Transformando Dados Brutos em Resultados de IA
Um template n8n pode ser expandido não apenas para extrair ou limpar dados, mas também para produzir uma saída significativa gerada por IA. Esta etapa utiliza o fluxo de trabalho importado da lição anterior e faz com que ele gere texto automaticamente ao agregar itens divididos, fixar dados estáveis e alimentar um único payload estruturado no Agente de IA.
Até agora, o fluxo de trabalho apenas extraía e dividia dados. Agora você irá além e aprenderá a:
- Recombinar os itens divididos em um único payload compatível com IA;
- Fixar dados para que a API Rainforest não seja chamada novamente durante os testes;
- Enviar esses dados estruturados corretamente para o Agente de IA;
- Alterar o tom ou estilo da IA com uma única palavra.
Este é o momento em que o fluxo de trabalho deixa de ser apenas um diagrama de demonstração e começa a produzir resultados reais, prontos para o cliente.
O que o Split Out realmente produziu
Após a última lição, o fluxo de trabalho já buscou produtos de um vendedor usando a API Rainforest, depois os dividiu em vários itens, por exemplo, 16 entradas de produtos separadas.
Um erro comum é conectar o nó Split Out diretamente ao Agente de IA, esperando que ele resuma tudo. Isso falha porque a IA recebe apenas um item por vez. Ela não vê o quadro completo e não consegue escrever uma visão geral significativa.
O Split Out é excelente para lógica por item, mas não para criar um resumo de tudo.
Adicionar um nó Aggregate
Para que a IA veja todos os dados de uma vez, adicione um nó Aggregate após o Split Out. Configure-o para combinar todos os itens em uma única lista ou array. Este nó pega várias entradas e as une em um item estruturado que contém todos os detalhes dos produtos.
Agora, em vez de enviar 16 mensagens separadas para a IA, você está enviando um bloco de contexto rico.
Fixar os Dados
Antes de executar mais testes, fixe a saída do nó.
Isso impede que o n8n chame a API Rainforest a cada vez, economizando tokens e acelerando o ajuste do prompt. Nós posteriores reutilizarão a resposta fixada até que seja desfixada.
Para qualquer fluxo de trabalho que utilize uma API paga, fixe o nó o quanto antes e só desfixe ao realizar uma execução completa de ponta a ponta.
Confirmar a Saída Agregada
Após executar o nó Aggregate, o n8n deve exibir um item em vez de vários. Dentro desse único item, estará um array contendo títulos, ASINs, links, imagens e outros campos de produto.
Este é o context blob, exatamente o que deve ser passado para o Agente de IA.
Alimentar Dados no Agente de IA
Dentro do nó Agente de IA, abra o campo Mensagem do usuário ou prompt e arraste o campo de dados agregados (por exemplo: {{$json["data"]}}).
À esquerda, você verá a expressão. À direita, o n8n mostra uma pré-visualização ao vivo, que é o que a IA realmente receberá. Se essa pré-visualização não mostrar os dados reais do produto, a IA não produzirá um bom resumo.
Sempre verifique se a pré-visualização à direita contém conteúdo estruturado.
Execute o nó Agente de IA. A IA deve retornar um breve texto mencionando nomes de produtos, ASINs, preços, avaliações e informações do vendedor.
Isso confirma que o fluxo de trabalho agora está alimentando dados estruturados e ao vivo para a IA, e não exemplos estáticos.
Obrigado pelo seu feedback!
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Até agora, o fluxo de trabalho apenas extraía e dividia dados. Agora você irá além e aprenderá a:
- Recombinar os itens divididos em um único payload compatível com IA;
- Fixar dados para que a API Rainforest não seja chamada novamente durante os testes;
- Enviar esses dados estruturados corretamente para o Agente de IA;
- Alterar o tom ou estilo da IA com uma única palavra.
Este é o momento em que o fluxo de trabalho deixa de ser apenas um diagrama de demonstração e começa a produzir resultados reais, prontos para o cliente.
O que o Split Out realmente produziu
Após a última lição, o fluxo de trabalho já buscou produtos de um vendedor usando a API Rainforest, depois os dividiu em vários itens, por exemplo, 16 entradas de produtos separadas.
Um erro comum é conectar o nó Split Out diretamente ao Agente de IA, esperando que ele resuma tudo. Isso falha porque a IA recebe apenas um item por vez. Ela não vê o quadro completo e não consegue escrever uma visão geral significativa.
O Split Out é excelente para lógica por item, mas não para criar um resumo de tudo.
Adicionar um nó Aggregate
Para que a IA veja todos os dados de uma vez, adicione um nó Aggregate após o Split Out. Configure-o para combinar todos os itens em uma única lista ou array. Este nó pega várias entradas e as une em um item estruturado que contém todos os detalhes dos produtos.
Agora, em vez de enviar 16 mensagens separadas para a IA, você está enviando um bloco de contexto rico.
Fixar os Dados
Antes de executar mais testes, fixe a saída do nó.
Isso impede que o n8n chame a API Rainforest a cada vez, economizando tokens e acelerando o ajuste do prompt. Nós posteriores reutilizarão a resposta fixada até que seja desfixada.
Para qualquer fluxo de trabalho que utilize uma API paga, fixe o nó o quanto antes e só desfixe ao realizar uma execução completa de ponta a ponta.
Confirmar a Saída Agregada
Após executar o nó Aggregate, o n8n deve exibir um item em vez de vários. Dentro desse único item, estará um array contendo títulos, ASINs, links, imagens e outros campos de produto.
Este é o context blob, exatamente o que deve ser passado para o Agente de IA.
Alimentar Dados no Agente de IA
Dentro do nó Agente de IA, abra o campo Mensagem do usuário ou prompt e arraste o campo de dados agregados (por exemplo: {{$json["data"]}}).
À esquerda, você verá a expressão. À direita, o n8n mostra uma pré-visualização ao vivo, que é o que a IA realmente receberá. Se essa pré-visualização não mostrar os dados reais do produto, a IA não produzirá um bom resumo.
Sempre verifique se a pré-visualização à direita contém conteúdo estruturado.
Execute o nó Agente de IA. A IA deve retornar um breve texto mencionando nomes de produtos, ASINs, preços, avaliações e informações do vendedor.
Isso confirma que o fluxo de trabalho agora está alimentando dados estruturados e ao vivo para a IA, e não exemplos estáticos.
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