第 1 周 · D4🔒 锁定约 3 小时
给确定流程加入 AI 分类
用 Basic LLM Chain 分类虚构工单，并在结构验证后再决定路由。
今日目标
- 明确模型负责判断，工作流负责校验和动作。
- 定义分类输出字段与低置信度升级规则。
- 在模型失败或结构不合格时走人工路径。
n8n 能把 AI 模型连进工作流，但加一个 Agent 节点不能代替任务定义。对于边界清楚的分类器，简单的语言模型链比带工具与记忆的 Agent 更容易审阅。模型提议标签，确定性节点判断提议是否有效及去向。
小白版讲解
给模型一个窄任务
把 D3 规范化后的工单正文与编号交给 Basic LLM Chain，连接获准的聊天模型。Basic LLM Chain 官方文档描述当前节点与可选输出解析器。提示要求固定类别之一、紧急度、精确证据引文，以及必要时的人工复核原因。不要让模型发邮件或改客户记录。模型链也不需要决定使用哪个 API 凭据。
Structured Output Parser 可约束结果格式，参见官方节点参考。核对安装版本设置，尤其是子节点如何接收数据。解析失败应形成可见的复核项，不能变成空结果悄悄进入正常分支。解析器检查结构，不能证明引文在原工单里。另加确定性的精确引文核查；改写后的引文送人工核查。
不要把模型自报信心当成经过校准的概率。混合问题、政策冲突、缺附件或无证据时，明确设置“需要人工复核”。出现枚举外类别就拒收；模型不可用时，将来源编号与错误类别送人工队列。业务可以变慢，但处理路径必须可追责。
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面试题库
为什么分类模型不该直接发送邮件？Why should classification not send email directly?
国内高频海外高频基础#ai-boundary#approval🔒 解锁本章后查看答题要点。
解析通过后还要查什么？What must be checked after parsing?
国内高频海外高频进阶#parser#semantic-validation🔒 解锁本章后查看答题要点。
如何处理不确定结果？How do you handle uncertainty?
国内高频海外高频进阶#degradation#human-review🔒 解锁本章后查看答题要点。