n8n, Make ve Zapier ile yapay zeka otomasyonu
Yayın: · yapayzeka.org.tr
Kısa yanıt
n8n, Make ve Zapier ile yapay zeka otomasyonu kurarken model adımını iş akışındaki belirli bir göreve yerleştirirsiniz. Örneğin model talebi sınıflandırır ve akış sonucu uygun kuyruğa aktarır. Güvenilir bir deneme için verinin gittiği hizmetleri ve başarısız kaydın izleyeceği yolu önceden belirleyin.
Modelin görevi ile akışın kuralını ayırın
AI otomasyon, yapay zeka adımı içeren bir iş akışı olarak tasarlanabilir; bütün kararları modele bırakmanız gerekmez. Diyelim ki bir formdan gelen serbest metni okuyup talep türünü seçmesini istiyorsunuz. Seçilen türün izin verilen listede bulunup bulunmadığını modelden sonra kontrol eden bir adım koyabilirsiniz. Çıktı listede yoksa akışın otomatik kayıt açmadan işi inceleme kuyruğuna yönlendirmesi gerekir.
Örnek akışta formun alınması başlangıç olayı, metni sınıflandırma modelin görevi, doğru kuyruğa aktarma ise tanımladığınız kuraldır. Hata farklı adımlarda oluşabilir. Model doğru türü seçmiş olsa bile sonraki adım eski bir ekip kodunu kullanıyorsa talep yanlış kuyruğa gider; yalnızca son kaydı gören çalışan bu hatanın sınıflandırmada mı aktarımda mı oluştuğunu ayıramaz. Bu nedenle ara çıktıları da kabul incelemesine katmanızı öneriyoruz.
Otomasyon ile ajan arasında seçim yaparken de aynı görevden başlayabilirsiniz. İhtiyaç, metni anlamlandırıp sabit yolu izlemekse önce dar bir akış deneyin. Ajanın sonraki araçları seçmesi gerekiyorsa o seçimin doğru olup olmadığını da ayrıca değerlendireceksiniz. Görsel bir tasarım ekranında kurulmaları, bu işlerin kontrol gereksinimini eşitlemez.
Araç belgelerinde görülen farklı seçenekler
Make'in tarihli yardım duyurusu, metin sınıflandırma ve özetleme gibi görevleri yapan AI Tools modüllerini anlatıyor. Zapier'in AI by Zapier güncellemesi ise model seçimiyle birlikte hazır kimlik bilgileri veya kendi bağlantınızı kullanma seçeneğini belirtiyor. Bu örnekler, 'yapay zeka adımı' ifadesinin arkasında farklı hizmet düzenleri bulunabildiğini gösteriyor. Veri akışını ürün adı üzerinden tahmin etmek bu farkları gözden kaçırmanıza yol açar.
n8n'in resmî yardım sayfası, yapay zeka düğümlerinde sağlayıcıya ait kendi API anahtarınızı kullanmayı açıklıyor. API anahtarı, hizmete erişim için kullanılan kimlik bilgisidir. n8n Assistant duyurusu da oluşturulan iş akışının düzenlenebilir olduğunu ve çalıştırma kayıtlarının incelenebildiğini anlatıyor. Akışı kurmaya yardım eden özellik ile akış içinde çalışan model adımını ayrı değerlendirmeniz gerekir.
Platform karşılaştırmasını kendi örnek verinizle yapmanızı öneriyoruz. Eksik girdiyi de deneyin. Örneğin ürün adı bulunmayan bir talep geldiğinde modelin boş bıraktığı alan, sonraki uygulamada eski bir test değeriyle dolduruluyorsa akış tamamlanmış görünebilir fakat oluşan kayıt başka ürüne ait olur. Bu denemede model sonucuyla hedef kaydın yan yana incelenmesi, özetin güzel okunmasının dışında bir kabul ölçütü oluşturur.
Denemeye uygun akış örnekleri
Örnek bir iç destek akışında model, çalışan talebinden kısa bir açıklama çıkarır ve konu önerir. Sabit kural öneriyi sorumlu ekibin kuyruğuna yollar. Model eşleşme bulamadığında ise çalışan talebi elle sınıflandırır. Bu tasarımda ilk kabul ölçütü, talebin doğru ekibin önüne anlaşılır biçimde gelmesidir. Yanıtı doğrudan çalışana gönderme yetkisini sonraki bir kapsam kararı olarak bırakabilirsiniz.
