n8n-nodes-rckflr-ner

Este é um nó da comunidade n8n para Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER). Ele permite extrair informações estruturadas de texto não estruturado, identificando e categorizando entidades como pessoas, organizações, locais, datas e muito mais. Este nó utiliza modelos de aprendizado de máquina de ponta da Hugging Face Transformers.js, executando-os localmente na sua instância do n8n.

Idiomas: English | Español | Português

Funcionalidades

• Processamento Local: Todos os cálculos são executados diretamente no servidor que hospeda sua instância do n8n. Nenhum dado é enviado para serviços de terceiros, garantindo privacidade e segurança.
• Não São Necessárias Chaves de API Externas: Este nó é totalmente gratuito e não requer assinaturas pagas ou chaves de API.
• Modelo Confiável: Utiliza um modelo potente e específico para o idioma inglês (Xenova/bert-base-NER) para garantir estabilidade e desempenho.
• Agregação Personalizável: Controle como o modelo agrupa as partes de tokens reconhecidas em uma única entidade coerente.

Nota Importante: O desempenho e a velocidade deste nó dependem muito dos recursos de hardware (CPU, RAM) da máquina que executa o n8n. Na primeira vez que o nó é usado, o modelo será baixado e armazenado em cache, o que pode levar algum tempo.

Instalação

1. Vá para Settings > Community Nodes na sua instância do n8n.
2. Selecione Install e digite n8n-nodes-rckflr-ner.
3. Clique em Install para adicionar o nó à sua instância do n8n.

Uso

O nó recebe uma string de texto especificada na propriedade Input Text (Texto de Entrada) e retorna um único item com um novo campo contendo um array das entidades encontradas.

Importante: Este nó sempre produzirá exatamente um item de saída. Ele não processa múltiplos itens de sua entrada. O parâmetro Input Text (Texto de Entrada) é sempre obrigatório.

Propriedades do Nó:

• Input Text (Texto de Entrada): O texto que você deseja analisar.
• Aggregation Strategy (Estratégia de Agregação): Define como agrupar pedaços de palavras em uma única entidade (por exemplo, "Nova" e "Iorque" se tornando "Nova Iorque"). A estratégia simple é recomendada para a maioria dos casos.
• Output Field Name (Nome do Campo de Saída): O nome do campo onde o array de entidades resultante será armazenado.

Fluxo de Trabalho de Exemplo

Você pode encontrar um fluxo de trabalho de exemplo no diretório examples do repositório ou simplesmente copiando o código abaixo e colando-o na sua tela do n8n.

Em breve

Licença

MIT