n8n AI工作流：3个实战案例，轻松入门AI自动化

在人工智能领域，自动化扮演着越来越重要的角色。n8n 作为一个强大的工作流自动化平台，结合 AI 技术，能够帮助我们构建各种智能化应用。本文将介绍 3 个简单实用的 n8n AI 工作流案例，带你一步步掌握 n8n 的 AI 功能，开启你的自动化之旅。 我们将深入探讨 RAG 流水线与聊天机器人、客户支持工作流以及 LinkedIn 内容生成等主题，涵盖了从数据处理、AI 模型集成到实际应用的全过程。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得启发和实践经验。让我们一起探索 n8n 的强大功能，释放 AI 的无限潜力！

要点总结

RAG 流水线与聊天机器人：学习如何使用 Pinecone 向量数据库、Google Drive 和 Open Router 构建智能聊天机器人。

客户支持工作流：了解如何集成 Gmail 和 n8n AI 代理，自动化客户支持流程，提升效率。

LinkedIn 内容生成：掌握使用 Tavily 和 Google Sheets 自动生成 LinkedIn 内容的技巧，提升社交媒体影响力。

向量数据库：理解向量数据库的概念及其在 AI 应用中的作用。

Open Router：探索 Open Router 如何连接各种 AI 模型，实现灵活的 AI 集成。

n8n AI 工作流实战案例详解

案例一：RAG 流水线与聊天机器人构建

rag（retrieval augmented generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，可以显著提升聊天机器人的智能化水平。它使得聊天机器人能够利用外部知识库，更准确、更全面地回答用户问题。

在 n8n 中，我们可以使用 RAG 流水线构建一个能够回答关于特定文档的问题的聊天机器人。这个案例中，我们将使用 Pinecone 作为向量数据库，Google Drive 和 Google Docs 作为数据来源，Open Router 连接各种 AI 模型。

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如果你对RAG的含义不清楚，别担心，我们来解析一下

什么是 RAG？

RAG 代表检索增强生成，可以简单的理解为，当用户向AI提问，AI自身无法给出答案时，它会先在外部知识库中进行搜索，然后结合检索到的信息生成答案。

什么是向量数据库？

向量数据库是一种多维空间中的点构成的数据库。每个点代表一个向量，向量数据库根据词或词组的意义将向量放置在空间中的不同位置。

具体来说，我们可以按照以下步骤操作：

1. 准备工作：创建 Google Cloud 项目

   • 首先，你需要一个 Google Cloud 账号。如果没有，可以免费注册一个。进入 Google Cloud 控制台，创建一个新的项目。
   • 启用 Google Drive API 和 Google Sheets API。在 API 和服务页面中搜索并启用这两个 API。
   • 创建 OAuth 客户端 ID。在凭据页面中创建一个 OAuth 客户端 ID，并选择 Web 应用程序类型。

2. 设置 Pinecone 向量数据库

   • 访问 Pinecone 官网 并注册账号。
   • 创建一个新的索引（Index）。选择合适的配置，例如文本嵌入模型 text-embedding-3-small、AWS 云提供商以及服务器位置。
   • 获取 Pinecone API 密钥。在 API Keys 页面中创建并复制 API 密钥，后面会用到。

     

3. 在 n8n 中配置 Google Drive 触发器

   • 添加 Google Drive Trigger 节点。设置触发器，以便在指定 Google Drive 文件夹中的文件发生更改时启动工作流。
   • 连接 Google Drive 账号。创建一个新的凭据，并提供 OAuth 客户端 ID 和客户端密钥。
   • 选择要监控的文件夹。指定包含文档的 Google Drive 文件夹。

4. 从 Google Docs 下载文件

   • 添加 Google Drive 节点。配置节点以从 Google Docs 文件中下载内容。
   • 选择下载操作，并指定文件 ID。文件 ID 可以从 Google Drive Trigger 节点获取。

5. 使用 OpenAI 嵌入模型向量化文档

   • 添加 OpenAI Embeddings 节点。配置节点以使用 OpenAI 的嵌入模型将文档内容转换为向量。
   • 选择 text-embedding-3-small 模型，并提供 OpenAI API 密钥。

