Hola, Jorge Andrés. ¿Cómo va?
Tu reflexión tiene mucho sentido. En la práctica, la mejor estrategia es combinar las fortalezas del LLM con las del código tradicional.
Un LLM destaca en tareas como interpretar lenguaje natural, resumir información, clasificar textos, generar explicaciones y extraer datos de documentos. En cambio, cuando se trata de cálculos numéricos complejos, procesamiento de grandes volúmenes de datos o operaciones que requieren alta precisión, lo más recomendable es utilizar nodos de código, bibliotecas especializadas o consultas a bases de datos.
Por ejemplo:
- Si necesitas calcular el presupuesto de una obra con miles de registros, el cálculo puede realizarse con JavaScript, Python o una consulta SQL.
- Después, el LLM puede recibir el resultado y generar un informe en lenguaje natural, identificar tendencias o responder preguntas como: "¿Qué rubro tuvo el mayor costo?" o "¿Qué factores explican el aumento del presupuesto?".
Mira este ejemplo:
const total = costos.reduce((suma, valor) => suma + valor, 0);
console.log(total);
Este código suma todos los valores de un arreglo y muestra el resultado. Después de obtener ese valor, el LLM puede utilizarlo para elaborar una explicación o un reporte comprensible para el usuario.
En flujos de n8n, esta separación de responsabilidades suele dar mejores resultados: el código procesa y calcula, mientras que el LLM interpreta, resume y comunica la información. Así se obtiene mayor precisión, confiabilidad y un mejor aprovechamiento de cada herramienta.
Espero haber ayudado. Cuenta con el apoyo del Foro en tu trayectoria. Estoy a tu disposición.
¡Un saludo y buenos estudios!
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