İş Akışlarına LLM’leri Dâhil Etme

n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Sabit kurallar vs. dil anlama

 

  • Kural tabanlı düğümler: aynı girdi, her seferinde aynı çıktı

kurallar.png

 

  • LLM’ler: aynı girdi, her seferinde biraz farklı çıktı

llms.png

n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

Hangisini ne zaman kullanmalı

 

rules_vs_llms.png

 

  • LLM’ler → özetleme, taslak çıkarma, dağınık girdiyi yorumlama

 

  • Kural tabanlı → hesaplama, biçimlendirme, evet/hayır kararları

 

→ Bir kural ile yapılabiliyorsa, kuralı kullanın

n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

Yeni düğüm: AI Agent

agent_config.png

agent_subnode.png

  • Agent düğümü bir istemi dil modeline gönderir ve yanıtı döndürür
  • Agent’ı bir orkestratör, Sohbet Modelini ise motor olarak düşünün
n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş
n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

Agent çıktısı

  • Aracı, bir metin alanı döndürür → aşağı akışta diğer düğüm çıktıları gibi kullanın
  • Alanları Düzenle’ye iletin, If ile dallandırın veya daha fazla düğüme bağlayın

Aracı çıktıları

n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

Hadi pratik yapalım!

n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

Preparing Video For Download...