N8n: ныряем глубже

Не знаю какой тактики придерживаться наиболее разумно при изучении чего-то, что реально интересно, но свой подход я могла бы описать так: маниакальный дип дайв. Никаких маленьких шагов (прости, кайдзен). В целом, понимаю, что тактика не самая здоровая на самом деле, но, видимо, таков уж склад ума. В общем, потратила весь день, пробуя разные возможности n8n для работы с языковыми моделями. Это не техническая статья, это мой дневник: что мне понравилось, что было сложно и для чего всё это может пригодиться.

Итак, потестила Retrieval‑Augmented Generation (RAG). Идея простая: вместо того чтобы заставлять модель отвечать самостоятельно, вы заранее собираете свою базу знаний (документы, статьи, заметки) и позволяете ей искать отрывки по смыслу, а потом формировать ответ на основе найденного. Идеальный вариант для разрозненных материалов: модель не выдумывает, а цитирует источники. В шаблонах n8n это реализуется через цепочку: извлечь текст, преобразовать в векторы, выполнить семантический поиск и сгенерировать ответ. Когда применять: если у вас много несвязанных документов или объём данных превышает контекст модели, и нужно комбинировать поиск по смыслу и генерацию.

НО! Есть еще Context‑Augmented Generation (CAG). Он не использует никаких векторных баз: если документ небольшой, его можно загрузить целиком прямо в запрос и модель сама найдёт нужный ответ. Вы просто отправляете документ целиком, и модель сама находит нужную информацию. Поэтому CAG обычно проще в реализации и даёт почти идеально точные ответы, если документ помещается в контекст. Когда применять: когда база знаний небольшая (до пары миллионов слов), а нужно максимально точное цитирование без лишнего кода.

Здесь мне было посложнее. Это мини‑переобучение модели на ваших примерах. Вы загружаете набор вопросов и правильных ответов в формате .jsonl, отправляете его через API OpenAI, и на выходе получаете собственную версию модели, которая говорит нужным тоном, использует корпоративную лексику и соблюдает формат. Fine‑tuning полезен, когда вам важен стиль, тон и последовательность, но он не подходит для обучения новым фактам. Когда применять: когда нужно строго придерживаться фирменного стиля, закрепить терминологию или сэкономить на запросах, используя более дешёвую модель.

Вот это мне очень понравилось: оказывается, просто разбить текст на куски и искать по ним не всегда на 100 % эффективно. Классический RAG разбивает документы на кусочки и ищет среди них по семантическому сходству. Но такое деление иногда теряет важный контекст. Contextual retrieval решает проблему: к каждому фрагменту добавляется краткое пояснение о том, откуда он взят и что в нём важно. Это позволяет точнее находить нужные данные и уменьшает количество ошибок поиска. В n8n это реализуется через дополнительные поля (метаданные) в векторной базе.

Ещё одна супер-полезная штука это фильтрация по similarity score. После поиска мы получаем список отрывков с оценкой сходства. В продвинутом шаблоне RAG в n8n есть шаг, который отбрасывает кусочки с низким score (порог — 0,4), чтобы модель не отвлекалась на нерелевантный текст. Можно менять настройку и видеть как меняется качество ответов.

Наконец, re‑ranking. Даже хороший поисковик иногда выдаёт не те фрагменты. В n8n есть узел Cohere ReRanker, который делает вторую волну сортировки: сначала берётся больше фрагментов, а затем специальная модель пересчитывает их и выбирает несколько лучших. В итоге в контекст попадает только самое важное, а не всё подряд.

Таким был этот день погружения в платформу для меня. На самом деле, все вполне доступно и мой рассудок выдержал) Спасибо всем людям, которые помогают мне в этом развитии.