1. n8n是啥

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？

贴一个知乎的评测
2025年AI开发利器大对决：Dify vs n8n全方位测评，哪个才是你的效率神器？[4]

【核心功能对比表】

功能/特性	Dify	n8n	谁更胜一筹？
工作流编排	Chatflow（对话式）和Workflow（自动化）两种模式	通用节点式工作流，支持触发器、操作和条件逻辑	各有所长，Dify专注AI，n8n更通用
AI模型集成	原生支持200+种LLM模型，统一接口调用	通过专用节点支持OpenAI、HuggingFace等服务	Dify
RAG能力	内置完整RAG管道，可视化知识库管理	需手动组装RAG流程，组合多个节点实现	Dify
第三方集成	主要集成AI相关服务和API	400+预建节点，连接各类服务和系统	n8n
自定义扩展	插件系统支持模型、工具、Agent策略等扩展	支持自定义节点开发和JavaScript代码节点	平局
数据处理	专注于文本和向量数据处理	强大的通用数据转换和处理能力	n8n
部署选项	Docker、Helm、云服务	Docker、npm、云服务	平局
监控分析	LLMOps功能，模型监控、日志、标注	工作流执行历史、Insights功能	Dify

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

2. 部署n8n

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

Your Node.js version 18.19.1 is currently not supported by n8n.
Please use a Node.js version that satisfies the following version range: >=20.19 <= 24.x

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

第3个页面点跳过，或者发送密钥（🉑免费解锁高级功能）

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]

测试连接成功即可
<**硅基流动**示例>

<**Openrouter**示例>

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. 如何使用n8n

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，

添加一个Agent节点，支持配置“Chat Model”、“Memory” 和 “Tool”，Chat Model（作为大脑）必须配置

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？

不确定要修改哪些节点才能正常运行？
那就运行起来再改。

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。

4.AI大模型学习路线

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

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。

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👉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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