Glossário do n8n

Glossário

Agente de IA (AI agent)

Um agente de IA é um sistema de inteligência artificial capaz de responder a solicitações, tomar decisões e executar tarefas reais em nome do usuário. Ele utiliza modelos de linguagem grandes (LLMs) para compreender as entradas do usuário e decidir como utilizar as informações e recursos disponíveis da melhor forma possível para atender à solicitação.

Cadeia de IA (AI chain)

Uma cadeia de IA permite que você interaja com modelos de linguagem grandes (LLMs) e outros recursos por meio de chamadas sequenciais a diferentes componentes. As cadeias de IA no n8n não utilizam memória persistente, portanto não conseguem referenciar o contexto de conversas anteriores (para isso, utilize um agente de IA).

Conclusão de IA (AI completion)

Conclusão (Completion) refere-se à resposta gerada por modelos como o GPT.

Embedding de IA (AI embedding)

Embedding é uma representação numérica de dados na forma de vetores. A IA interpreta dados complexos e suas relações mapeando valores em um espaço multidimensional. Bancos de dados vetoriais (Vector stores) são projetados especificamente para armazenar e recuperar esses vetores de embedding.

Fundamentação de IA (AI groundedness)

Na área de IA, especialmente em cenários de geração aumentada por recuperação (RAG), fundamentação e não-fundamentação são métricas que avaliam se a resposta do modelo está baseada nas informações originais. Modelos geram respostas fundamentadas ao usar documentos de origem como base, enquanto respostas não-fundamentadas envolvem especulações infundadas ou alucinações que não são sustentadas pelos documentos-fonte.

Alucinação de IA (AI hallucination)

Alucinação de IA ocorre quando um modelo de linguagem grande (LLM) percebe incorretamente padrões ou objetos que não existem.

Reordenação de IA (AI reranking)

Reordenação (Reranking) é uma técnica usada para otimizar a classificação de documentos candidatos, visando aumentar a relevância dos resultados de busca. Sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG) e outras aplicações utilizam essa técnica para priorizar as informações mais relevantes ao gerar respostas ou executar tarefas subsequentes.

Memória de IA (AI memory)

Memória de IA refere-se à capacidade de um agente de IA lembrar e referenciar interações anteriores durante uma conversa, mantendo assim a coerência do diálogo.

Geração Aumentada por Recuperação de IA (AI retrieval-augmented generation, RAG)

A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma técnica que permite que LLMs obtenham novas informações de fontes externas, melhorando a qualidade das respostas geradas pela IA. Sistemas RAG recuperam documentos relevantes e ancoram as respostas em conhecimentos recentes, específicos de domínio ou proprietários, complementando os dados originais de treinamento. Esses sistemas geralmente dependem de bancos de dados vetoriais para gerenciar e recuperar eficientemente esses dados externos.

Ferramenta de IA (AI tool)

No contexto de IA, uma ferramenta é um recurso adicional que a IA pode invocar ao responder a uma solicitação, seja para obter informações específicas ou executar funções específicas. Modelos de IA podem usar ferramentas para interagir com sistemas externos ou realizar tarefas especializadas.

Banco de Dados Vetorial de IA (AI vector store)

Um banco de dados vetorial (Vector store) armazena representações matemáticas de informações. Em conjunto com embeddings (Embeddings) e recuperadores (Retrievers), ele permite construir uma base de conhecimento que a IA pode acessar ao responder perguntas.

API

API significa Interface de Programação de Aplicações (Application Programming Interface). Ela fornece acesso programático aos dados e funcionalidades de um serviço. APIs facilitam a integração entre softwares e sistemas externos, geralmente servindo como alternativa às operações manuais tradicionais realizadas por meio de navegadores ou interfaces gráficas (UI).

Canvas (canvas, n8n)

O canvas é a área principal da interface do editor do n8n, onde você constrói seus fluxos de trabalho. Nele, você adiciona nós e os conecta para criar fluxos de trabalho completos.

Nó de cluster (cluster node, n8n)

No n8n, um nó de cluster é um grupo de nós que trabalham juntos para fornecer uma determinada funcionalidade dentro de um fluxo de trabalho. Um nó de cluster é composto por um nó raiz e um ou mais subnós, que estendem as capacidades do nó raiz.

Credenciais (credential, n8n)

No n8n, credenciais armazenam as informações de autenticação necessárias para se conectar a aplicativos e serviços específicos. Após criar credenciais e preencher os dados de autenticação (como nome de usuário/senha, chave de API, tokens OAuth etc.), você pode usar o nó correspondente do aplicativo para interagir com esse serviço.

