dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
N8N Toate nodurile n8n AI

Information Extractor & Text Classifier Node în n8n & Automatizări AI

Noduri AI & Agenți Conversaționali Nivel: începător

Nodurile specializate zero-code din n8n pentru extragerea de câmpuri structurate din texte nestructurate (facturi, emailuri, CV-uri) și clasificarea automată pe ramuri.

Configurare nod & expresie 
Nod: Information Extractor -> Text: {{ $json.email_body }}
Attributes: cnp (string), suma_plata (number), data_scadenta (string)

Nod: Text Classifier -> Categories: [Urgent, Facturare, Tehnic] -> 3 ramuri de ieșire

Descriere & Utilizare

Pentru cele mai frecvente două operațiuni de business cu AI — extragerea de atribute și rutarea mesajelor pe categorii — n8n oferă două noduri dedicate care simplifică radical lucrul față de configurarea manuală a unui Basic LLM Chain cu Structured Output Parser.

Information Extractor îți permite să definești vizual o listă de atribute (nume, tip de date, descriere) și extrage automat acele valori din orice text de intrare într-un obiect JSON curat.

Text Classifier funcționează ca un Switch Node inteligent bazat pe LLM: definești categoriile dorite și descrierea fiecăreia, iar nodul creează câte un port fizic de ieșire pentru fiecare categorie, direcționând automat elementul pe ramura corespunzătoare.

Cum să o reții ușor

💡 Information Extractor este funcționarul care citește o scrisoare liberă și completează rubricile unui formular tipizat, iar Text Classifier este sortatorul poștal care pune plicul în cutia departamentului potrivit.

Opțiuni și parametri tehnici

  • Schema Type (From Attribute Descriptions / Generate From JSON): în Information Extractor poți adăuga atributele direct din interfață, fără să scrii JSON manual.
  • Categories (Text Classifier): lista de etichete și explicația fiecăreia (fiecare categorie generează un conector de ieșire propriu pe nod).
  • Allow Multi-Class Classification: dacă este activat, același mesaj poate fi trimis simultan pe două ramuri (ex: atât Facturare, cât și Urgent).
  • Fallback Output (Other): ramură de siguranță pentru mesajele care nu se încadrează în nicio categorie definită.

Exemple practice și cazuri de utilizare

  • Triere automată tichete Helpdesk: Webhook -> Text Classifier (Tehnic / Comercial / Spam) -> Slack #dev / HubSpot / Ignore.
  • Extragere date din comenzi primite pe WhatsApp: Information Extractor extrage produs, cantitate, adresa_livrare și telefon.
  • Procesare în lot a recenziilor: clasifică recenziile în Pozitiv, Neutru, Negativ și trimite doar recenziile negative către echipa de suport.

Sfaturi de configurare & capcane

În Text Classifier, activează întotdeauna opțiunea When No Clear Match -> Output on Extra „Other” Branch pentru a preveni clasificările forțate pe mesaje ambigue.

Comenzi și ghiduri înrudite