Modi di Utilizzo dell'IA in n8n
L'IA in n8n viene utilizzata in due modi. Come un nodo LLM flessibile che ragiona in fase di esecuzione e come un nodo Codice rigido la cui logica può essere scritta dall'IA e poi bloccata. Quindi, l'unica regola principale dell'IA che conta davvero in n8n è:
-
Nodi LLM = ragionamento flessibile
-
Nodi Codice = comportamento fisso
Mescolandoli, il workflow diventa instabile. Usandoli nell'ordine corretto, anche chi non programma può realizzare automazioni pronte per la produzione.
Nodo LLM all'interno del workflow
n8n può richiamare un modello come ChatGPT o Gemini direttamente da un workflow. Il nodo LLM riceve dati di input e istruzioni (il prompt) e restituisce una risposta strutturata. È ideale per trasformare dati di prodotto grezzi in analisi, estrarre campi chiave o generare testo rivolto ai clienti. Questo rappresenta una logica flessibile: cambiando le istruzioni, il LLM adatta immediatamente il suo comportamento senza modifiche al codice. Un prompt LLM efficace per n8n dovrebbe indicare chiaramente il compito, il contesto e il formato di output desiderato.
- Compito: cosa fare;
- Fonte attendibile: quali dati utilizzare;
- Formato di output: come restituirlo;
- Regole: utilizzare solo i dati forniti, non inventare valori;
- Richiesta di chiarimento: quando chiedere informazioni mancanti o poco chiare.
L'IA scrive la logica del nodo Codice
n8n include un nodo Codice (JavaScript) per eseguire trasformazioni specifiche sui dati. Questi nodi non sono flessibili: una volta scritto il codice, viene eseguito sempre allo stesso modo. Invece di scrivere manualmente JavaScript, è possibile chiedere all'IA di generare codice pronto all'uso, rendendo più veloce la creazione e la modifica della logica senza scripting manuale.
Ignorare la distinzione tra LLM e Codice porta a tre errori comuni:
- Dati errati silenziosi — l'IA ha ipotizzato un valore, nessuno se n'è accorto e un nodo a valle si è bloccato.
- IA come motore di regole — all'IA è stato detto di "formattare sempre così", ma non l'ha fatto.
- Paura del codice — nessun nodo Codice è stato utilizzato, quindi ogni passaggio ha ricevuto una struttura leggermente diversa.
I principianti spesso cercano di far fare tutto al nodo AI: recuperare, interpretare, riformattare e pulire. Questo può funzionare una volta, ma si rompe rapidamente. Pulizia e ristrutturazione dovrebbero essere gestite nei nodi Code, anche se il codice è stato scritto dall'AI.
- LLM = giudizio, formulazione, interpretazione.
- Code = struttura, forma, coerenza.
Per creare workflow affidabili e manutenibili basati su AI in n8n, seguire questi passaggi chiave:
Grazie per i tuoi commenti!
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-
Nodi LLM = ragionamento flessibile
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Nodi Codice = comportamento fisso
Mescolandoli, il workflow diventa instabile. Usandoli nell'ordine corretto, anche chi non programma può realizzare automazioni pronte per la produzione.
Nodo LLM all'interno del workflow
n8n può richiamare un modello come ChatGPT o Gemini direttamente da un workflow. Il nodo LLM riceve dati di input e istruzioni (il prompt) e restituisce una risposta strutturata. È ideale per trasformare dati di prodotto grezzi in analisi, estrarre campi chiave o generare testo rivolto ai clienti. Questo rappresenta una logica flessibile: cambiando le istruzioni, il LLM adatta immediatamente il suo comportamento senza modifiche al codice. Un prompt LLM efficace per n8n dovrebbe indicare chiaramente il compito, il contesto e il formato di output desiderato.
- Compito: cosa fare;
- Fonte attendibile: quali dati utilizzare;
- Formato di output: come restituirlo;
- Regole: utilizzare solo i dati forniti, non inventare valori;
- Richiesta di chiarimento: quando chiedere informazioni mancanti o poco chiare.
L'IA scrive la logica del nodo Codice
n8n include un nodo Codice (JavaScript) per eseguire trasformazioni specifiche sui dati. Questi nodi non sono flessibili: una volta scritto il codice, viene eseguito sempre allo stesso modo. Invece di scrivere manualmente JavaScript, è possibile chiedere all'IA di generare codice pronto all'uso, rendendo più veloce la creazione e la modifica della logica senza scripting manuale.
Ignorare la distinzione tra LLM e Codice porta a tre errori comuni:
- Dati errati silenziosi — l'IA ha ipotizzato un valore, nessuno se n'è accorto e un nodo a valle si è bloccato.
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- Paura del codice — nessun nodo Codice è stato utilizzato, quindi ogni passaggio ha ricevuto una struttura leggermente diversa.
I principianti spesso cercano di far fare tutto al nodo AI: recuperare, interpretare, riformattare e pulire. Questo può funzionare una volta, ma si rompe rapidamente. Pulizia e ristrutturazione dovrebbero essere gestite nei nodi Code, anche se il codice è stato scritto dall'AI.
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- Code = struttura, forma, coerenza.
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