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Como Funciona

O nó Transformação IA faz uma chamada direta a um modelo de linguagem com um prompt que você define. Não há persona de agente nem histórico de conversa. O fluxo de execução segue cinco passos:
  1. Resolve templates {{ }} no campo de entrada e no prompt com dados reais da execução
  2. Monta a chamada ao modelo com o prompt e os parâmetros configurados
  3. Aguarda a resposta — timeout de 30 segundos
  4. Faz parse do resultado: JSON quando output_format é json, string quando é text
  5. Expõe o resultado via {{ $json.result }} para os nós seguintes

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Opções de Configuração

  • Campo de Entrada — expressão {{ }} que aponta para o texto a processar
  • Prompt — instrução para o modelo; aceita templates {{ }} com dados dinâmicos
  • Modelo — gpt-4o-mini, gpt-4o, claude-3-haiku ou claude-3-sonnet
  • Formato de saída — text para string livre ou json para objeto estruturado
  • Schema JSON — opcional; orienta o modelo sobre os campos esperados quando output_format é json
  • Temperatura / Max Tokens — controle de variação (0.0 a 1.0) e limite de tokens (100 a 4000)

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Casos de Uso Comuns

  • Extrair entidades de formulários ou e-mails não estruturados
  • Classificar intenção ou sentimento para rotear atendimento
  • Resumir tickets longos antes de notificar a equipe
  • Normalizar formatos de data, telefone ou endereço

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Exemplo

Prompt: 
Extraia nome, e-mail e motivo do texto abaixo.
Retorne apenas JSON válido.

Texto: {{ $trigger.body.mensagem }}
Saída com output_format: json: 
{
  "result": {
    "nome": "Carlos Menezes",
    "email": "carlos@empresa.com",
    "motivo": "dúvida sobre faturamento"
  }
}

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Dica

Use temperatura entre 0.0 e 0.2 para extração e classificação — respostas determinísticas reduzem falhas nos nós seguintes que consomem o JSON gerado.