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Neste vídeo, eu te guio pelo sistema de avaliação do n8n e mostro como testar corretamente seus fluxos de trabalho de IA antes de colocá-los em produção. A maioria das pessoas pula essa fase crítica de testes, mas as avaliações ajudam você a medir precisão, uso de tokens, tempo de execução e desempenho geral do fluxo de trabalho antes que um negócio dependa dele.
Eu cubro todos os cinco tipos de avaliação integrados no n8n: categorização, correção, ferramentas utilizadas, similaridade de strings e utilidade. Você aprenderá quando usar cada tipo, como configurar conjuntos de dados de teste no Google Sheets ou tabelas de dados, e como acompanhar seus resultados ao longo do tempo. Também explico as melhores práticas, como mudar apenas uma variável por vez, documentar seus prompts e configurações de modelo, e construir conjuntos de dados de treinamento adequados com exemplos suficientes para validar seu fluxo de trabalho com confiança.
Ao longo do vídeo, mostro exemplos reais usando agentes de IA, extratores de informações e cadeias de sumarização. Você verá como configurar o gatilho de avaliação, definir nós de métricas e usar o nó de verificação de avaliação para ramificar a lógica do seu fluxo de trabalho. Ao final, você saberá exatamente como testar seus fluxos de trabalho de IA de forma sistemática, melhorar a precisão por meio de iteração e evitar colocar automações não testadas em produção que podem falhar inesperadamente.
CARACTERÍSTICAS TEMPORAIS
00:00 Introdução à Avaliação de Fluxo de Trabalho de IA
01:35 Entendendo Avaliações no n8n
03:02 Onde Encontrar Resultados de Avaliação
04:07 Criando Seu Conjunto de Dados de Treinamento
05:17 O Que Mudar Ao Testar
07:32 Configurando Nós de Avaliação
09:53 Exemplo 1: Categorização (Correção)
13:40 Executando Sua Primeira Avaliação
16:30 Exemplo 2: Avaliação de Ferramentas Utilizadas
20:00 Exemplo 3: Similaridade de Strings
23:00 Exemplo 4: Métrica de Utilidade
25:00 Exemplo 5: Correção com Tabelas de Dados
27:00 Considerações Finais e Melhores Práticas
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