Trasformare Dati Grezzi in Output AI
Un template n8n può essere esteso non solo per estrarre o pulire dati, ma anche per produrre effettivamente output significativi generati dall'IA. In questa parte, il workflow importato dalla lezione precedente viene modificato per generare testo automaticamente aggregando elementi suddivisi, fissando dati stabili e inviando un unico payload strutturato all'AI Agent.
Fino ad ora, il workflow poteva solo estrarre e suddividere dati. Ora si andrà oltre e si imparerà a:
- Ricombinare gli elementi suddivisi in un unico payload compatibile con l'IA;
- Fissare i dati per evitare che Rainforest API venga richiamata durante i test;
- Inviare correttamente quei dati strutturati all'AI Agent;
- Modificare il tono o lo stile dell'IA con una sola parola.
Questo è il momento in cui il workflow smette di essere un diagramma dimostrativo e inizia a produrre risultati reali, pronti per il cliente.
Cosa ha effettivamente prodotto Split Out
Dopo l'ultima lezione, il workflow aveva già recuperato prodotti da un venditore utilizzando Rainforest API, poi li aveva suddivisi in più elementi, ad esempio, 16 voci di prodotto separate.
Un errore comune è collegare direttamente il nodo Split Out all'AI Agent, aspettandosi che riassuma tutto. Questo fallisce perché l'IA riceve solo un elemento alla volta. Non vede il quadro completo e non può scrivere una panoramica significativa.
Split Out è ottimo per la logica per singolo elemento, ma non per scrivere un unico riepilogo di tutto.
Aggiungere un nodo Aggregate
Per permettere all'IA di vedere tutti i dati contemporaneamente, aggiungere un nodo Aggregate dopo Split Out. Impostarlo per combinare tutti gli elementi in un'unica lista o array. Questo nodo prende più voci e le unisce in un unico elemento strutturato che contiene tutti i dettagli dei prodotti.
Ora, invece di inviare 16 messaggi separati all'IA, si invia un unico blocco di contesto ricco.
Fissa i dati
Prima di eseguire ulteriori test, fissa l'output del nodo.
Questo impedisce a n8n di chiamare l'API Rainforest ogni volta, risparmiando token e velocizzando l'ottimizzazione dei prompt. I nodi a valle riutilizzeranno la risposta fissata finché non verrà sbloccata.
Per qualsiasi workflow che richiama un'API a pagamento, fissa i dati il prima possibile e sblocca solo quando esegui un run completo end-to-end.
Conferma l'output aggregato
Dopo aver eseguito il nodo Aggregate, n8n dovrebbe mostrare un solo elemento invece di molti. All'interno di quell'unico elemento, vedrai un array contenente titoli, ASIN, link, immagini e altri campi prodotto.
Questo è il context blob, esattamente ciò che deve essere passato all'AI Agent.
Inserire i dati nell'Agente AI
All'interno del nodo Agente AI, aprire il campo Messaggio utente o prompt e trascinare il campo dati aggregati (ad esempio: {{$json["data"]}}).
A sinistra, viene visualizzata l'espressione. A destra, n8n mostra un'anteprima in tempo reale, che rappresenta ciò che l'AI riceverà effettivamente. Se questa anteprima non mostra i dati reali del prodotto, l'AI non produrrà un riepilogo accurato.
Verificare sempre che l'anteprima a destra contenga contenuti strutturati.
Eseguire il nodo Agente AI. L'AI dovrebbe restituire una breve descrizione che menziona nomi dei prodotti, ASIN, prezzi, valutazioni e informazioni sul venditore.
Questo conferma che il workflow ora fornisce dati strutturati e in tempo reale all'AI, e non esempi statici.
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain more about how the Aggregate node works in n8n?
How do I pin and unpin data in n8n?
What are some tips for writing better prompts for the AI Agent?
Awesome!
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Un template n8n può essere esteso non solo per estrarre o pulire dati, ma anche per produrre effettivamente output significativi generati dall'IA. In questa parte, il workflow importato dalla lezione precedente viene modificato per generare testo automaticamente aggregando elementi suddivisi, fissando dati stabili e inviando un unico payload strutturato all'AI Agent.
Fino ad ora, il workflow poteva solo estrarre e suddividere dati. Ora si andrà oltre e si imparerà a:
- Ricombinare gli elementi suddivisi in un unico payload compatibile con l'IA;
- Fissare i dati per evitare che Rainforest API venga richiamata durante i test;
- Inviare correttamente quei dati strutturati all'AI Agent;
- Modificare il tono o lo stile dell'IA con una sola parola.
Questo è il momento in cui il workflow smette di essere un diagramma dimostrativo e inizia a produrre risultati reali, pronti per il cliente.
Cosa ha effettivamente prodotto Split Out
Dopo l'ultima lezione, il workflow aveva già recuperato prodotti da un venditore utilizzando Rainforest API, poi li aveva suddivisi in più elementi, ad esempio, 16 voci di prodotto separate.
Un errore comune è collegare direttamente il nodo Split Out all'AI Agent, aspettandosi che riassuma tutto. Questo fallisce perché l'IA riceve solo un elemento alla volta. Non vede il quadro completo e non può scrivere una panoramica significativa.
Split Out è ottimo per la logica per singolo elemento, ma non per scrivere un unico riepilogo di tutto.
Aggiungere un nodo Aggregate
Per permettere all'IA di vedere tutti i dati contemporaneamente, aggiungere un nodo Aggregate dopo Split Out. Impostarlo per combinare tutti gli elementi in un'unica lista o array. Questo nodo prende più voci e le unisce in un unico elemento strutturato che contiene tutti i dettagli dei prodotti.
Ora, invece di inviare 16 messaggi separati all'IA, si invia un unico blocco di contesto ricco.
Fissa i dati
Prima di eseguire ulteriori test, fissa l'output del nodo.
Questo impedisce a n8n di chiamare l'API Rainforest ogni volta, risparmiando token e velocizzando l'ottimizzazione dei prompt. I nodi a valle riutilizzeranno la risposta fissata finché non verrà sbloccata.
Per qualsiasi workflow che richiama un'API a pagamento, fissa i dati il prima possibile e sblocca solo quando esegui un run completo end-to-end.
Conferma l'output aggregato
Dopo aver eseguito il nodo Aggregate, n8n dovrebbe mostrare un solo elemento invece di molti. All'interno di quell'unico elemento, vedrai un array contenente titoli, ASIN, link, immagini e altri campi prodotto.
Questo è il context blob, esattamente ciò che deve essere passato all'AI Agent.
Inserire i dati nell'Agente AI
All'interno del nodo Agente AI, aprire il campo Messaggio utente o prompt e trascinare il campo dati aggregati (ad esempio: {{$json["data"]}}).
A sinistra, viene visualizzata l'espressione. A destra, n8n mostra un'anteprima in tempo reale, che rappresenta ciò che l'AI riceverà effettivamente. Se questa anteprima non mostra i dati reali del prodotto, l'AI non produrrà un riepilogo accurato.
Verificare sempre che l'anteprima a destra contenga contenuti strutturati.
Eseguire il nodo Agente AI. L'AI dovrebbe restituire una breve descrizione che menziona nomi dei prodotti, ASIN, prezzi, valutazioni e informazioni sul venditore.
Questo conferma che il workflow ora fornisce dati strutturati e in tempo reale all'AI, e non esempi statici.
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