n8n: Повний Посібник зі Створення AI-Агентів для Автоматизації Робочих Процесів

Станьте Майстром Автоматизації: Повний Курс з n8n для Створення AI-Агентів

У світі, де автоматизація стає ключем до ефективності, n8n відкриває двері до безмежних можливостей. Цей курс – ваш шлях від початківця до творця потужних AI-агентів, здатних автоматизувати рутинні завдання та оптимізувати робочі процеси. Готові зануритися у світ автоматизації? Тоді беріть ваш улюблений інструмент для нотаток і поїхали!

Що таке n8n?

n8n – це інструмент автоматизації з мінімальним кодом, що дозволяє будувати робочі процеси, автоматизувати задачі, використовуючи графічний інтерфейс. Забудьте про складний код – n8n пропонує зручний інтерфейс перетягування елементів (вузлів), щоб створювати автоматизовані ланцюжки задач. Це значно знижує поріг входу для тих, хто не є програмістом, і робить автоматизацію доступною для кожного.

Переваги n8n:

• Легкість у використанні: Інтуїтивний інтерфейс, де ви просто перетягуєте та з’єднуєте компоненти.
• Гнучкість: Підходить як для новачків, так і для досвідчених користувачів, дозволяючи додавати власний код для складних задач.
• Інтеграція: Велика кількість готових інтеграцій з популярними інструментами, такими як Gmail, Google Sheets, Slack та інші.
• Універсальність: Можливість підключення практично до будь-якого інструменту за допомогою API або веб-хуків.

Чому Автоматизація Робочих Процесів Важлива?

Автоматизація не просто економить час – вона трансформує спосіб, яким ми працюємо. Ось лише декілька причин, чому варто автоматизувати робочі процеси:

1. Підвищення Ефективності та Продуктивності: Автоматизація усуває повторювані завдання, зменшує кількість людських помилок і дозволяє зосередитися на важливішій роботі.
2. Економія Часу та Грошей: Автоматизація пришвидшує виконання задач і зменшує операційні витрати.
3. Масштабованість та Адаптивність: Легко масштабуйте свої процеси та адаптуйте їх до змінних потреб бізнесу.
4. Покращена Обробка Даних: Інтеграція даних з різних джерел та надання інсайтів в реальному часі для кращого прийняття рішень.
5. Покращений Клієнтський Досвід: Швидша реакція на запити клієнтів і персоналізована взаємодія через автоматизовані робочі процеси.

Чому Варто Вивчати n8n?

n8n дає змогу не-розробникам автоматизувати задачі, надаючи можливість створювати робочі процеси навіть без навичок програмування. Завдяки 300+ вбудованим інтеграціям, ви можете легко поєднати улюблені інструменти та автоматизувати повсякденні завдання. А якщо потрібної інтеграції немає, завжди можна підключитися через API або веб-хуки. З n8n можливості практично безмежні!

Початок Роботи з n8n: Крок за Кроком

Перш ніж зануритися у світ автоматизації, потрібно налаштувати n8n. У вас є два варіанти:

• Self-Hosted: Ви встановлюєте та керуєте n8n на власному сервері.
• Cloud Hosted: n8n розміщується в хмарі та керується командою n8n.

Self-Hosted:

• Переваги: Повний контроль і гнучкість, володіння даними, потенційно нижчі витрати в довгостроковій перспективі, можливість налаштування вихідного коду.
• Недоліки: Необхідність технічних знань для встановлення, обслуговування та оновлення, відповідальність за безпеку та резервне копіювання.

Cloud Hosted:

• Переваги: Простота використання, не потрібно турбуватися про інфраструктуру, надійність і доступність, керована безпека.
• Недоліки: Залежність від стороннього постачальника, дані зберігаються в хмарі, що може бути обмеженням для деяких бізнесів, модель підписки на основі використання.

Що Обрати?

• Self-Hosted: Якщо вам потрібен повний контроль над даними та інфраструктурою, глибока інтеграція з внутрішніми системами, і ви маєте технічні навички для обслуговування сервера.
• Cloud Hosted: Якщо ви віддаєте перевагу простоті, не хочете турбуватися про інфраструктуру, потрібне швидке налаштування та надійна хостинг, і ви готові платити за керований сервіс.

Розуміння Основ: Робочі Процеси, Вузли та Виконання

Щоб ефективно використовувати n8n, важливо розуміти три основні концепції:

• Робочі Процеси (Workflows): Це набір інструкцій, які ви даєте n8n для автоматизації завдання. Уявіть, що це рецепт страви.
• Вузли (Nodes): Будівельні блоки робочого процесу. Кожен вузол представляє один крок або дію в робочому процесі. Наприклад, вузол для надсилання електронного листа, оновлення таблиці або отримання даних. Це інгредієнти та етапи приготування страви.
• Виконання (Executions): Запуск вашого робочого процесу в n8n. Це може відбуватися вручну або автоматично за допомогою різних тригерів. Це момент, коли хтось замовляє цю страву в ресторані.

