Способи Використання AI у n8n
AI у n8n використовується двома способами. Як гнучкий LLM-вузол, що приймає рішення під час виконання, і як жорсткий Code-вузол, логіку якого може написати AI, а потім її зафіксувати. Тому єдине головне правило використання AI у n8n:
-
LLM-вузли = гнучке мислення
-
Code-вузли = фіксована поведінка
Якщо змішати їх, робочий процес стане нестабільним. Якщо використовувати у правильному порядку — навіть користувач без досвіду програмування зможе створювати робочі автоматизації.
LLM-вузол у робочому процесі
n8n може викликати модель, таку як ChatGPT або Gemini, безпосередньо з робочого процесу. LLM-вузол приймає вхідні дані та інструкції (промпт) і повертає структуровану відповідь. Це ідеально підходить для перетворення сирих даних про продукт на аналітику, виділення ключових полів або генерації тексту для клієнтів. Це приклад гнучкої логіки: змініть інструкції — і LLM миттєво скоригує свою поведінку без редагування коду. Сильний промпт для LLM у n8n має чітко визначати завдання, контекст і бажаний формат результату.
- Завдання: що потрібно зробити;
- Джерело істини: які дані використовувати;
- Формат результату: як повернути відповідь;
- Правила: використовувати лише надані дані, не вигадувати значення;
- Тригер уточнення: коли запитувати додаткову або неясну інформацію.
AI пише логіку Code-вузла
n8n містить Code-вузол (JavaScript) для виконання конкретних трансформацій даних. Ці вузли не є гнучкими — після написання коду він виконується однаково щоразу. Замість ручного написання JavaScript можна попросити AI згенерувати готовий код, що пришвидшує створення та коригування логіки без ручного скриптингу.
Ігнорування розділення LLM та Code призводить до трьох типових помилок:
- Тиха помилка даних — AI вгадав значення, ніхто не помітив, і наступний вузол зламався.
- AI як рушій правил — AI отримав інструкцію "завжди форматувати так", але не дотримався її.
- Страх коду — Code-вузол не використовувався, тому кожен крок отримував трохи іншу структуру.
Початківці часто намагаються змусити AI-вузол виконувати все: отримувати, інтерпретувати, переформатовувати та очищати дані. Це може спрацювати один раз, але швидко призводить до помилок. Очищення та перетворення слід виконувати у Code-вузлах, навіть якщо цей код написаний AI.
- LLM = оцінка, формулювання, інтерпретація.
- Код = структура, форма, послідовність.
Для створення надійних і підтримуваних AI-орієнтованих робочих процесів у n8n дотримуйтеся таких основних кроків:
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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 4.17Способи Використання AI у n8n
Свайпніть щоб показати меню
AI у n8n використовується двома способами. Як гнучкий LLM-вузол, що приймає рішення під час виконання, і як жорсткий Code-вузол, логіку якого може написати AI, а потім її зафіксувати. Тому єдине головне правило використання AI у n8n:
-
LLM-вузли = гнучке мислення
-
Code-вузли = фіксована поведінка
Якщо змішати їх, робочий процес стане нестабільним. Якщо використовувати у правильному порядку — навіть користувач без досвіду програмування зможе створювати робочі автоматизації.
LLM-вузол у робочому процесі
n8n може викликати модель, таку як ChatGPT або Gemini, безпосередньо з робочого процесу. LLM-вузол приймає вхідні дані та інструкції (промпт) і повертає структуровану відповідь. Це ідеально підходить для перетворення сирих даних про продукт на аналітику, виділення ключових полів або генерації тексту для клієнтів. Це приклад гнучкої логіки: змініть інструкції — і LLM миттєво скоригує свою поведінку без редагування коду. Сильний промпт для LLM у n8n має чітко визначати завдання, контекст і бажаний формат результату.
- Завдання: що потрібно зробити;
- Джерело істини: які дані використовувати;
- Формат результату: як повернути відповідь;
- Правила: використовувати лише надані дані, не вигадувати значення;
- Тригер уточнення: коли запитувати додаткову або неясну інформацію.
AI пише логіку Code-вузла
n8n містить Code-вузол (JavaScript) для виконання конкретних трансформацій даних. Ці вузли не є гнучкими — після написання коду він виконується однаково щоразу. Замість ручного написання JavaScript можна попросити AI згенерувати готовий код, що пришвидшує створення та коригування логіки без ручного скриптингу.
Ігнорування розділення LLM та Code призводить до трьох типових помилок:
- Тиха помилка даних — AI вгадав значення, ніхто не помітив, і наступний вузол зламався.
- AI як рушій правил — AI отримав інструкцію "завжди форматувати так", але не дотримався її.
- Страх коду — Code-вузол не використовувався, тому кожен крок отримував трохи іншу структуру.
Початківці часто намагаються змусити AI-вузол виконувати все: отримувати, інтерпретувати, переформатовувати та очищати дані. Це може спрацювати один раз, але швидко призводить до помилок. Очищення та перетворення слід виконувати у Code-вузлах, навіть якщо цей код написаний AI.
- LLM = оцінка, формулювання, інтерпретація.
- Код = структура, форма, послідовність.
Для створення надійних і підтримуваних AI-орієнтованих робочих процесів у n8n дотримуйтеся таких основних кроків:
Дякуємо за ваш відгук!
