Een n8n-sjabloon kan worden uitgebreid om niet alleen data op te halen of te schonen, maar ook om daadwerkelijk betekenisvolle AI-gegenereerde output te produceren. In dit onderdeel wordt de geïmporteerde workflow uit de vorige les aangepast zodat deze automatisch tekst genereert door gesplitste items te aggregeren, stabiele data vast te zetten en één gestructureerde payload aan de AI Agent te leveren.

Tot nu toe kon de workflow alleen data ophalen en splitsen. Nu ga je verder en leer je hoe je:

• De gesplitste items weer samenvoegt tot één AI-vriendelijke payload;
• Data vastzet zodat de Rainforest API tijdens het testen niet opnieuw wordt aangeroepen;
• Die gestructureerde data op de juiste manier aan de AI Agent doorgeeft;
• De toon of stijl van de AI met één woord aanpast.

Dit is het moment waarop de workflow ophoudt een demo-diagram te zijn en begint met het produceren van echte, klantklare resultaten.

Wat Split Out daadwerkelijk heeft opgeleverd

Na de vorige les haalde de workflow al producten op van een verkoper via de Rainforest API, waarna deze werden gesplitst in meerdere items, bijvoorbeeld 16 afzonderlijke productvermeldingen.

Een veelgemaakte fout is om de Split Out-node direct te verbinden met de AI Agent, in de verwachting dat deze alles samenvat. Dat mislukt omdat de AI slechts één item tegelijk ontvangt. De AI ziet het volledige overzicht niet en kan daardoor geen zinvol totaalbeeld schrijven.

Split Out is ideaal voor logica per item, maar niet voor het schrijven van één samenvatting van alles.

Voeg een Aggregate-node toe

Om de AI alle data tegelijk te laten zien, voeg je na Split Out een Aggregate-node toe. Stel deze in om alle items te combineren tot één lijst of array. Deze node neemt meerdere vermeldingen en voegt ze samen tot één gestructureerd item dat alle productdetails bevat.

In plaats van 16 afzonderlijke berichten naar de AI te sturen, stuur je nu één rijk contextblok.

Gegevens vastzetten

Voordat u meer tests uitvoert, zet de node-uitvoer vast.

Hierdoor voorkomt n8n dat de Rainforest API telkens wordt aangeroepen, wat tokens bespaart en het afstemmen van prompts versnelt. Downstream-nodes hergebruiken de vastgezette respons totdat deze wordt losgemaakt.

Geaggregeerde uitvoer bevestigen

Na het uitvoeren van de Aggregate-node zou n8n één item in plaats van meerdere moeten tonen. In dat ene item ziet u een array met titels, ASINs, links, afbeeldingen en andere productvelden.

Dit is de contextblob, precies wat aan de AI Agent moet worden doorgegeven.

Gegevens aanleveren aan de AI-agent

Open binnen de AI Agent node het veld Gebruikersbericht of prompt en sleep het geaggregeerde gegevensveld erin (bijvoorbeeld: {{$json["data"]}}).

Aan de linkerkant zie je de expressie. Aan de rechterkant toont n8n een live voorbeeld; dit is wat de AI daadwerkelijk ontvangt. Als dit voorbeeld niet de echte productgegevens toont, zal de AI geen goede samenvatting genereren.

Controleer altijd of het voorbeeld aan de rechterkant gestructureerde inhoud bevat.

Voer de AI Agent node uit. De AI zou een korte beschrijving moeten retourneren waarin productnamen, ASINs, prijzen, beoordelingen en verkopersinformatie worden genoemd.

Dit bevestigt dat de workflow nu live, gestructureerde gegevens aan de AI levert, en geen statische voorbeelden.