Այս փուլում սովորում ենք n8n-ի լեզուն՝ JSON-ը, և կառուցում ավտոմատացման կմախքը։

Օր 1. Մուտք n8n և Google Gemini-ի ինտեգրում Թեմաներ. Node-երի տեսակները Trigger և Action, Webhooks, JSON կառուցվածքը։ AI մաս. Google Gemini node-ի միացում Google AI Studio-ի անվճար API Key-ով և պարզ տեքստի գեներացիա։ Գործնական. Telegram Bot-ի ստեղծում։ Գրում ես բոտին հարց, n8n-ը ուղարկում է Gemini-ին և պատասխանը վերադարձնում Telegram-ով։

Օր 2. Տրամաբանություն և որոշումներ․ Logic Flow Թեմաներ. If, Switch, Merge node-եր։ Ինչպես տարանջատել հոսքերը օրինակ VIP հաճախորդ և սովորական։ Գործնական. Email Sorter։ AI-ը վերլուծում է ստացված նամակի տոնայնությունը Positive կամ Negative։ Եթե բողոք է, ուղարկում է Slack Support, եթե գովասանք է, պահպանում է Google Sheet-ում։

Օր 3. Տվյալների ձևափոխում․ Data Transformation Թեմաներ. Edit Fields Set, Code Node, Date և Time ձևաչափում։ Գործնական. CRM Cleaner։ Խառը ֆորմատով հեռախոսահամարների և անունների ավտոմատ ուղղում AI-ի և Code node-ի օգնությամբ։

Օր 4. API-ներ և HTTP Requests կապ արտաքին աշխարհի հետ Թեմաներ. GET և POST հարցումներ։ Ինչպես միանալ ծառայություններին, որոնք չունեն պատրաստի node n8n-ում։ Գործնական. Weather Assistant։ Օգտվել OpenWeatherMap-ի կամ այլ անվճար API-ից։ Ստանալ վաղվա եղանակի տեսությունը։ If node-ով ստուգել, եթե անձրև է գալու, Telegram-ով ուղարկել հիշեցում Վերցրու անձրևանոց։

Օր 5. Structured Output, AI-ը որպես տվյալների օպերատոր Թեմաներ. Prompt Engineering JSON-ի համար։ Ինչպես ստիպել AI-ին վերադարձնել ոչ թե տեքստ, այլ կառուցվածքային տվյալներ կոդ կամ աղյուսակ ձևաչափով։ JSON Parse։ Գործնական. Meeting Notes to Tasks։ Բոտին ուղարկում ես հանդիպումից կամ զանգից խառը նոթեր տեքստային տարբերակով։ AI-ը վերլուծում է և հանում է կառուցվածքային տվյալներ՝ հաճախորդ, խնդիրներ, վերջնաժամկետ։

Օր 6. AI Tools և Agents գործակալներ Թեմաներ. Agent Node։ Ինչպես է AI-ը ինքնուրույն որոշում օգտագործել գործիք, թե պատասխանել ինքնուրույն։ Wikipedia API։ Գործնական. Smart Fact Checker։ Բոտին տալիս ես հարց։ Agent-ը որոշում է՝ Եթե մաթեմատիկական հաշվարկ է, օգտագործում է հաշվիչ գործիք։

Օր 7. RAG մաս 1 Retrieval Augmented Generation Թեմաներ. Vector Stores Pinecone կամ Supabase։ Ինչ է Embedding-ը։ Ինչպես սեփական տվյալները դարձնել AI-ի համար հասկանալի։ Գործնական. Փաստաթղթերի ներբեռնում և վեկտորիզացիա տվյալների ներմուծման հոսք։

Օր 8. RAG մաս 2 Chat with Data Թեմաներ. Retrieval հոսքեր։ Հարցի համեմատում բազայի հետ և կոնտեքստային պատասխան։ Hallucination prevention՝ ստի կանխարգելում։ Գործնական. HR Bot։ Հարցեր տալ ընկերության ներքին կանոնադրությունից PDF ֆայլից և ստանալ ճշգրիտ պատասխաններ։

Ինչպես սարքել համակարգեր, որոնք չեն փչանում և բիզնես արժեք են տալիս։

Օր 9. Human in the Loop մարդու մասնակցություն Թեմաներ. Wait for Webhook։ Approval workflows հաստատման կոճակներ Telegram-ում կամ Slack-ում։ Գործնական. Content Writer and Approval։ Դու գրում ես թեման օրինակ 5 խորհուրդ AI սովորելու համար AI-ը գրում է տեքստը post draft Ուղարկում է քեզ Telegram կամ Slack երկու կոճակով Հաստատել Approve և Մերժել Reject Եթե Approve, տեքստը ուղարկում է Final Channel կամ պահում է Google Sheet-ի Ready to Post էջում Եթե Reject, հարցնում է ինչն է փոխել և նորից գեներացնում

Օր 10. Error Handling, Scaling և Demo Day Թեմաներ. Error Trigger node։ Ինչ անել երբ API-ը կախում է retry ռազմավարություն։ Execution Data-ի մաքրում Ավարտական նախագիծ։ Յուրաքանչյուր ուսանող ներկայացնում է իր բարդ ավտոմատացումը օրինակ Lead Scoring System, Support Bot, Automated Reporting