سلسلة LLM مع محلل مخرجات منظم وتصحيح تلقائي

كيف يعمل

1. 1.يبدأ التشغيل اليدوي عبر عقدة Execute Workflow.
2. 2.تُعيّن عقدة Set نص السؤال في حقل input.
3. 3.يُمرَّر السؤال إلى LLM Chain التي تستخدم OpenAI Chat Model بدرجة حرارة 0.
4. 4.يحدد Structured Output Parser مخطط JSON للولاية وقائمة المدن مع عدد السكان.
5. 5.يغلّف Auto-fixing Output Parser المحلل الأساسي ويستخدم نموذج OpenAI ثانٍ لإصلاح المخرجات غير المطابقة.

حالات الاستخدام

• توليد بيانات جغرافية منظمة قابلة للمعالجة البرمجية.
• اختبار موثوقية المخرجات المنظمة من نماذج اللغة مع الإصلاح التلقائي.

المتطلبات قبل التشغيل

• تفعيل هذه الميزات في n8n وتثبيت حزمة عقد LangChain.
• بيانات اعتماد OpenAI API صالحة للنموذجين المستخدمين.
• لا يلزم ضبط إضافي من المستخدم؛ النص ثابت في عقدة Set.

الإعداد والاختبار في n8n

1. شغّل السير العمل يدويًا من محرر n8n.
2. تحقق من أن المخرجات مطابقة لمخطط JSON المحدد.
3. أدخل قيمة غير صالحة مؤقتًا في المخطط لمراقبة سلوك الإصلاح التلقائي.

ماذا يقدّم كخدمة؟

مناسب كخدمة أتمتة ذكية تجمع بين التكاملات والذكاء الاصطناعي لإنتاج نتائج قابلة للاستخدام مباشرة.