N8n промты

N8n промты: полное руководство по созданию и использованию контекстных инструкций для автоматизации

N8n — это платформа с открытым исходным кодом для автоматизации рабочих процессов (workflow automation), которая позволяет соединять различные приложения, базы данных и API без необходимости писать код. В контексте N8n, термин «промт» (от англ. prompt — подсказка, инструкция) приобретает два основных, взаимосвязанных значения. Во-первых, это текстовые инструкции, подаваемые на вход узлам искусственного интеллекта (ИИ), таким как OpenAI, Anthropic Claude или локальным LLM. Во-вторых, в более широком смысле, это любые конфигурируемые параметры, данные или запросы, которые пользователь передает узлу для выполнения конкретной задачи. Эффективное создание промтов является ключевым навыком для построения мощных, интеллектуальных и надежных автоматизаций в n8n.

Архитектура промтов в n8n: типы и контекст применения

Промты в n8n не существуют изолированно. Они являются частью динамического рабочего процесса, где данные передаются между узлами. Это фундаментально отличает их от промтов, используемых в веб-интерфейсах ChatGPT. В n8n промт может быть статическим текстом, но чаще всего он динамически формируется на основе данных, полученных от предыдущих узлов рабочего процесса.

Промты для узлов ИИ (AI Nodes): Это наиболее прямое применение термина. Узлы, такие как «OpenAI», «Claude», «LM Studio», имеют поле «Prompt». Сюда вводится инструкция для модели. Промт может включать в себя переменные из предыдущих шагов (например, {{$json.ticket_description}}), что делает ответы релевантными контексту автоматизации.
Промты как параметры запросов (Query Prompts): В узлах, работающих с базами данных (например, «PostgreSQL», «MySQL»), промтом можно считать SQL-запрос, который также может быть динамически собран из данных рабочего процесса.
Промты для обработки данных (Data Processing Prompts): В узле «Code» (JavaScript/Python) промтом является сам написанный скрипт, который инструктирует среду выполнения, как преобразовать входящие данные.
Промты для взаимодействия с API (API Request Prompts): Параметры HTTP-запроса в узле «HTTP Request» (URL, headers, body) являются по сути промтом для внешнего сервера.

Структура и компоненты эффективного промта для ИИ в n8n

Качество вывода модели ИИ напрямую зависит от качества промта. Эффективный промт в n8n должен быть структурированным, четким и использовать контекст рабочего процесса.

Роль (Role): Определение роли, которую должен играть ИИ. «Вы — опытный технический писатель», «Вы — аналитик поддержки клиентов».
Контекст (Context): Предоставление фоновой информации. «Компания продает SaaS-продукт для управления проектами. Пользователь столкнулся с проблемой…»
Задача (Task): Четкое, пошаговое описание того, что нужно сделать. «Проанализируй текст письма ниже и классифицируй запрос по категориям: ‘Техническая проблема’, ‘Запрос на возврат’, ‘Общий вопрос’. Затем извлеки ключевые детали: имя клиента, идентификатор заказа, описание проблемы.»
Формат вывода (Output Format): Точное указание формата ожидаемого ответа. «Верни ответ в формате JSON с ключами: ‘category’, ‘client_name’, ‘order_id’, ‘summary’. Не добавляй поясняющий текст.»
Примеры (Few-Shot Examples): Включение примеров «ввод-вывод» прямо в промт для лучшего понимания задачи.
Ограничения и запреты (Constraints): «Не придумывай информацию, которой нет в письме. Если идентификатор заказа не указан, верни ‘null’.»

Динамическое построение промтов с помощью выражений n8n

Мощь n8n раскрывается при использовании выражений (expressions) для создания динамических промтов. Это позволяет обрабатывать уникальные данные для каждого выполнения рабочего процесса.

Пример динамического промта для классификации обращений в поддержку:

Статическая часть промта: «Вы — классификатор обращений в поддержку. Проанализируй текст обращения и определи его срочность (Низкая, Средняя, Высокая, Критическая) и тематику. Обращение: «
Динамическая часть (вставляется через выражение): {{$json.body}}
Завершающая статическая часть: » Верни ответ только в виде JSON объекта с полями ‘urgency’ и ‘topic’.»

Итоговый промт, отправляемый модели, будет объединением этих частей с актуальным текстом обращения, полученным, например, из узла «Email Trigger».

Практические шаблоны промтов для распространенных задач автоматизации

Задача автоматизации	Цель промта	Пример шаблона промта (с указанием мест для динамических данных)
Обработка входящих писем	Извлечение структурированных данных, генерация ответа	«Извлеки из следующего email следующую информацию: имя отправителя, суть проблемы, упомянутые продукты. Email: {{$json.email_body}}. Результат представь в виде JSON. На основе извлеченной информации предложи черновик вежливого ответа, который запросит дополнительную информацию о [конкретная деталь].»
Анализ данных из CRM	Суммаризация, выявление трендов	«Вот данные по последним 50 сделкам из CRM: {{$json.deals_data}}. Проанализируй и выдели три основных тренда: какие продукты чаще покупают, среднее время закрытия сделки, самый активный регион. Ответ представь маркированным списком.»
Генерация контента	Создание постов, описаний, перевод	«Напиши краткий, engaging пост для LinkedIn на основе этого текста о нашем новом продукте: ‘{{$json.product_description}}’. Длина: 2-3 предложения. Добавь 3 релевантных хэштега. Целевая аудитория: IT-менеджеры.»
Модерация контента	Проверка текста на соответствие правилам	«Просканируй предоставленный комментарий пользователя ‘{{$json.user_comment}}’ на наличие: 1) Ненормативной лексики, 2) Оскорблений, 3) Спама. Присвой каждой категории балл от 0 до 5, где 5 — максимальная выраженность. Если любой балл >3, верни флаг ‘requires_moderation’: true.»

