacion de documentos, extraccion de entidades, generacion de contenido o analisis de texto.
2
Despliega tanto Activepieces como tu modelo en tus instalaciones
Ejecuta Activepieces via Docker en tu infraestructura. Despliega tu modelo entrenado con Ertas a traves de Ollama en la misma red para inferencia privada y de baja latencia.
3
Crea un flujo con tu disparador
Construye un flujo de Activepieces comenzando con tu disparador — nuevo correo, carga de archivo, webhook, tarea programada o cualquier fuente de eventos soportada.
4
Agrega un paso de solicitud HTTP para procesamiento con IA
Agrega una pieza de solicitud HTTP que haga POST a tu endpoint de modelo local. Estructura el cuerpo de la solicitud como una llamada de chat completion OpenAI-compatible con los datos del disparador.
5
Enruta los resultados a acciones posteriores
Usa la respuesta del modelo para impulsar los pasos siguientes del flujo — enrutar documentos, actualizar bases de datos, enviar notificaciones o activar procesamiento adicional.

json

{
  "step": "HTTP Request",
  "method": "POST",
  "url": "http://ollama-server:11434/v1/chat/completions",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "model": "ertas-classifier-7b",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "Classify the document into one of: contract, invoice, correspondence, legal-filing. Return JSON: {category, confidence, summary}"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "{{trigger.document_text}}"
      }
    ],
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 200
  }
}

Paso de solicitud HTTP en Activepieces llamando a un modelo entrenado con Ertas desplegado localmente para clasificacion de documentos en un pipeline completamente autoalojado.

Benefits

Automatizacion completamente autoalojada — ningun dato sale de tu infraestructura
Codigo abierto sin cargos por flujo de trabajo o por ejecucion
Las llamadas de IA en red local son rapidas, gratuitas y completamente privadas
Constructor visual de flujos accesible para miembros del equipo no tecnicos
Registro de auditoria completo para cumplimiento regulatorio
Biblioteca de conectores en crecimiento con integraciones contribuidas por la comunidad