Manieren om AI te Gebruiken in n8n
AI in n8n wordt op twee manieren gebruikt. Als een flexibele LLM-node die tijdens de uitvoering redeneert, en als een rigide Code-node waarvan de logica door AI kan worden geschreven en vervolgens wordt vastgezet. Dus de enige hoofdregel voor AI die daadwerkelijk van belang is in n8n:
-
LLM-nodes = flexibele redenering;
-
Code-nodes = vast gedrag.
Combineer ze willekeurig en de workflow wordt instabiel. Gebruik ze in de juiste volgorde en een niet-programmeur kan productieautomatiseringen opleveren.
LLM-node binnen de workflow
n8n kan een model zoals ChatGPT of Gemini direct vanuit een workflow aanroepen. De LLM-node neemt invoergegevens en instructies (de prompt) en retourneert een gestructureerd antwoord. Dit is ideaal voor het omzetten van ruwe productgegevens naar analyses, het extraheren van belangrijke velden of het genereren van klantgerichte tekst. Dit vertegenwoordigt flexibele logica; wijzig de instructies en de LLM past zijn gedrag direct aan zonder codewijzigingen. Een sterke LLM-prompt voor n8n benoemt duidelijk de taak, de context en het gewenste uitvoerformaat.
- Taak: wat er moet gebeuren;
- Bron van waarheid: welke gegevens te gebruiken;
- Uitvoerformaat: hoe het moet worden geretourneerd;
- Regels: alleen de verstrekte gegevens gebruiken, geen waarden verzinnen;
- Vragentrigger: wanneer om ontbrekende of onduidelijke informatie moet worden gevraagd.
AI schrijft Code-node logica
n8n bevat een Code-node (JavaScript) voor het uitvoeren van specifieke datatransformaties. Deze nodes zijn niet flexibel — zodra de code is geschreven, wordt deze elke keer op dezelfde manier uitgevoerd. In plaats van handmatig JavaScript te schrijven, kun je AI vragen om kant-en-klare code te genereren, waardoor het sneller wordt om logica te bouwen en aan te passen zonder handmatig te scripten.
Het negeren van het onderscheid tussen LLM en Code leidt tot drie veelvoorkomende fouten:
- Stille slechte data: de AI heeft een waarde geraden, niemand merkte het op, en een volgende node faalde;
- AI als regelengine: de AI kreeg de opdracht om altijd op deze manier te formatteren, maar deed dat niet.
- Code-angst: er werd geen Code-node gebruikt, waardoor elke stap een iets andere structuur ontving.
Beginners proberen vaak de AI-node alles te laten doen: ophalen, interpreteren, herformatteren en opschonen. Dat werkt misschien één keer, maar gaat snel mis. Opschonen en herschikken hoort thuis in Code-nodes, zelfs als de AI die code voor je heeft geschreven.
- LLM = beoordeling, formulering, interpretatie;
- Code = structuur, vorm, consistentie.
Voor het opzetten van betrouwbare en onderhoudbare AI-gestuurde workflows in n8n, deze kernstappen volgen:
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Can you explain the difference between LLM nodes and Code nodes in n8n?
How do I write an effective prompt for an LLM node in n8n?
What are some best practices for using AI in n8n workflows?
Awesome!
Completion rate improved to 4.17Manieren om AI te Gebruiken in n8n
Veeg om het menu te tonen
AI in n8n wordt op twee manieren gebruikt. Als een flexibele LLM-node die tijdens de uitvoering redeneert, en als een rigide Code-node waarvan de logica door AI kan worden geschreven en vervolgens wordt vastgezet. Dus de enige hoofdregel voor AI die daadwerkelijk van belang is in n8n:
-
LLM-nodes = flexibele redenering;
-
Code-nodes = vast gedrag.
Combineer ze willekeurig en de workflow wordt instabiel. Gebruik ze in de juiste volgorde en een niet-programmeur kan productieautomatiseringen opleveren.
LLM-node binnen de workflow
n8n kan een model zoals ChatGPT of Gemini direct vanuit een workflow aanroepen. De LLM-node neemt invoergegevens en instructies (de prompt) en retourneert een gestructureerd antwoord. Dit is ideaal voor het omzetten van ruwe productgegevens naar analyses, het extraheren van belangrijke velden of het genereren van klantgerichte tekst. Dit vertegenwoordigt flexibele logica; wijzig de instructies en de LLM past zijn gedrag direct aan zonder codewijzigingen. Een sterke LLM-prompt voor n8n benoemt duidelijk de taak, de context en het gewenste uitvoerformaat.
- Taak: wat er moet gebeuren;
- Bron van waarheid: welke gegevens te gebruiken;
- Uitvoerformaat: hoe het moet worden geretourneerd;
- Regels: alleen de verstrekte gegevens gebruiken, geen waarden verzinnen;
- Vragentrigger: wanneer om ontbrekende of onduidelijke informatie moet worden gevraagd.
AI schrijft Code-node logica
n8n bevat een Code-node (JavaScript) voor het uitvoeren van specifieke datatransformaties. Deze nodes zijn niet flexibel — zodra de code is geschreven, wordt deze elke keer op dezelfde manier uitgevoerd. In plaats van handmatig JavaScript te schrijven, kun je AI vragen om kant-en-klare code te genereren, waardoor het sneller wordt om logica te bouwen en aan te passen zonder handmatig te scripten.
Het negeren van het onderscheid tussen LLM en Code leidt tot drie veelvoorkomende fouten:
- Stille slechte data: de AI heeft een waarde geraden, niemand merkte het op, en een volgende node faalde;
- AI als regelengine: de AI kreeg de opdracht om altijd op deze manier te formatteren, maar deed dat niet.
- Code-angst: er werd geen Code-node gebruikt, waardoor elke stap een iets andere structuur ontving.
Beginners proberen vaak de AI-node alles te laten doen: ophalen, interpreteren, herformatteren en opschonen. Dat werkt misschien één keer, maar gaat snel mis. Opschonen en herschikken hoort thuis in Code-nodes, zelfs als de AI die code voor je heeft geschreven.
- LLM = beoordeling, formulering, interpretatie;
- Code = structuur, vorm, consistentie.
Voor het opzetten van betrouwbare en onderhoudbare AI-gestuurde workflows in n8n, deze kernstappen volgen:
Bedankt voor je feedback!