Інтерфейс n8n: Перший Погляд

Після налаштування n8n, настав час ознайомитися з інтерфейсом. n8n пропонує інтуїтивно зрозуміле полотно, де ви можете перетягувати та з’єднувати вузли для створення робочих процесів.

Основні елементи інтерфейсу:

• Workflow Canvas (Полотно робочого процесу): Місце, де ви будуєте свої робочі процеси.
• Nodes Panel (Панель вузлів): Містить список доступних вузлів, які ви можете використовувати у своїх робочих процесах.
• Configuration Panel (Панель конфігурації): Дозволяє налаштовувати кожен вузол, визначаючи його поведінку.
• Execution Log (Журнал виконання): Показує історію запуску ваших робочих процесів, що допомагає відстежувати помилки та збої.

4 Типи Вузлів, Які Треба Знати

Щоб ефективно будувати автоматизації, вам потрібно розуміти різні типи вузлів:

1. Тригерні Вузли (Trigger Nodes): Запускають робочий процес. Це може бути веб-хук, отримання електронного листа, запланована подія або виклик з іншого робочого процесу.
2. Вузли Дії (Action Nodes): Виконують конкретну задачу в робочому процесі. Наприклад, надсилання електронного листа, створення запису, отримання тексту.
3. Вузли Трансформації Даних (Data Transformation Nodes): Допомагають змінювати або обробляти дані, щоб вони могли правильно передаватися через процес. Можуть додавати або змінювати поля, обробляти дані, об’єднувати або розділяти їх.
4. Вузли Логіки (Logic Nodes): Приймають рішення та визначають, яким шляхом піде робочий процес. Вузли “if”, “switch”, “wait” забезпечують потрібний напрямок для кожної ситуації.

Створюємо Першу Автоматизацію: Обробка Замовлень Клієнтів

Щоб краще зрозуміти, як працюють вузли, розглянемо приклад автоматизації обробки замовлень клієнтів.

1. Тригер: Робочий процесс спрацьовуватиме щоразу, коли новий запис буде додано до Google Sheets.
2. Вузли google sheets: Після спрацювання тригеру з файлу Google sheets отримуються дані про замовлення.
3. Трансформація Даних: Якщо формат даних не відповідає потребам моделі (наприклад, назви параметрів, типи даних), можна трансформувати, форматувати та перетворювати дані для використання у наступних кроках/вузлах.
4. OpenAI Node: Дані з таблиці відправляються у OpenAI для стислого резюмування замовлення.
5. Вузол Gmail: Підсумок відправляється електронною поштою команді.

Давайте побудуємо все це крок за кроком:

1. Підключення до Google Sheets:

   • Використовуйте вузол Google Sheets Trigger для автоматичного запуску робочого процесу при додаванні нового рядка.
   • Створіть новий обліковий запис Google Sheets і надайте доступ до файлу з замовленнями.
   • Виберіть документ і аркуш, з якого будуть зчитуватися дані.

2. Налаштування OpenAI Node:

   • Використовуйте OpenAI Node для отримання підсумку замовлення.
   • Створіть OpenAI-акаунт та отримайте API-ключ.
   • Налаштуйте вузол, вкажіть роль для AI (наприклад, “підсумовувач нових надходжень”) і шаблон з параметрами для передавання даних замовлення.
   • У налаштуваннях OpenAI nodes є перемикач Output Parsed JSON, завдяки чому на виході буде мати два поля: subject (тема листа) та body (тіло ліста).

3. Налаштування Gmail Node:

   • Використовуйте Gmail Node для надсилання електронної пошти з інформацією про замовлення.
   • Створіть новий Gmail-обліковий запис і надайте доступ.
   • Виберіть дію Send a message. Параметри subject та body заповніть властивостями OpenAI вузла:
     • Subject: виберіть OpenAI – subject
     • Message: виберіть OpenAI – body

4. Тестування та Активація:

   • Протестуйте кожен вузол окремо, щоб переконатися, що дані передаються правильно.
   • Активуйте робочий процес, щоб він автоматично реагував на нові замовлення.

   Загалом впровадження автоматизації за допомогою N8N для нових замовлень є дуже простим 😎

Піднімаємось на новий рівень: RAG та векторні бази даних

RAG (Retrieval Augmented Generation) – це потужний спосіб, покращити відповіді AI, особливо для роботи зі спеціалізованою або актуальною інформацією. RAG поєднує два підходи:

• Retrieval (Отримання): AI отримує релевантну інформацію із зовнішніх джерел замість створення відповідей на основі попередніх даних.
• Generation (Генерація): AI використовує отриману інформацію для створення читабельної відповіді.

Векторні бази даних використовуються для збереження та ефективного відновлення даних. Вони зберігають дані у вигляді векторів (чисел), що представляють значення слів або текстів. Це дозволяє швидко знаходити подібну інформацію навіть тоді, коли слова не є ідентичними.

Як векторні бази даних працюють із RAG?

