Нормалізація Даних Про Продукти Для AI

Під час роботи з AI-агентами сирі відповіді у форматі JSON від API часто потребують очищення та реструктуризації перед ефективним використанням. Мета цього кроку — взяти необроблені дані з вузла Rainforest HTTP, спростити їх до одного пакета даних, зручного для LLM, і передати його AI-агенту без виникнення проблеми "[object Object]".

Перевірка, що саме повернув вузол HTTP

Запит Rainforest HTTP вже містить усе необхідне для створення змістовного підсумку продукту:

• asin;
• title;
• brand;
• categories;
• rating та total_reviews;
• images;
• bullet points;
• rank / BSR;
• offers та buy box;
• keyword list.

Цього більш ніж достатньо для аналізу за допомогою AI, тому немає потреби робити додатковий запит. Натомість працюйте з уже наявними даними.

Якщо перетягнути об'єкт продукту у поле context AI-агента, n8n відобразить [object Object]. Це відбувається тому, що поле context очікує звичайний текст, а не вкладений об'єкт. Хоча LLM можуть читати JSON, саме поле приймає лише рядок, тому дані потрібно спочатку сплющити та перетворити у рядок.

Нормалізація даних за допомогою вузла Code

Одразу після HTTP-запиту додайте вузол Code. Ви можете скористатися ChatGPT для генерації логіки трансформації — просто поділіться результатом Rainforest і попросіть:

Вставте цей код у вузол, встановіть виконання один раз для всіх елементів і запустіть. Тепер ви повинні побачити один чистий об'єкт з усіма згрупованими та готовими даними про продукти.

Якщо AI Agent все ще показує [object Object], це означає, що структура правильна, але ще не перетворена у рядок. У такому випадку оновіть ваш Code-вузол для виводу:

return [{ json: { data: JSON.stringify(items[0].json) } }];

або використайте вузол Aggregate для об'єднання всього у один список перед перетворенням у рядок.

Підключення до AI Agent

Коли результат виглядає правильно, додайте вузол AI Agent (Gemini, OpenAI тощо) і вставте ваш системний запит у поле Instruction. Наприклад:

Виконайте робочий процес. Модель тепер повинна згенерувати чистий, структурований підсумок, що включає:

• Короткий огляд продукту;
• Що працює (рейтинги, A+ контент, бейджі);
• Що шкодить (мало зображень, відсутні ключові слова);
• Виправлення та ідеї для ключових слів.

Якщо потрібно, щоб модель ставила уточнюючі запитання перед відповіддю, просто додайте цей рядок до вашого запиту: