LLM Node

O node LLM (Large Language Model) permite executar prompts diretamente dentro do seu Workflow usando um dos modelos de IA disponíveis.
Isso torna possível gerar texto, transformar dados, analisar inputs ou criar saídas estruturadas automaticamente.

---

🛠️ Como Funciona

1. Você seleciona um provider (ex.: Zaia).
2. Você escolhe um modelo (ex.: Claude, GPT, etc.).
3. Você define o tipo de saída → texto ou JSON.
4. Você define a temperature → controla o equilíbrio entre precisão (respostas determinísticas) e criatividade (respostas diversas).
5. Você escreve um prompt que o LLM irá executar.

O resultado pode então ser passado para outros nodes no Workflow.

---

⚙️ Opções de Configuração

• Provider → o serviço que alimenta o LLM (ex.: Zaia).
• Model → qual modelo usar (ex.: claude-sonnet-4.5).
• Output type →
  • Text: resposta livre.
  • JSON: resposta estruturada (ideal para automação).
• Temperature →
  • Baixa = determinística (ex.: 0.1 → respostas precisas).
  • Alta = criativa (ex.: 0.8 → mais variação).
• Prompt → a instrução/consulta que você quer que o LLM processe.

---

📌 Exemplos de Uso

• Resumo: insira um texto longo, obtenha um resumo curto como saída.
• Transformação de dados: converta texto não estruturado em JSON para APIs.
• Geração criativa: peça descrições de produtos, posts para redes sociais ou textos de marketing.
• Apoio à decisão: avalie condições e sugira próximos passos.

---

🚀 Exemplo

Prompt:

Extract the email and phone number from the following text and return in JSON:

"Hi, my name is John. You can reach me at john@example.com or call me at +1 555 123 4567."

Saída (JSON):

{
  "email": "john@example.com",
  "phone": "+1 555 123 4567"
}

---

⚡ Dica: Seja sempre explícito nos seus prompts sobre o formato esperado (ex.: JSON, tópicos, instruções passo a passo).