近來AI火熱，開源平台n8n 也大幅度的整合了 AI 技術，使自動化流程更加智能化，進而大大提升了其功能和靈活性。本文將介紹n8n結合AI的常見應用及創建流程。
（Source）
n8n 是一個開源的自動化工具，讓用戶可以透過視覺化的方式建立自動化流程。它的特色之一是與多種外部服務的整合，並且可以運行在本地或雲端，這讓它在許多企業中獲得了廣泛的應用。近來AI火熱，n8n 也大幅度的整合了 AI 技術，使自動化流程更加智能化，進而大大提升了其功能和靈活性。
什麼是 n8n？
n8n 是一個基於 Node.js 的自動化工具，它的定位類似於知名的 Zapier 或Make（原名Integromat） 等自動化平台，但與這些 SaaS 工具不同的是，n8n 是完全開源的，且支持本地部署。因此，用戶不僅能夠保護其數據隱私，還能更自由地自定義自動化工作流。關於三大知名自動化平台的比較，請見下表：
製表：MakerPRO
透過 n8n，使用者可以將不同的應用和 API 連接起來，自動執行各種任務，從簡單的資料轉換到複雜的跨平台操作，都可以在 n8n 的圖形化界面中設定和管理。n8n 的架構高度模組化，擁有許多內建的節點（Nodes），這些節點代表了不同的應用、工具或服務。
關於AI 技術整合在 n8n 中的功能與介面操作，可參考以下影片：
（Source）
n8n整合AI工具的常見應用
隨著 AI 技術的進步，n8n 開始逐步整合各種 AI 工具，讓用戶能夠在自動化流程中使用人工智慧來進行預測、分析及決策。以下是 n8n 中常見的 AI 應用：
1. 大語言模型（LLM）
LLM技術可以讓 n8n 從未結構化的數據（例如電子郵件、客戶反饋、網路文章等）中提取有價值的訊息。透過 LLM 模型，n8n 可以自動識別關鍵詞、分類內容、甚至進行情緒分析。
實例應用：n8n 可以自動分析客戶的郵件內容，識別出其中的需求，並將其轉發至適當的部門處理。
2. 機器學習（ML）
n8n 可以透過整合外部機器學習模型來進行預測分析。例如，n8n 可以與一些雲端 AI 服務（如 Google Cloud AI、AWS AI）整合，進行銷售預測、客戶行為預測等。
實例應用：企業可以利用 n8n 與機器學習模型整合，預測未來某些商品的銷售情況，並自動調整庫存管理。
3. 電腦視覺
電腦視覺技術使 n8n 可以自動處理圖片和視覺數據。它可以與一些圖像識別 API 整合，進行物體識別、人臉識別等任務。
實例應用：n8n 可以自動處理從攝影機中獲得的影像，識別進入某個區域的人員，並自動觸發相關的安全措施。
4. AI 驅動的聊天機器人
n8n 與LLM及RAG的整合讓它能夠支持基於 AI 的聊天機器人。這些機器人可以自動回覆客戶查詢、提供產品建議或進行技術支援。
實例應用：企業可以配置 n8n 與聊天機器人整合，通過即時回覆客戶的問題來改善服務體驗。
用n8n設計整合AI Agent的Chatbot，可搜尋網頁資料，如Wikipedia（Source）
n8n 的具體用法範例
1. 自動化客戶服務流程
n8n 可以通過整合聊天機器人和郵件系統，實現自動化客戶服務流程。當有客戶查詢通過電子郵件或即時消息傳來時，n8n 可以使用 LLM 技術自動分類這些問題，並將其分配給相應的服務團隊。如果是常見問題，n8n 還可以調用預設的回覆模板來自動回覆客戶，節省人力與時間。
2. 數據分析與報告生成
n8n 可以整合數據分析工具（如 Google Analytics 或 Power BI），自動從這些平台中提取數據並生成報告。你可以設定一個每日或每周的自動報告生成工作流，這樣所有重要的業務數據都會定期整理成圖表並發送給指定的收件人。
3. 社交媒體自動化
使用 n8n，企業可以設定自動發布和監控社交媒體的工作流。例如，每當公司有新文章發布，n8n 可以自動將該內容推送至 Twitter、Facebook 等社交平台，同時還可以設定監控，當有用戶提及某些關鍵詞時，自動發送通知給相關負責人。
4. 自動化工作流中的 AI 驅動決策
n8n 可以與外部 AI 系統整合，根據 AI 模型的預測結果進行決策。例如，當分析數據顯示某個商品需求可能上升時，n8n 可以自動通知採購團隊增加庫存，或通知市場部門加強宣傳力度。
如何在 n8n 中使用 AI
用n8n創建AI工作流程示意圖（Source）
n8n 支持與多個 AI 工具和平台整合，例如 OpenAI 的 GPT-3、Google Cloud AI、Microsoft Azure AI 等。用戶可以在 n8n 的圖形界面中創建自動化流程，並將這些 AI 技術作為工作流中的一部分。以下是使用 AI 節點的一些步驟：
1. 選擇 AI 節點
在 n8n 的節點庫中，可以找到多種 AI 節點，包括自然語言處理、機器學習、圖像識別等。選擇適合你的應用場景的節點並將其加入到你的工作流中。
2. 配置 API 密鑰與參數
針對不同的 AI 平台，你需要配置相應的 API 密鑰，以便 n8n 能夠與外部 AI 服務進行通信。同時，你還需要設定模型的參數，例如文本長度、分類類別或圖像尺寸等。
3. 設置觸發條件和輸出動作
當某個特定事件觸發時，AI 節點會自動執行相應的分析或決策過程。完成後，n8n 可以根據 AI 的輸出自動進行後續動作，例如發送通知、修改資料或觸發其他流程。
結語
n8n 作為一個靈活的自動化工具，透過整合 AI 技術，讓企業能夠更有效地處理複雜的任務和數據。無論是 LLM驅動的文本分析、機器學習模型的預測，還是電腦視覺的應用，n8n 都能將這些技術無縫嵌入自動化流程中，進一步提升工作效率並改善決策質量。隨著 AI 和自動化技術的發展，n8n 將在未來扮演更重要的角色。
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