Transcription
Привет! В этом видео мы с вами познакомимся с новой нодой, которая появилась в сервисе n8n, либо n8n нот, называется Data Table. Знаете, я поначалу, когда начал изучать одну ноду, смотреть её, она, правда, пока доступна только бета-тестирование, хотя, возможно, когда вы уже смотрите это видео, она доступна всем. И у неё чуть больше возможностей, потому что вчера ещё многих возможностей не было, сегодня они, аа, выкатили новое обновление, и в ноде появились большее количество возможностей. Я думаю, что они эту ноду будут допиливать.
И знаете, поначалу, когда я с ознакомился с этой нодой, я не увидел каких-то больших преимуществ. Да, она чуть быстрее, чем нода Google Sheets. Да, она позволяет нам не регистрироваться там в том же Google и забивать данные на нашем сервере. То есть, если у нас n8n развёрнут на нашем сервере, то, соответственно, таблицы будут также формироваться на нашем сервере. Это удобно для, например, законов там о защите каких-то там данных, там персональных данных, либо о хранении данных.
И, аа, альтернативу там Google Sheets мы использовали Airtable, но это всё же тоже такой сервис, который не позволял нам, а нам хранить эти данные где-то на стороне PostgreSQL, как вариант, да, либо база данных PostgreSQL, либо Supabase из базы данных. Это да, это хорошая альтернатива, но использовать там Supabase либо PostgreSQL базы данных для временного хранения каких-то материалов, но это так себе история. И, на мой взгляд, как раз нода Data Table и позволит нам, во-первых, упрощать наши автоматизации.
А во-вторых, я сразу же вспомнил нашего агента, который мы с вами создавали там буквально несколько дней назад. Этот агент, его основная задача, то есть это автоматизация, которую мы с вами создавали, а её основная задача — дожидаться сообщений от пользователя, который, знаете, дробит сообщения. То есть, вместо того, чтобы написать одним сообщением "Привет, как дела?", он пишет там: одно сообщение "Привет", второе "Как", третье "Дела?" с вопросительным знаком. И с помощью этой автоматизации мы решали эту проблему. Мы соединяли, соответственно, все эти сообщения вместе для того, чтобы наша агентная бот отвечал не на каждое сообщение, а на общую картину. То есть, чтобы у него была общая картина, и он отвечал, аа, на все эти сообщения вместе.
Да, и это видео уже размещено на моём канале, обязательно посмотрите. Плюс, этот шаблон вы всегда можете скачать в первом закреплённом сообщении под этим, под даже этим видео. И смотрите, мы здесь в этом шаблоне как раз и использовали ноду Redis. Нода Redis она у нас выполняла роль такого блокнота, куда мы записывали те сообщения, которые приходили. Мы дальше проверяли, писал пользователь или нет, эм, до этого. Если он писал до этого, то есть в течение там двадцати секунд, у него есть накопленные сообщения. Если сообщения были накоплены, то мы, соответственно, в наш workflow останавливался и дальше не взаимодействовал. Если сообщение было ээ, и эти сообщения накапливались, то мы просто там собирали их все вместе и отправляли нашему агенту в качестве ответа.
Аа, в комментариях под тем видео я видел, что многим там как бы непонятен дополнительный, дополнительный использованный сервис Redis. Они бы хотели там избежать его, потому что получилось достаточно сложная автоматизация. Знаете, на мой взгляд, как раз можно ээ заменить ноду Redis тем самым Data Table. Data Table он недавно появился, сейчас добавляются новые возможности. В первую очередь, конечно, Data Table — это замена Google Sheets с таблицей, там Airtable. Таблица может быть временным базой данных, да, для тех, кто использует, например, ээ, PostgreSQL, PostgreSQL либо Supabase эс база данных для хранения каких-то временных документов. Аа, его преимущество, одно из преимущества — в скорости. То есть, аа, скорость работы, например, аа, нашего workflow, ну, то есть нашего эгента, наша автоматизация именно с нодой, но дай Data Table, она будет в разы быстрей.
Да, в качестве эксперимента, вот здесь есть такой тест. Мы ээ генерируем триста каких-то либо тем, и можем, соответственно, посмотреть, за сколько эти триста тем, за сколько по времени запишутся в Google Sheets таблицу. Да, вот смотрите, весь процесс занял три тысячи шестьсот тридцать две миллисекунды. И те же самые там триста сгенерированных тем, которые записываются в нашу таблицу Data Table, на на весь процесс ушло двести девяносто восемь миллисекунд. То есть, как минимум в десять раз, в десять раз скорость работы Data Table, аа, меньше, чем у того же там Google Sheets, хотя Google Sheets до этого тоже выигрывал всякие тестирования, а с по сравнению там с другими сервисами. Поэтому Data Table — это та нода, которая на плюс.
