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GenAI nodes

Los nodos para trabajar con los modelos de lenguaje: RAG y automatizaciones de IA dentro de los workflows — el LLM como un nodo cualquiera.

FOCUS · EL LLM EN EL FLUJOPrompts, embeddings y vector stores como nodos: las automatizaciones GenAI sin escribir código
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01 · Qué es

GenAI & LLM nodes, en claro.

La extensión de IA de KNIME trata los modelos de lenguaje como nodos: conectores para OpenAI, Azure, modelos locales (Ollama/GPT4All), nodos para prompts sobre tablas enteras, embeddings y vector stores para el RAG. La automatización GenAI — clasifica estos mil tickets, extrae los campos de estas facturas — se construye arrastrando.

A tabelle
el prompt aplicado a mil filas: la GenAI en batch, gobernada
RAG con nodos
embeddings + vector store + retrieval: el 'pregunta a tus documentos' visual
Locale
Ollama y modelos en casa: la GenAI incluso sin nube
GenAI & LLM nodes
IMAGEN OFICIAL KNIME · GENAI NODES
INTERFACCIA REALE · K-AI COSTRUISCE IL WORKFLOW · FONTE: KNIME DOCS
INTERFAZ REAL · K-AI CONSTRUYE EL WORKFLOW · FUENTE: KNIME DOCS
02 · Cómo usarlo bien

Las cosas que marcan la diferencia.

La caja GenAI

El caso de usoclasificar, extraer, resumir
LLM connector
Prompts sobre columnas
Embeddings & RAG
el modelo · la escala · el contexto
Evaluación en el flujola calidad medida, siempre
Cloud u on-premel modelo según los vínculos
La GenAI con la disciplina del workflow

El batch gobernado

Mil documentos procesados con logs, costes y retries: la GenAI de proceso, no de chat.

Evaluación en el flujo

Muestras verificadas y métricas de calidad: el output de la IA controlado como cualquier dato.

El RAG sobre los documentos de casa

Manuales y contratos consultables: el índice construido en el workflow, los permisos respetados.

Costes por ejecución

Tokens contados y el modelo correcto por tarea: la IA en la factura, bajo control.

03 · En profundidad

GenAI en los flujos: prompts, RAG y agentes como nodos

La extensión de IA trae los LLM a los workflows: los nodos conectan los proveedores (OpenAI, Azure, Anthropic, modelos locales vía Ollama/GPT4All), los prompts se construyen con los datos del flujo (la fila se convierte en contexto), el RAG se ensambla con nodos (embeddings, vector store, retrieval), los agentes orquestan herramientas y decisiones; el valor: la IA DENTRO de la pipeline de datos existente — clasificar tickets, enriquecer maestros, extraer de documentos — con la gobernanza del Hub.

  • Multi-provider — OpenAI, Azure, Anthropic o el modelo local: se cambia con un nodo
  • Modelli locali — Ollama y GGUF: la GenAI sin datos fuera del perímetro
  • RAG con nodos — embeddings, store y retrieval visuales: el RAG explicable
  • Prompt dai dati — cada fila su contexto: la clasificación masiva
  • Agenti — los LLM que usan herramientas dentro de los límites del flujo: el control se queda
  • Governance Hub — quién usa qué modelo, con qué datos: la IA registrada
04 · Números y ciclo de vida

Los números que cuentan.

0
código para el primer caso GenAI
locale
la opción para los datos sensibles
audit
cada llamada LLM trazable en el flujo
giorni
el PoC sobre un caso real
La GenAI útil vive en los procesos: el caso de uso correcto, el modelo correcto, los guardrails — con nodos, con nosotros.
05 · Casos de uso

Dónde rinde de verdad.

Clasificación de documentos

Tickets, correos y facturas clasificados por el LLM.

Extracción de datos

Los campos de los PDF a la tabla, en flujo.

Enriquecimiento de datos

Descripciones y categorías generadas a escala.

La GenAI rinde cuando es un proceso repetible: en el workflow lo es — con los controles de serie.