hotels/N8N_MERGE_INSTRUCTIONS.md

🔗 Инструкция: Объединение результатов аудита в n8n

📋 Что делает Code Node

Объединяет результаты от AI Agent (17 детальных ответов) и Regex (17 простых ДА/НЕТ) в единую структуру с итоговой оценкой.

---

🏗️ Структура workflow в n8n

[Start] 
   ↓
[Loop Over Items] ← 17 вопросов
   ↓
   ├─→ [AI Agent] → результаты AI (17 items)
   ↓
   └─→ [Postgres Regex] → результаты Regex (17 items)
   ↓
[Aggregate] → объединяем 34 items в один массив
   ↓
[Code Node: Merge Results] ← ВОТ СЮДА ВСТАВИТЬ КОД
   ↓
[Output] → единая сводка

---

📥 Входные данные

Code Node должен получить массив из 34 элементов:

• Элементы 0-16 (первые 17): результаты от AI Agent
• Элементы 17-33 (последние 17): результаты от Regex

Формат AI Agent (первые 17):

{
  "question": "полное наименование организации ОПФ ИНН ОГРН...",
  "output": {
    "found": true,
    "score": 0.5,
    "quote": "ИП Фролов С.А.",
    "url": "https://example.com/page",
    "details": "На сайте найдено...",
    "checked_pages": 10,
    "confidence": "Средняя"
  }
}

Формат Regex (последние 17):

{
  "output": {
    "found": true,
    "answer": "ДА",
    "extracted": "ИНН: 1234567890",
    "confidence": "Высокая"
  }
}

---

📤 Выходные данные

Code Node возвращает 1 элемент с объединённой сводкой:

{
  "hotel_name": "Городской отель \"Комфорт\"",
  "region": "Камчатский край",
  "audit_date": "2025-10-14",
  "total_criteria": 17,
  "found": 5,
  "not_found": 12,
  "compliance_percentage": 29.4,
  "criteria_results": [
    {
      "criterion_id": 1,
      "criterion_name": "Юридическая идентификация и верификация",
      "criterion_description": "ИНН, ОГРН, полное наименование организации",
      "found": true,
      "status": "НАЙДЕНО",
      "score": 0.5,
      "final_confidence": "Средняя",
      "ai_agent": {
        "found": true,
        "score": 0.5,
        "quote": "ИП Фролов С.А.",
        "url": "https://hotelcomfort41.ru/o-kompanii",
        "details": "На сайте найдено наименование...",
        "confidence": "Средняя",
        "checked_pages": 10
      },
      "regex": {
        "found": false,
        "answer": "НЕТ",
        "extracted": "",
        "confidence": "Высокая"
      }
    },
    // ... остальные 16 критериев
  ]
}

---

🔧 Как использовать в n8n

Шаг 1: Aggregate Node (перед Code Node)

Настройки Aggregate:

• Aggregate: Aggregate All Items (объединить все в один массив)
• Output Field: оставить пустым или data

Это объединит 34 отдельных items (17 от AI + 17 от Regex) в один массив.

Шаг 2: Code Node (вставить код)

1. Добавь Code Node после Aggregate
2. Скопируй код из файла n8n_code_merge_audit_results.js
3. Вставь в Code Node

Важно! Code Node автоматически:

• Разделит массив на AI (0-16) и Regex (17-33)
• Сопоставит результаты по индексу
• Объединит в единую структуру
• Вернёт итоговую сводку

Шаг 3: Передача данных об отеле

Code Node пытается получить hotel_name и region из:

1. Workflow variables: $('Workflow').item.json.hotel_name
2. Первого input item: $input.first().json.hotel_name

Рекомендация: Установи workflow variables в начале:

// В первом Code Node workflow
return [{
  json: {
    hotel_name: "{{ $json.hotel_name }}",
    region: "{{ $json.region }}",
    hotel_id: "{{ $json.hotel_id }}"
  }
}];

---

📊 Логика объединения

Статус found:

• true если хотя бы один метод (AI или Regex) нашёл информацию
• false если оба не нашли

Оценка score (0-1):

• Берётся максимум из AI score и Regex (1 если found, 0 если нет)

Итоговая уверенность final_confidence:

AI found	AI conf	Regex found	Regex conf	Итог
✅	Высокая	✅	Высокая	Очень высокая
✅	Высокая	❌	-	Высокая
❌	-	✅	Высокая	Высокая
✅	Средняя	❌	-	Средняя
❌	Высокая	❌	Высокая	Высокая (не найдено)
❌	-	❌	-	Низкая

---

🧪 Пример workflow

┌─────────────────────┐
│ 1. Start            │
│  hotel_id: xxx      │
│  hotel_name: "..."  │
│  region: "..."      │
└──────────┬──────────┘
           │
┌──────────▼──────────┐
│ 2. Set Variables    │  ← Сохраняем hotel_name, region
└──────────┬──────────┘
           │
┌──────────▼──────────┐
│ 3. Generate Items   │  ← Создаём 17 items (вопросы)
└──────────┬──────────┘
           │
           ├─────────────────────────────┐
           │                             │
┌──────────▼──────────┐     ┌────────────▼──────────┐
│ 4a. AI Agent        │     │ 4b. Postgres Regex    │
│  (17 детальных)     │     │  (17 простых ДА/НЕТ)  │
└──────────┬──────────┘     └────────────┬──────────┘
           │                             │
           └─────────┬───────────────────┘
                     │
           ┌─────────▼──────────┐
           │ 5. Aggregate       │  ← 34 items → 1 массив
           └─────────┬──────────┘
                     │
           ┌─────────▼──────────┐
           │ 6. Code Node       │  ← ВСТАВИТЬ КОД СЮДА
           │  (Merge Results)   │
           └─────────┬──────────┘
                     │
           ┌─────────▼──────────┐
           │ 7. Save to DB      │  ← Сохраняем в hotel_audit_results
           └────────────────────┘

---

💾 Сохранение результатов в БД

После Code Node добавь Postgres Node для сохранения:

INSERT INTO hotel_audit_results 
(hotel_id, audit_date, total_criteria, found, not_found, 
 compliance_percentage, criteria_results, created_at)
VALUES 
($1, $2, $3, $4, $5, $6, $7::jsonb, NOW())
ON CONFLICT (hotel_id, audit_date) DO UPDATE SET
  total_criteria = EXCLUDED.total_criteria,
  found = EXCLUDED.found,
  not_found = EXCLUDED.not_found,
  compliance_percentage = EXCLUDED.compliance_percentage,
  criteria_results = EXCLUDED.criteria_results,
  updated_at = NOW()

Parameters:

1. {{ $json.hotel_id }}
2. {{ $json.audit_date }}
3. {{ $json.total_criteria }}
4. {{ $json.found }}
5. {{ $json.not_found }}
6. {{ $json.compliance_percentage }}
7. {{ JSON.stringify($json.criteria_results) }}

---

✅ Чек-лист

• Aggregate Node объединяет 34 items
• Code Node получает массив из 34 элементов
• Первые 17 - от AI Agent (детальные)
• Последние 17 - от Regex (простые)
• Workflow variables содержат hotel_name и region
• Результат сохраняется в БД

---

Файл кода: n8n_code_merge_audit_results.js
Дата: 2025-10-14
Автор: Фёдор + AI Assistant