1. AI перетворює документи або тексти у векторні сховища та поміщає їх у векторну базу даних.
2. Коли задається питання, система шукає подібні вектори, щоб віднайти потрібну область для витягу інформації.
3. Після знаходження найбільш відповідних векторів, отримана інформація використовується для створення відповіді.

Завантаження даних у векторне сховище

1. Отримання документу: Отримайте файл з Google Drive (наприклад PDF).
2. Поділ тексту: Використовуйте рекурсивнийCharacter Text Splitter, щоб великі документи розбили на менші частини.
3. Генерування Embeddings: OpenAI модель використовується для вбудовування тексту у векторне сховище.
4. Завантаження до Pinecone: Використовується Pinecone Vector Store для завантаження і зберігання текстів.

AI агент з RAG: Дослідження фінансових звітів Nike

Створимо workflow зі спілкування з PDF файлами фінансових звітів 😎

1. Вузли Google Drive:

   • Виберіть Google Drive – Download a file вузол
   • У полі File, виберіть PDF файл

2. Pinecone vector store вузол

   • Потрібно мати акаунт в Pinecone
   • Додайте новий індекс в Pinecone (наприклад nike-financials), вибрати модель text-embedding-3-small
   • Виберіть Pinecone credentials
   • Виберіть Add documents as operation
   • Вкажіть індекс який було створено для підключення (у нашому випадку nike-financials)

3. Default Data Loader вузол

   • Виберіть Data Type: Binary щоб використовувати передавання даних

4. Recursive Character Text Splitter вузол

   • Слугує для обробки великих документів

5. OpenAI вузол

   • Використовуйте створений API ключ з OpenAI
   • Виберіть Embedding model: text-embedding-3-small
     В результаті нашого workflow великий PDF документ завантажено в Pinecone index, з яким можна працювати у створеному агенту. Успіх 😎
     • Потрібно мати аккаунт в Pinecone
     • Додайте новий індекс в Pinecone (наприклад nike-financials), вибрати модель text-embedding-3-small
     • Виберіть Pinecone credentials
     • Виберіть Add documents as operation
     • Вкажіть індекс який було створено для підключення (у нашому випадку nike-financials)

6. Chat Triggers вузол

   • З цього вузла починається створення АІ агента
   • Повідомлення від цього вузла буде передаватися в OpenAI Chat Models

7. АІ Agent вузол

   • У полі Chat Model виберіть OpenAI Chat Models
   • У полі Memory виберіть Window Buffer Memory – цією функцією даємо можливість нашому агенту запам’ятовувати попередні звернення до нього і давати відповіді на уточнюючі питання
   • У полі Tools використовуємо Vector Store вузол:
     • name: Nike Database
     • description: call this tool to get information about Nike’s earnings to answer the user question
     • Вказуємо раніше вибрані дані з Pinecone и Text embedding mini small.
       В результаті ми створили Nike AI agent, який є інтегрований з Pinecone базою даних та може отримувати інформацію з фінансових звітів і відповідати на питання.

Розширення Можливостей AI-Агентів: Створення Власних Інструментів

Розширення можливостей АІ агента, може базуватися на створенні власних інструментів в N8N і їх використування. Створення кастомних інструментів має наступні плюси:

• Агенти отримують інструменти, що дозволяють їм використовувати різні workflow😎
• Інструменти стають багаторазовими і рекомбінованими ♻
• Процеси масштабовані і підтримувані 🚀

API та HTTP Запити

HTTP request вузол є основоположним в N8N. API вузли в N8N є нічим іншим, як HTTP запитами. Коли використовуємо готові API вузли, N8N виконує складну API-інтеграцію за нас. Використовуйте HTTP request для того, щоб під’єднатися до сервісів, для яких не має готового рішення для інтеграції в N8N.

API Endpoints, Calls, та HTTP Requests

• API Endpoint: Точний URL, де конкрена сервісна або інформація стає доступна.
• API Call: Запит до API для виконанння конкретної задачі або збору якихось даних.
• HTTP Request: Метод відправки API call по Інтернету.

Залежно від потреб вузла, використовуються різні типи HTTP Messages, як GET для збору інформації, чи POST для відправки інформації.

Документація допоможе вам знайти потрібні Ендпоінти і правильно налаштувати HTTP вузол.

Оптимізація Workflow та кращі практики

По мірі росту і розвитку ваших workflow, потрібно подбати про їх оптимізацію.

• Workflow має бути організованим і зрозумілим. Описуйте все короткими коментарями.
• Не винаходьте велосипед. Створюйте sub-workflow для багаторазового використання.
• Радьте собі раду – передбачайте обробку помилок .
• Оптимізуйте для масштабованості.

Наступні кроки: Розширюйте горизонти

Зроблено багато, засвоєно безліч знань! Тепер важливо продовжувати в тому ж дусі 😎

• Вивчайте шаблони!
• Не бійтесь інтегруватись з іншими платформами!

Вітаю! Тепер ви – творець автоматизацій. Не зупиняйтесь, творіть, автоматизуйте світ! 🚀