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n8n 是一个开源的工作流自动化工具，类似于 dify，但更灵活、更强大。
你可以通过可视化界面，将不同的应用和服务连接起来，实现自动化任务。

跟dify相比如何？

【核心功能对比表】

如何选择：如果你主要关注AI应用开发，Dify更合适；
如果你需要连接多种系统和服务，n8n会是更好的选择。

以下是n8n的部署和使用

常规部署的两种方式：npm 和 docker，按需选择

• • npm优势：快速启动
• • docker优势：便于管理数据库，好管理，好迁移，兼容性强

方式1. npm安装

步骤1. 安装Node.js

 # 更新软件包列表 sudo apt update # 安装Node.js和npm sudo apt install nodejs npm # 检查版本 node -v npm -v

步骤2. 安装n8n

 # 安装n8n sudo npm install -g n8n # 查看版本 n8n -v

步骤3. 启动n8n

 # 启动n8n n8n

启动如遇报错

这个错误表明你当前使用的 Node.js版本（18.19.1）不被n8n支持。n8n需要Node.js版本在20.19到24.x之间。

要解决这个问题，你需要升级你的Node.js版本。

 # 1.下载NVM安装脚本 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash # 2.加载NVM环境变量 source ~/.nvm/nvm.sh

重新打开终端

 # 3.验证NVM是否可用 nvm --version # 4.安装所需版本的Node.js nvm install 20.19 # 5.使用新安装的Node.js版本 nvm use 20.19 # 6.验证Node.js版本 node -v

然后再启动

 n8n

步骤4. 初始化n8n界面

在浏览器输入

 http://localhost:5678

就能看到如下3个初始化界面

如果当时点了“跳过”，后续才想激活，可以点左下角，进入“设置"--"使用和计划"，重复以上激活步骤

步骤5. 配置大模型

点击 概述 - 证书 - 添加新凭证 -- 选OpenAI -- 输入API key和URL -- 保存

• • 类型：OpenAI
• • API Key ：可以用
  • • 免费的硅基流动[5]
  • • 免费的Openrouter[6]
  • • 各大模型官网申请 API-KEY
• • Base URL：https://apisiliconflow.cn/v1[7]

方式2. docker安装

n8n 版本说明

n8n 每周发布一次小版本。

• • latest：适用于生产环境
• • next：最新 beta 版本，可能不稳定

启动 n8n

 docker volume create n8n_data docker run -it --rm    --name n8n   -p 5678:5678   -v n8n_data:/home/node/.n8n   docker.n8n.io/n8nio/n8n

• • 创建数据卷 n8n_data 用于本地持久化数据。
• • 镜像通过端口 5678 暴露容器。

访问地址：http://localhost:5678[8]

初始化n8n界面 和 配置大模型 参考npm安装的步骤4和5

3.1 自建工作流

示例Demo：做一个大模型对话的工作流

新建工作流，

该节点的呈现方式，让 Agent 的定义真正具象化了

Agent定义：Agent（智能体）是具备自主行动能力的系统，LLM 充当代理的大脑，包含规划(Planning)、记忆(Memory)、工具(Tools)、执行(Action)四大要素（或称组件），能够执行一系列复杂的任务。

配置“Chat Model”

• • 选接口方式：OpenAI类型和OpenRouter类型都配置过，都可以选
• • 选LLM模型：（以OpenRouter为例）如“deepseek-chat-v3-2024:free”

配置完毕，点击灰色处回到工作流界面，打开聊天，执行流程

3.2 使用模板创建工作流

示例Demo：做一个简易的RAG工作流

n8n的社区资源丰富，有很多应用模板可借鉴，按照以下步骤使用模版创建工作流：

1. 1. 进入应用市场
2. 2. 搜索/选择应用
3. 3. 点击免费使用
4. 4. 复制工作流json代码
5. 5. 创建工作流
6. 6. 在画布上，粘贴工作流

至此，我们学会了模板应用的创建

点击“执行工作流”，上传一份文档，就可以开始RAG对话了。

---

如何运行？

比如OpenAI类型的 API-KEY 失效了，就可以把这些聊天模型(LLM)、嵌入模型(Embedding)，更换成有额度的模型。

比如数据库节点要配置自己的端口、用户名、密码等信息。

比如HTTP节点需要更换URL。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

学会后的收获：

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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