Summary
Showcases the separation of dynamic AI-driven logic via runtime prompts for flexible decision making and static code implementations for fixed, deterministic behavior in a workflow.

General domain of usage
Workflow automation

Tekoälyä käytetään **n8n**:ssä kahdella tavalla. Joustavana **LLM-solmuna**, joka tekee päätöksiä ajon aikana, sekä jäykkänä **Koodisolmuna**, jonka logiikan tekoäly voi kirjoittaa ja joka lukitaan sen jälkeen. Siksi n8n:ssä on vain yksi tärkeä tekoälysääntö:

- **LLM-solmut = joustava päättely**;

- **Koodisolmut = kiinteä toiminta**.

Jos näitä sekoitetaan, työnkulusta tulee epävakaa. Kun niitä käytetään oikeassa järjestyksessä, myös ei-koodaaja voi toteuttaa tuotantotason automaatioita.

### LLM-solmu työnkulussa

**n8n** voi kutsua mallia, kuten **ChatGPT** tai **Gemini**, suoraan työnkulusta. **LLM-solmu** ottaa syötteenä dataa ja ohjeet (promptin) ja palauttaa rakenteisen vastauksen. Se sopii erinomaisesti raakatuotedatan analysointiin, avainkenttien poimintaan tai asiakasviestinnän tekstin luomiseen. Tämä edustaa joustavaa logiikkaa: muuttamalla ohjeita LLM mukauttaa toimintaansa välittömästi ilman koodimuutoksia. Hyvä LLM-prompti n8n:lle nimeää selkeästi tehtävän, kontekstin ja halutun tulosmuodon.

- **Tehtävä:** mitä tehdään;
- **Lähde:** mitä dataa käytetään;
- **Tulostusmuoto:** miten palautetaan;
- **Säännöt:** käytä vain annettua dataa, älä keksi arvoja;
- **Tarkennus:** milloin pyytää lisätietoja tai selvennystä.

### Tekoäly kirjoittaa koodisolmun logiikan

n8n sisältää **Koodisolmun (JavaScript)** tiettyjen datamuunnosten suorittamiseen. Nämä solmut **eivät ole joustavia** — kun koodi on kirjoitettu, se suoritetaan aina samalla tavalla. JavaScriptin käsin kirjoittamisen sijaan voit pyytää **tekoälyä luomaan valmista koodia**, jolloin logiikan rakentaminen ja muokkaaminen nopeutuu ilman manuaalista skriptausta.

**LLM:n ja Koodisolmun** eron huomiotta jättäminen johtaa kolmeen yleiseen virheeseen:

- **Hiljainen virheellinen data**: tekoäly arvasi arvon, kukaan ei huomannut, ja seuraava solmu rikkoutui;
- **Tekoäly sääntömoottorina**: tekoälylle annettiin ohje "muotoile aina näin", mutta se ei tehnyt niin.
- **Koodin pelko**: koodisolmua ei käytetty, joten jokainen vaihe sai hieman erilaisen rakenteen.

Aloittelijat yrittävät usein saada **AI-solmun** tekemään kaiken: hakea, tulkita, muotoilla uudelleen ja puhdistaa. Tämä voi toimia kerran, mutta hajoaa nopeasti. **Puhdistus ja muotoilu** tulisi hoitaa **Code-solmuissa**, vaikka **AI** olisi kirjoittanut koodin puolestasi.

- **LLM = arviointi, sanamuotoilu, tulkinta;**
- **Koodi = rakenne, muoto, johdonmukaisuus.**

Huomio

Luotettavien ja ylläpidettävien tekoälypohjaisten työnkulkujen rakentamiseksi n8n:ssä noudata näitä keskeisiä vaiheita:

Mikä on Code-solmun pääasiallinen tarkoitus LLM-solmun jälkeen n8n-työnkulussa?

n8n on joustava automaatioalusta sovellusten yhdistämiseen, datan muuntamiseen ja tekoälypohjaisten työnkulkujen rakentamiseen. Opit vahvat perusteet käytännön esimerkkien kautta, kattaen laukaisijat, JSON-käsittelyn, tietovirta­teorian, tekoäly­integraation, webhooksit ja kokonaiset automaatiorakenteet. Painopiste on ymmärtää, miten tieto liikkuu työnkulussa ja miten tieto kannattaa jäsentää, jotta solmut ja API:t toimivat ennustettavasti. Lopputuloksena on kyky suunnitella, debugata ja toteuttaa luotettavia automaatioita, jotka toimivat päästä päähän.

Käytännön katsaus n8n-ympäristöön, ydintyökaluihin ja automaatioiden rakentamiseen tarvittavaan ajattelutapaan. Käsittelee muun muassa tekoälyn tehokasta hyödyntämistä, tiedon kulun ymmärtämistä solmujen läpi, mallipohjien tuontia sekä raakadatan muuntamista jäsennellyksi lopputulokseksi.

Keskittynyt tarkastelu työnkulun olennaisiin osiin. Laukaisijat, datan käsittelysolmut, HTTP-pyynnöt, webhookit ja ohjauslogiikka. Materiaali rakentaa selkeän mielikuvan suoritusten käynnistymisestä, datan muokkaamisesta ja reitityspäätösten tekemisestä.

Syvällinen katsaus siihen, miten n8n esittää ja käsittelee dataa. Käsiteltäviä aiheita ovat JSON-rakenne, koko payloadin lukeminen, virheellisen JSON:n korjaaminen, taulukoiden ja olioiden käsittely sekä binääritiedostojen kanssa työskentely. Tavoitteena on ennustettava ja varma datan käsittely kaikissa työnkuluissa.

Vaiheittainen muutos ODT-suunnitelmasta jäsennellyksi automaatiomalliksi. Materiaali käsittelee luotettavia RSS-syötteitä, datan valmistelua LLM:ille, twiittien generointia Airtable-silmukoilla, lopputulokseen perustuvien prosessien suunnittelua sekä koko työnkulun mallintamista Mirossa.

Kokonaisvaltainen toteutus alkuperäisestä ideasta lopulliseen tulokseen. Käsiteltäviä aiheita ovat työnkulun rakenne, API-datan normalisointi, silmukointi, virheiden ehkäisy sekä tietojen kirjoittaminen takaisin Airtableen viimeistellyllä automaatiolla, joka osoittaa läpikotaisen luotettavuuden ja selkeyden.

Tapoja Käyttää Tekoälyä n8n:ssä

LLM-solmu työnkulussa

Tekoäly kirjoittaa koodisolmun logiikan