6. 将向量数据存储到 Pinecone

   • 添加 Pinecone Vector Store 节点。配置节点以将向量数据存储到 Pinecone 向量数据库中。
   • 提供 Pinecone API 密钥和索引名称。

7. 创建 AI 代理并配置聊天模型

   • 添加 AI Agent 节点。配置节点以使用 Open Router 连接各种 AI 模型，比如 OpenAI 或 Anthropic 的模型。
   • 选择合适的聊天模型，例如 Claude 3.5 Sonnet，并提供 Open Router API 密钥。
   • 设置系统提示，告诉 AI 代理如何回答问题。

8. 添加聊天触发器并连接 AI 代理

   • 添加 Chat Trigger 节点。设置触发器，以便在收到聊天消息时启动工作流。
   • 将 Chat Trigger 节点连接到 AI Agent 节点。

9. 测试和优化聊天机器人

   • 激活工作流，并通过聊天窗口与机器人进行交互。
   • 根据实际效果调整系统提示和参数设置，优化机器人性能。

案例二：客户支持工作流自动化

在客户支持方面，自动化可以帮助企业大幅提升效率，降低运营成本，并改善客户体验。这个案例将展示如何使用 n8n 自动化客户支持流程，自动回复客户邮件。

这个工作流将基于案例一中构建的 RAG 流水线，利用 Pinecone 向量数据库中已有的数据，自动回复客户支持邮件。

具体步骤如下：

1. 设置 Gmail 触发器

   • 添加 Gmail Trigger 节点。配置节点以监控指定的 Gmail 邮箱，并在收到新邮件时触发工作流。
   • 连接 Gmail 账号。创建一个新的凭据，并提供 OAuth 客户端 ID 和客户端密钥。
   • 设置过滤器，以便只处理与客户支持相关的邮件。

     

     

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2. 使用 n8n AI 代理分析邮件内容

   • 添加 n8n AI Agent 节点。配置节点以分析邮件内容，识别客户的问题和需求。
   • 设置提示，引导 AI 代理提取关键信息，例如问题类型、优先级等。

3. 从 Pinecone 向量数据库检索相关信息

   • 添加 Pinecone Vector Store 节点。配置节点以从向量数据库中检索与客户问题相关的信息。

4. 生成回复邮件

   • 添加 OpenAI 或 Anthropic Chat Model 节点。配置节点以根据检索到的信息生成回复邮件。
   • 设置提示，引导 AI 模型生成清晰、友好的回复。

5. 发送回复邮件

   • 添加 Gmail 节点。配置节点以发送回复邮件到客户邮箱。

通过这个工作流，你可以实现以下功能：

• 自动分类客户邮件，区分问题类型和优先级。
• 快速检索相关信息，提供准确的答案。
• 自动生成回复邮件，节省人工处理时间。

这个案例可以帮助你提升客户支持效率，改善客户体验，并降低运营成本。

案例三：LinkedIn 内容生成自动化

对于内容创作者来说，持续输出高质量的内容是一项挑战。这个案例将展示如何使用 n8n 自动化 LinkedIn 内容生成，提高内容创作效率，扩大社交媒体影响力。

这个工作流将使用 Tavily API 搜索网络信息，Google Sheets 存储内容创意，n8n AI 代理生成内容。

具体步骤如下：

1. 设置时间调度触发器

   • 添加 Schedule Trigger 节点。配置节点以每天早上 7 点自动触发工作流，确保每天都有新的内容生成。

     

2. 从 Google Sheets 获取内容创意

   • 添加 Google Sheets 节点。配置节点以从 Google Sheets 中读取内容创意。
   • 设置过滤器，以便只获取状态为“待完成”的内容创意。

3. 使用 Tavily API 搜索相关信息

   • 添加 HTTP Request 节点。配置节点以使用 Tavily API 搜索与内容创意相关的信息。
   • 需要配置Tavily API。

4. 使用 n8n AI 代理生成 LinkedIn 内容

   • 添加 n8n AI Agent 节点。配置节点以根据内容创意和搜索结果生成 LinkedIn 内容。
   • 设置系统提示，引导 AI 代理生成 concise、inspiring 的 LinkedIn 帖子，并使用相关的 hashtags 和 emojis。

