การนำ LLM เข้าสู่ Workflow
n8n เบื้องต้นสำหรับการทำ Workflow Automation
James Chapman
AI Curriculum Manager, DataCamp
กฎตายตัว vs. การเข้าใจภาษา
- โหนดแบบ Rule-based: input เดิม ได้ output เดิมทุกครั้ง
- LLM: input เดิม อาจได้ output ที่แตกต่างเล็กน้อยในแต่ละครั้ง
เลือกใช้แบบไหนดี
โหนดใหม่: AI Agent
- โหนด Agent ส่ง prompt ไปยัง language model และรับผลลัพธ์กลับมา
- Agent ทำหน้าที่เป็น orchestrator ส่วน Chat Model คือ engine
Output ของ Agent
- Agent จะคืนค่าเป็น text field → นำไปใช้ต่อได้เหมือน output ของโหนดทั่วไป
- ส่งต่อไปยัง Edit Fields แยกเส้นทางด้วย If หรือเชื่อมต่อโหนดเพิ่มเติมได้
