Cadena LLM con parser estructurado y autocorrección

Cómo funciona

1. 1.El disparador manual Execute Workflow inicia la ejecución.
2. 2.Un nodo Set guarda la pregunta fija en el campo input.
3. 3.El prompt llega a la LLM Chain con OpenAI Chat Model a temperatura 0.
4. 4.Un Structured Output Parser define el esquema JSON del estado y un array de ciudades con población numérica.
5. 5.El Auto-fixing Output Parser envuelve ese esquema y usa un segundo modelo OpenAI para corregir salidas no conformes.

Casos de uso

• Generar datos geográficos de referencia válidos contra un esquema para procesos posteriores.
• Demostrar salida LLM estructurada con validación y reparación automáticas.

Requisitos

• Instancia de n8n con los nodos LangChain disponibles.
• Credenciales válidas de la API de OpenAI en ambos nodos Chat Model.
• Sin configuración adicional del usuario; el texto del prompt está fijo en el nodo Set.

Configuración y pruebas en n8n

1. Ejecutar el flujo manualmente desde el editor de n8n.
2. Comprobar que la salida cumple el esquema JSON definido.
3. Romper temporalmente el esquema para observar el comportamiento del autocorrector.

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.