Оптимизация и отладка промтов в n8n

Создание эффективного промта — итеративный процесс. N8n предоставляет инструменты для отладки.

Использование узла «Debug»: Подключайте узел Debug после узла ИИ, чтобы видеть полный промт (с подставленными динамическими значениями) и ответ модели в логах выполнения.
Тестирование на небольших данных: Запустите рабочий процесс на одном-двух примерах, используя узел «Manual Trigger» с фиксированными данными.
Контроль токенов: Следите за длиной промта. Длинные промты дороже и могут превышать контекстное окно модели. Используйте узлы «Split In Batches» или «Summarize» для обработки больших текстов.
Обработка ошибок: Добавляйте узлы «IF» для проверки структуры ответа ИИ. Если ответ не является валидным JSON, перенаправьте поток на повторную попытку или уведомление администратору.

Интеграция промтов в сложные рабочие процессы

Промты редко используются в одиночку. Они являются частью цепочки обработки.

Пример рабочего процесса «Умный обработчик заявок»:

Узел «Webhook» получает заявку с формы.
Узел «OpenAI» с промтом для валидации и обогащения данных: «Проверь полноту заявки: {{$json.form_data}}. Извлеки имя, email, суть запроса. Если email некорректен, верни ‘error’.
Узел «IF» разделяет поток по наличию ошибки.
Если ошибки нет, второй узел «OpenAI» с промтом для классификации: «Отнеси запрос ‘{{$json.enriched_request}}’ к отделу: ‘Sales’, ‘Support’, ‘Technical’.
Узел «Switch» направляет заявку в разные ветки (например, в разные каналы Slack или CRM-лиды) на основе классификации.
В ветке «Support» третий узел «OpenAI» с промтом для создания ответа: «Сгенерируй вежливый ответ для клиента {{$json.name}} по вопросу ‘{{$json.request}}’. Укажи, что специалист свяжется в течение 24 часов.»
Узел «Email» отправляет сгенерированный ответ.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Как передать большой текст (например, документ) в промт, если он не помещается в контекст модели?

Необходимо использовать стратегию разделения и суммаризации. Сначала обработайте текст узлом «Split In Batches» на части подходящего размера. Затем для каждой части можно создать краткое изложение с помощью отдельного промта («Кратко суммируй следующую часть документа…»). Итоговые суммаризации объединяются и подаются в финальный промт для анализа. Альтернативно, используйте узлы для работы с векторными базами данных (например, «Pinecone»), которые позволяют выполнять семантический поиск по документу и вставлять в промт только релевантные фрагменты.

Можно ли использовать несколько разных промтов в одном узле ИИ?

Нет, один узел ИИ выполняет один запрос с одним промтом за выполнение. Для использования нескольких промтов необходимо использовать несколько узлов ИИ, соединенных последовательно или параллельно. Например, первый узел извлекает факты, второй — анализирует тон, третий — генерирует ответ на основе выходных данных первых двух.

Как обеспечить консистентность формата вывода ИИ для последующей обработки в n8n?

Требуйте от модели вывода в строго заданном машиночитаемом формате, предпочтительно JSON. В промте четко укажите схему JSON. Используйте параметр узла OpenAI «Output Format» (если доступен) или явно пропишите в промте: «Верни ответ ТОЛЬКО в виде валидного JSON объекта со следующими ключами: ‘key1’, ‘key2’. Никакого дополнительного текста.» После узла ИИ используйте узел «Code» для парсинга JSON и обработки возможных ошибок с помощью try-catch.

Как сократить затраты на токены при частом использовании промтов?

Оптимизируйте длину промта: удалите лишние слова, используйте четкие инструкции.
Кэшируйте ответы для идентичных запросов, используя узлы для работы с ключ-значение хранилищами (например, «Redis»).
Для повторяющихся задач (классификация по фиксированным категориям) рассмотрите возможность использования более простых и дешевых моделей (например, GPT-3.5-turbo вместо GPT-4) или даже создание собственного классификатора вне ИИ.
Динамически управляйте длиной контекста, передавая только самые необходимые данные из предыдущих шагов.

Можно ли использовать локальные языковые модели (LLM) с промтами в n8n?

Да, это одна из сильных сторон n8n. Вы можете использовать узлы, такие как «LM Studio», «Ollama», или общий узел «HTTP Request» для обращения к локальному API вашей LLM (например, Llama, Mistral). Принцип работы с промтами остается идентичным: вы настраиваете endpoint и передаете промт в теле запроса в формате, ожидаемом вашей локальной моделью. Это дает полный контроль над данными и снижает затраты.

Как организовать хранение и управление библиотекой промтов для команды в n8n?

N8n не имеет встроенной системы управления промтами как активами. Рекомендуемые подходы:

Использовать отдельный узел «Code» или «Function» как хранилище шаблонов промтов, где они записаны в виде констант или шаблонных строк.
Выносить часто используемые промты в отдельные JSON-файлы или базу данных (например, SQLite) и загружать их в начале рабочего процесса.
Создавать типовые под-воркфлоу (sub-workflows) для стандартных операций с промтами (например, «Классификация текста», «Генерация ответа поддержки») и многократно использовать их в основных процессах.
Документировать промты прямо в описаниях узлов n8n или в связанных инструментах управления проектами.