Transformando Dados Brutos em Resultados de IA
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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.
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