Başka bir örnekte, onaylı bir belge klasörüne eklenen rapor için özet taslağı hazırlanır. İnceleyen kişi raporun hangi sürümünden özet çıkarıldığını görür ve dağıtım listesini kendisi seçer. Dosya yeniden yüklenirse aynı taslağın tekrar gönderilmemesi bir kabul koşulu olabilir. Bu koşulu kurarken belge kimliğini ve sürüm bilgisini hangi adımın taşıyacağını teknik sorumluyla konuşmak gerekir.
Verinin uğradığı hizmetleri çizin
Kaynak uygulamadan çıkan verinin tamamını model adımına taşımak yerine, görev için gerekli alanları seçmenizi öneriyoruz. Örnek sınıflandırmada metin yeterli olabilir. Kaynak uygulamanın hangi alanı otomasyon platformuna verdiği ve oradan model hizmetine ne gönderildiği çizildiğinde, müşteri dosyasındaki gereksiz eklerin nerede akışa katıldığını incelemek mümkün olur. Saklama koşulunu ayrıca doğrulayın. Çizimde bir hizmetin adını görmek, o hizmetin veriyi ne kadar tuttuğunu açıklamaz.
Çalıştırma günlüklerini de inceleyin. Hata kaydı gönderilirken müşteri metninin tamamı bir bildirim kanalına kopyalanıyorsa akışa yeni bir alıcı eklenmiş olur. Bizce bildirimde görev kimliği ve hata türüyle başlamak daha uygun. Ayrıntıların yetkili kişinin inceleyebildiği kayıtta kalmasını öneriyoruz. Veri sınıflandırma kuralları, hangi alanları dışarıda bırakacağınızı belirlemede yardımcı olabilir.
Kimlik bilgisinin sahibi ve erişim kapsamı
Kimlik bilgilerini akışın açıklama metnine veya modele gönderilen isteme yazmayın. Bağlantı için ayrılan alanı kullanıp erişimin kapsamını BT sorumlusuyla daraltmanızı öneriyoruz. Denemeyi kuran kişi ayrıldığında hangi hesabın çalışmaya devam edeceğinin de belli olması gerekir. Ekipten birinin bağlantıyı iptal edip akışın ne yaptığını görmesi, bu sorumluluğu uygulamalı olarak sınamanın bir yoludur.
Test ve canlı akış için aynı bağlantı kullanılacaksa değişiklik yetkisini ayrıca konuşmak gerekir. Örnek bir denemede tasarımı düzenleyen çalışan müşteri kayıtlarını silebilen hesaba erişiyorsa, yalnızca sınıflandırma yapmak isteyen ekibin ihtiyaç duymadığı bir işlem yetkisi de açılmış olur. İzinleri görevle karşılaştırın. BT sorumlusu, fazladan açılmış bu yetkiyi burada görebilir. Akışın kurulabilmesiyle bu yetkinin uygun bulunması ayrı kabul kararlarıdır.
Hata bildirimi ile yeniden deneme kararını bağlayın
Hata yolunda iki ayrı durum var: hizmetin yanıt vermemesi ve hizmetin beklenen biçimde sonuç üretmemesi. Örnek bir talepte boş kategori dönerse bunu bağlantı hatası gibi tekrar denemek yerine incelemeye yönlendirebilirsiniz. Make'in yardım duyurusunda, yarım kalan yürütmeleri yeniden deneme özelliği açıklanıyor. Yeniden deneme özelliği bulunsa da daha önce kayıt açılmış bir işi tekrar başlatmanın sonucunu sizin akışınızda sınamak gerekir.
Canlıya geçmeden önce örnek bir bağlantı kesintisi oluşturun ve sorumlu çalışanın başarısız kayda ulaşmasını isteyin. Örneğin müşteri sistemine not eklenmiş ancak yanıt alınamamışsa, akışı baştan çalıştırmak aynı notu yeniden oluşturabilir. Denemeniz, bu görevin zaten tamamlandığını hangi kayıttan anlayacağınızı göstermeli. Bildirimde görev kimliği bulunsun. Sorumlu çalışan bu kimlikle tamamlanan adımı görebildiğinde devam kararını varsayım yerine işlem kaydına dayandırabilir.
Kaynaklar
- n8n, Can I use my own AI API key on n8n Cloud?20 Ekim 2026
- n8n, Introducing n8n Assistant9 Eylül 2026
- Make, Make AI Tools now available in Open Beta20 Mayıs 2025
- Make, Affiliate payouts, incomplete execution retries, new apps17 Nisan 2025
- Zapier, Big changes coming to AI by Zapier3 Ekim 2025