5. 将生成的 LinkedIn 内容更新到 Google Sheets

   • 添加 Google Sheets 节点。配置节点以将生成的 LinkedIn 内容更新到 Google Sheets 中，并更新状态为“已完成”。

通过这个工作流，你可以实现以下功能：

• 自动获取内容创意，告别灵感枯竭。
• 快速搜索网络信息，丰富内容素材。
• 自动生成 LinkedIn 内容，节省创作时间。

这个案例可以帮助内容创作者提高内容创作效率，扩大社交媒体影响力，并吸引更多潜在客户。

n8n AI 工作流使用技巧

如何设置 Google 服务凭据？

连接 Google 服务，例如 Google Drive 和 Gmail，需要进行 OAuth 2.0 身份验证。你可以按照以下步骤操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中创建一个项目。
2. 启用 Google Drive API 和 Google Sheets API。
3. 创建 OAuth 客户端 ID。
4. 在 n8n 中配置凭据，并提供 OAuth 客户端 ID 和客户端密钥。

如何使用 Open Router 连接各种 AI 模型？

Open Router 是一个 API 路由器，可以帮助你连接各种 AI 模型，例如 OpenAI 和 Anthropic 的模型。使用 Open Router 的步骤如下：

1. 在 Open Router 官网注册账号。
2. 获取 Open Router API 密钥。
3. 在 n8n 中配置 AI Agent 节点，并提供 Open Router API 密钥。

如何优化 AI 代理的提示？

提示是引导 AI 模型生成所需内容的指令。优化提示可以显著提升 AI 代理的性能。以下是一些提示优化技巧：

1. 使用清晰、简洁的语言。
2. 提供明确的指令和目标。
3. 使用关键词和示例。
4. 迭代和改进提示。

常见问题解答

n8n 需要编程经验吗？

n8n 提供了一个可视化界面，即使没有编程经验，也可以构建简单的工作流。但是，如果你想构建更复杂的工作流，可能需要一些 JavaScript 知识。

n8n 是否可以免费使用？

n8n 提供了免费的社区版，可以满足基本需求。如果你需要更多功能和支持，可以选择付费版本。

如何获取 OpenAI API 密钥？

你需要在 OpenAI 官网注册账号，并创建一个 API 密钥。请注意，OpenAI API 可能会产生费用。

如何选择合适的 AI 模型？

选择 AI 模型取决于你的具体需求。OpenAI 的 GPT 模型适用于各种文本生成任务，Anthropic 的 Claude 模型在对话方面表现出色。你可以根据实际情况进行选择。

相关问题

如何在 n8n 中处理错误？

n8n 提供了强大的错误处理机制，你可以使用 Try/Catch 节点捕获和处理错误。此外，你还可以设置告警，以便在发生错误时收到通知。

如何将 n8n 与其他服务集成？

n8n 提供了丰富的节点，可以与各种服务集成，例如 Google Sheets、Gmail、Slack 等。你还可以使用 HTTP Request 节点连接到任何 API。

如何使用 n8n 构建自定义 API？

你可以使用 Webhook 节点创建一个 API 端点，接收外部请求并执行相应的工作流。

n8n 的安全性如何？

n8n 提供了多种安全措施，例如数据加密、访问控制等。你可以根据你的需求配置安全设置，保护你的数据和工作流。

除了 Pinecone，还有其他向量数据库可以选择吗？

是的，除了 Pinecone，还有 Qdrant、Milvus 等向量数据库可以选择。选择合适的向量数据库取决于你的具体需求，例如数据规模、查询性能等。

如何进一步学习n8n?

可以通过以下方式进一步学习n8n： 查看本频道的其他n8n内容。 加入n8n社区，跟其他开发者交流 参加N8N的相关活动和课程 *参考N8N官网的教程

以上就是n8n AI工作流：3个实战案例，轻松入门AI自动化的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！