Да, вот, например, в Google Sheets там необходима авторизация через Google, там сложная привязка. Когда же мы вставляем ноду Data Table, нам не требуется никакая привязка. Мы просто, например, берём там insert row, то есть добавить какие-то записи в таблицу, и здесь выбираем саму таблицу. Сама таблица создаётся прямо с этой ноды. То есть, мы можем нажать "Create Data Table" и попадём в ноду для создания этой таблицы. То есть, мы переходим в моду и тут же мы называем эту таблицу, например, "Demo", "Demo", там, не знаю, как-нибудь "Demo YouTube", да, либо "Demo Video", "Demo Video". Нажимаем "Create" и всё. То есть, буквально несколько шагов, у нас создаётся таблица.
Единственное, здесь очень важно, когда мы забиваем данные в эту таблицу, так, где это ноды, которые создал. Вот, когда мы забиваем данные в эту таблицу, очень важно учитывать те параметры таблицы, в которые мы добавляем. То есть, мы здесь также можем добавить те самые колонки, точно так же там, как и в Google таблицах. Но в Google таблицах параметры, по-моему, если не ошибаюсь, они можно и выставлять вручную, но это тоже как бы долго, муторно. Здесь же в таблице Data Table есть возможность ставить название таблицы, например, да, вот имя, там, не знаю, там ID, да, ID номер, найди номер. И в, и вбить, как будут записываться эти данные. В данные будут записываться в виде текста, либо данные будут записываться в виде там числовых значений. Все числовые значения мы будем записывать как числовые значения, весь текст мы записываем как текст.
И когда мы отправляем какие-либо данные, но сейчас не будем сохранять какие-либо данные в нашу таблицу. Вот, например, у меня есть Google Sheets таблица, да, с пронтами из нано-банана и агента, да, где мы полностью описывали данные по этому агенту. И я хочу, например, эти все данные перевести во временную папку от Data Table. Что я делаю? Я просто, я просто соединяю Google Sheets с таблицей и Data Rows. То есть, всё, смотрите, вот здесь вот, вот данные будут автоматически перетекать, ээ, буквально там несколько секунд. То есть, мы вытащили эти данные с нашей Google таблицы, с нашей, с нашей Google таблицы определённой, и эти данные можем разместить непосредственно в на Data Table.
А в n8n. Единственное, нужно, когда даты данные переходят, а мы должны указать значение. То есть, смотрите, вот здесь вот все текстовые значения, здесь, аа, значения в виде цифр, то есть они так отображаются. То же самое, те же самые значения должны быть выставлены, как раз в наш, в наш Data Table. Мы просто выбираем лист, куда мы собираемся выгрузить, ну, либо, как я показывал, создать свой лист и выгрузить. И можно поставить там автоматическую выгрузку. Единственное, при автоматической выгрузке, когда у нас нет столбцов, он их не создаёт. Поэтому все данные, которые мы хотим выгрузить, мне я сделал, соответственно, вручную.
Значит, какие ещё есть возможности использования Data Table? То есть, я здесь накидал их основные преимущества. То есть, это временное хранение данных, как и, как и в примере использования нод Redis. Локальная мини-база данных для автоматизации, то есть, когда нам нужна какая-то временная также база данных, и мы не хотим настраивать такие сервисные, там, как PostgreSQL, Airtable или MySQL. Условная логика или проверка на наличие данных. Отправляй письмо только, если email есть в нашей базе данных. Но это стандартные, как бы, и процедура. Автономность. Да, если у тебя n8n крутится на твоём сервере, Data Table будет всегда доступна и не зависит от интернета или API ключей. То есть, когда мы запускаем процесс, и мы обращаемся к стороннему серверу, например, мы обращаемся к серверу Google, мало ли что может произойти. Интернет плохой, аа, хостинг что-то там тупит, либо тем более там к Airtable, мы всегда идём через API. Когда же у нас все, все данные хранятся на одном нашем локальном сервере, то он в любом случае будет эти данные записывать в этот локальный сервер и не будет возникать ошибки, особенно на больших каких-то процессах. Когда весь процесс прошёл, все данные обработались, и нам необходимо эти данные куда-то выгрузить, и на последнем шаге, когда всё ломается, но это не очень круто. Здесь же у нас Data Table система не будет ломаться, потому что она будет находиться в одном месте с нашим ээ n8n, в одном месте размещена с нашим n8n.
Ну и, конечно, Data Table можно использовать в качестве инструментов, да, для наших агентов. То есть, мы создаём агента, прописываем ему промт, рассказываем, с какими, какие инструменты в него подключены, и как он должен взаимодействовать с этими инструментами. Пример: добавлять какие-то таблицы, проверять, вытаскивать данные из таблицы, обновлять данные из таблицы, проверять дату загрузки данных из таблиц. Я думаю, что инструментов здесь будет ещё большее количество, потому что Data Table, говорю, появился буквально там несколько дней назад. И вчера, например, был только там вот Delete, Get и Insert, и Update. Сейчас появились новые инструменты там. Поэтому, ребят, присмотритесь к инструменту Data Table. Он вроде бы простой, но решает большое количество задач и проблем.
Я надеюсь, что это видео было вам полезно. Обязательно подпишитесь на канал, подпишитесь на Telegram-канал. Все ссылки, все шаблоны находятся в первых закреплённых сообщением под этим видео либо в разделе с описанием. С вами был Игорь Зуевич. Пока!