Fixação de dados (data pinning, n8n)

A fixação de dados permite que, durante o desenvolvimento de um fluxo de trabalho, você congele temporariamente os dados de saída de um nó. Isso possibilita o uso de dados previsíveis para desenvolvimento sem precisar fazer repetidas requisições a serviços externos. Nos ambientes de produção, os dados fixados são ignorados, e novos dados são obtidos a cada execução.

Editor (editor, n8n)

O editor do n8n é a interface usada para criar e gerenciar fluxos de trabalho. Sua área principal é o canvas, onde você adiciona, configura e conecta nós para construir fluxos de trabalho. A barra lateral e o painel superior oferecem acesso a outras funcionalidades, como credenciais, templates, variáveis e registros de execução.

Licença (entitlement, n8n)

No n8n, uma licença concede a uma instância específica do n8n acesso a funcionalidades restritas por plano durante um determinado período.

Licenças flutuantes são pools de licenças que podem ser distribuídos entre várias instâncias do n8n. Você pode realocar essas licenças conforme necessário, transferindo permissões de acesso entre diferentes instâncias.

Avaliação (evaluation, n8n)

No n8n, a funcionalidade de avaliação permite que você rotule e organize o histórico de execuções e compare esses registros com novas execuções. Isso ajuda a entender como o desempenho do fluxo de trabalho muda ao longo das iterações — especialmente útil no desenvolvimento de fluxos de trabalho baseados em IA.

Expressão (expression, n8n)

No n8n, expressões permitem que você preencha dinamicamente parâmetros de nós executando código JavaScript. Em vez de usar valores estáticos, você pode definir valores de parâmetros usando a sintaxe de expressões do n8n, que pode referenciar dados provenientes de nós anteriores, de outros fluxos de trabalho ou do ambiente do n8n.

LangChain

LangChain é um framework de desenvolvimento de IA voltado para o trabalho com modelos de linguagem grandes (LLMs). Ele oferece um sistema padronizado para interagir com diversos modelos e recursos, permitindo combinar diferentes componentes na construção de aplicações de IA complexas.

Modelo de Linguagem Grande (Large language model, LLM)

Modelos de linguagem grandes (LLMs) são modelos de aprendizado de máquina de IA projetados para executar tarefas de processamento de linguagem natural (PNL). Eles constroem modelos probabilísticos da linguagem e de outros tipos de dados por meio do treinamento com grandes volumes de informação.

Nó (node, n8n)

No n8n, um nó é um componente independente que faz parte de um fluxo de trabalho. Os nós definem quando o fluxo é acionado, obtêm/enviam/processam dados, controlam o fluxo lógico e interagem com serviços externos.

Projeto (project, n8n)

Projetos no n8n permitem agrupar fluxos de trabalho, variáveis e credenciais em conjuntos isolados, facilitando seu gerenciamento. Projetos ajudam equipes a colaborar com mais facilidade, compartilhando e isolando recursos relacionados.

Nó raiz (root node, n8n)

Cada nó de cluster no n8n contém um nó raiz, que define a funcionalidade principal do cluster. Um ou mais subnós são anexados ao nó raiz para estender suas capacidades.

Subnó (sub node, n8n)

Nós de cluster no n8n são compostos por um ou mais subnós conectados a um nó raiz. Esses subnós expandem a funcionalidade do nó raiz, fornecendo acesso a serviços ou recursos específicos, ou oferecendo capacidades de processamento especializadas (por exemplo, uma calculadora).

Template (template, n8n)

Templates do n8n são fluxos de trabalho pré-configurados criados pela equipe do n8n e pela comunidade, que podem ser importados diretamente para sua instância do n8n. Ao usar um template, talvez seja necessário configurar credenciais e ajustar parâmetros de acordo com suas necessidades.

Nó de gatilho (trigger node, n8n)

Um nó de gatilho é um tipo especial de nó responsável por iniciar a execução de um fluxo de trabalho quando determinadas condições são atendidas. Todos os fluxos de trabalho de produção precisam de pelo menos um gatilho para definir quando devem ser executados.

Fluxo de trabalho (workflow, n8n)

Um fluxo de trabalho no n8n é uma sequência de nós organizados para automatizar um processo completo. Ele inicia sua execução quando as condições de gatilho são satisfeitas e executa etapas em ordem para realizar tarefas complexas.