Summarization Chain în n8n & Automatizări AI

Summarization Chain
  Data to Summarize: Use Node Input (JSON) | Use Node Input (Binary) | Use Document Loader
  Summarization Method: Map Reduce | Refine | Stuff

Ce face Summarization Chain

Summarization Chain rezumă mai multe documente. În Data to Summarize alegi sursa: datele care intră în nod (JSON sau binare) ori un sub-nod document loader.

Pentru datele din nod setezi Chunking Strategy: Simple (Define Below), cu Characters Per Chunk și Chunk Overlap (Characters), sau Advanced, cu un sub-nod text splitter conectat.

Din Add Option > Summarization Method and Prompts alegi metoda și poți schimba promptul pentru fiecare bucată (Individual Summary Prompts) și pe cel de combinare (Final Prompt to Combine). Prompturile trebuie să conțină "{text}".

Sintaxă și opțiuni

Opțiune / Parametru	Descriere
Data to Summarize	Use Node Input (JSON), Use Node Input (Binary) sau Use Document Loader.
Chunking Strategy	Simple (Define Below) sau Advanced (cu text splitter).
Characters Per Chunk / Chunk Overlap (Characters)	Mărimea bucăților și suprapunerea, în modul Simple.
Map Reduce	Rezumă fiecare bucată separat, apoi combină rezumatele. Varianta recomandată.
Refine	Rezumă prima bucată, apoi actualizează rezumatul cu fiecare bucată următoare.
Stuff	Trimite tot textul într-un singur prompt. Pentru texte scurte care încap în contextul modelului.

Exemple practice

Exemplul 1: Rezumat pentru un PDF primit ca fișier binar

Data to Summarize: Use Node Input (Binary)
Chunking Strategy: Simple (Define Below)
Characters Per Chunk: 3000
Chunk Overlap (Characters): 200
Summarization Method: Map Reduce

Exemplul 2: Prompt propriu pentru fiecare bucată

Individual Summary Prompts:
Rezumă în română, în cel mult cinci propoziții:
"{text}"

Greșeli frecvente și bune practici

• Ștergi "{text}" din promptul modificat. Documentația cere acest substituent.
• Folosești Stuff pentru documente lungi. Textul trebuie să încapă în contextul modelului.
• Pentru rezumatul unui singur text scurt, Basic LLM Chain este suficient.

Comenzi înrudite

• basic-llm-chain-summarization
• document-loader-text-splitter-n8n
• n8n-document-loader
• chat-models-n8n