Des sorties structurées et vérifiées · n8n Starter Kit : le guide complet

Un texte libre ne se range pas dans un Google Sheets. Quand la suite du workflow attend des champs précis, imposez un format. Dans une Basic LLM Chain, activez Require Specific Output Format et branchez un Structured Output Parser, ou prenez directement un Information Extractor. Le plus simple est de donner un exemple (Generate From JSON Example) :

JSON

{
  "nom": "Hassan Bennani",
  "ville": "Mohammedia",
  "type_local": "restaurant",
  "nombre_appareils": 4,
  "budget_dh": 45000,
  "urgent": true
}

n8n en déduit le schéma : les noms et les types des champs. Les valeurs de l’exemple sont ignorées, et chaque champ devient obligatoire.

Le modèle peut se tromper avec aplombUn format respecté ne garantit pas un contenu juste : un budget mal lu reste un nombre valide. Placez un nœud If après l’extraction pour les cas à risque, budget absent ou ville hors zone, et envoyez-les à un humain. Gardez aussi les calculs exacts, comme le TTC, dans une expression ou un nœud Code, jamais dans le modèle.