Introducerea LLM-urilor în fluxuri de lucru

Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Reguli fixe vs. înțelegerea limbajului

 

  • Noduri bazate pe reguli: același input, același output, de fiecare dată

rules.png

 

  • LLM-uri: același input, output ușor diferit de fiecare dată

llms.png

Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

Când să folosiți fiecare

 

rules_vs_llms.png

 

  • LLM-uri → rezumare, redactare, interpretarea inputului nestructurat

 

  • Bazate pe reguli → calcule, formatare, decizii da/nu

 

→ Dacă o regulă poate gestiona sarcina, folosiți regula

Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

Nod nou: AI Agent

agent_config.png

agent_subnode.png

  • Nodul Agent trimite un prompt unui model de limbaj și returnează răspunsul
  • Considerați Agentul drept orchestratorul, iar Modelul de chat drept motorul
Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n
Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

Ieșirea Agentului

  • Agentul returnează un câmp text → utilizați-l în aval ca orice altă ieșire de nod
  • Transmiteți-l la Edit Fields, ramificați cu If sau înlănțuiți în mai multe noduri

Ieșirile agentului

Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

Să exersăm!

Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

Preparing Video For Download...