n8nを使用したインテリジェントエージェントの設計

インテリジェントエージェントの作成に自動化プラットフォームを統合することは、情報の監視をパーソナライズするために不可欠です。この操作の複雑さは依然として高く、それに伴うコストも同様です。自動化を容易にするために、さまざまなツールが利用可能で、効率的に多数のソースを追跡できます。

AIエージェントを作成するには、特定の基準に基づいて情報をフィルタリングおよび分析できるシステムを設定する必要があります。このようなエージェントは、与えられた指示から学習し、カスタマイズされた応答を提供できます。このプロジェクトを実現するために、n8nプラットフォームは特に適しています。14日間の無料トライアルを提供しており、金銭的な負担なしで始める魅力があります。

ワークフローの構築

ワークフロー 1 : データの収集と保存

最初のワークフローは、データの収集と保存に専念しています。n8nのインターフェースにおいて、各「ノード」は実行すべきアクションを表します。このプロセスを開始すると、「Schedule Trigger」ノードがトリガーアクションと連携し、情報収集のスケジュールを設定します。このノードは、RSSフィードの内容を取得する「RSS Read」ノードに接続されます。たとえば、以下のフィードを統合することができます：https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/rss/。

シンプルさを考えると、1つのRSSフィードを設定することが賢明です。しかし、複数の「RSS Read」ノードを使用して設定し、それらを「Merge」ノードに接続することも可能です。このノードの機能は、収集したデータを1つの出力に集中させることです。

次に、AIに特化したノードが設けられます。このノードは、集めた記事を読み、それらの関連性を評価するためにGeminiモデルを使用します。特定のプロンプトを準備することで、エージェントは応答としてテキストを生成します。APIによる識別には、Google AI StudioまたはGoogle Cloud Consoleを介してAPIキーを作成し、Gemini 1.5 Flashモデルを選択する必要があります。このモデルは、こうした処理に最適です。

プロンプトの設定

記事の効率的なフィルタリングを確保するために、適切なプロンプトを策定する必要があります。これにより、各記事の簡潔な要約を作成し、その関連性を1から5のスケールで評価し、得られたスコアに応じてアクションをトリガーします。具体的な指示は、AIの理解を深め、ニーズに応じたタスクを与えます。

ワークフロー 2 : 要約の送信

第2のワークフローは、スプレッドシートにキャッシュされた情報の取得と日次要約の送信に集中しています。「Schedule Trigger」ノードがこのプロセスを初期化し、その後、「Get row(s) in Sheet」ノードが続きます。このノードは、以前に作成したシートをスキャンして、関連データを抽出します。

次に、「Code」ノードが介入し、生のデータリストをフォーマットされたレポートに変換します。これは、分析されたコンテンツのコミュニケーションに必要不可欠です。このスクリプトは高度な操作を実行し、結果を共有するためのHTMLメールを準備します。

メールの構成

メールは、記事の中で最も重要なものを要約し、タイトル、リンク、および短い分析の抜粋を含みます。コードは、関連性に基づいて10件の記事に制限されることを保証します。メールの最後には、分析された記事の総数を示す要約があり、監視の効率を強調します。

「Send a message」と名付けられたGmailノードが、このプロセスを完了させ、準備されたメールを指定された受取人に送信します。情報は、最適な読みやすさを確保するためにフォーマットされる必要があります。その後、「Clear Sheet」ノードが統合され、Google Sheetsの行を削除し、記事の重複を避けます。

複雑さとコストに関する考慮事項

情報監視のためのAIエージェントの設置には否定できない利点がありますが、同時にかなりの技術的な課題も伴います。特に、n8nに複数のRSSフィードを統合する際は、ワークフローのアーキテクチャに特別な注意が必要です。RSSフィードの定期的な更新を確保することが重要です。

コストもこの冒険における決定的な側面です。無料トライアル期間後、n8nはサービスに対して月額24ユーロを請求します。予期しない支出を避けるために、APIの使用状況を監視することをお勧めします。Gemini 1.5 FlashモデルとGPT-3.5-turboなどの代替案との選択は、料金や提供サービスの詳細な比較が必要です。

プログラミングインターフェースに直接組み込まれる支出計画は、コスト管理に寄与します。また、特定のAPIキーを使用することで、監視中に発生する費用を管理することもできます。

n8nでこれらのワークフローを構築することを通じて、情報監視に特化したAIエージェントの可能性は広大です。この革新的なシステムのアーキテクチャは、自動化が情報の収集と分析方法を変革する能力を示し、専門家にとって貴重なツールを生み出します。

よくある質問

n8nでデータ収集のワークフローを設定するにはどうすればよいですか？
ワークフローを設定するには、まず「Schedule Trigger」ノードを作成してスケジューリングを行い、それから「RSS Read」ノードに接続してRSSフィードを読み込むようにします。次に、記事を分析するためにAIノードを追加し、すべてを「Append row in sheet」ノードに接続して収集した情報を保存します。

n8nにGeminiのようなAIを統合するための手順は？
Geminiを統合するには、まずGoogle AI Studioを使用してAPIキーを作成します。その後、n8nで「Gemini」ノードを選択し、AIが分析すべきプロンプトを定義するために「Message a model」を使用します。

n8nのようなプラットフォームを使用する利点は何ですか？
n8nは、さまざまなデータソースに接続して情報の収集と分析のプロセスを自動化します。これにより、メッセージのカスタマイズや特定のトピックに関する要約の作成が容易になり、手動での監視に必要な時間を短縮します。

n8nでAPIの使用に対する支出上限を設定するにはどうすればよいですか？
コストを管理するために、プログラミングインターフェースで支出上限を設定することをお勧めします。また、月ごとの支出限度の50%、75%、90%に達したときに通知を受けるアラートを設定することもできます。

RSSフィードの関連性を保証するためのベストプラクティスは何ですか？
使用しているRSSフィードが定期的に更新され、その内容を監視して品質を確認することを確認してください。また、さまざまなソースを多様化して、より包括的な視野を得ることをお勧めし、特定の情報ソースに対する過度の依存を避けることができます。

n8nで記事の要約をメール送信するにはどうすればよいですか？
要約をメールで送信するには「Send a message」ノードを使用します。このノードを「Code」ノードに接続して、関連する記事の分析結果を組み込んだHTML形式のメールボディを準備する必要があります。

n8nで使用されるAIのプロンプトをカスタマイズできますか？
はい、プロンプトはあなたの監視の特定のニーズに応じてカスタマイズできます。AIが返す結果を洗練するために、テキストや分析の基準を調整できます。