Node-RED與人工智慧（AI）的整合在近年來有了相當大的發展。Node-RED本身是一個流程編排工具，可用於物聯網（IoT）應用、數據流處理和自動化任務。而隨著AI技術的成熟和普及，開發者們開始將Node-RED與各種AI服務和工具整合，以實現更智慧化和自動化的應用。
一些常見的Node-RED與AI整合包括：
- 機器學習模型部署：開發者可以使用Node-RED將訓練好的機器學習模型整合到工作流程中，用於即時預測或分類。
- 自然語言處理（NLP）：整合NLP服務，如文本分析、情感分析或語音識別，使Node-RED能夠處理和回應自然語言輸入。
- 影像處理與電腦視覺：將電腦視覺算法和圖像處理技術整合到Node-RED中，用於圖像分類、目標檢測等應用。
- 智能決策和自動化：利用AI技術做出即時決策，並自動調整工作流程或系統設置。
AIOT領域的工作流程自動化工具
目前AI落地的熱門應用中，有一塊是企業工作流程自動化與AI的整合，而Node-RED 也可以被視為一種「工作流程自動化工具（Workflow Automation Tool）」，只是它的定位稍微不同於一般辦公流程（如 n8n、Zapier、Power Automate 等），它更偏向資料流與事件驅動式的流程自動化，兩類工具的定位差異比較如下：
進一步看Node-RED的功能特色如下表：
Node-RED 自動化流程應用範例
如果你想建一套像是「AI + 資料 + 回應」的自動化系統，Node-RED 會是很強的底層流程控管平台。而且可以跟其他工具（如 Zapier、Python、AI 模型）無縫搭配。以下舉3個Node-RED 自動化流程應用範例：
1. 工廠環境監測：感測器資料 → Node-RED 判斷溫度過高 → 自動發送 LINE 警告 → 同時紀錄到資料庫
2.AI 自動回覆流程：客戶輸入問題 → Node-RED 呼叫 RAG API → 回答送出 Telegram Bot → 備份對話到 Google Sheet
3.自動化報表流程：每日 09:00 → 抓資料庫近 24 小時紀錄 → 整理成 CSV → 寄出 Email
如何整合 Node-RED 與 RAG？
Node-RED 與 RAG（Retrieval-Augmented Generation）整合，是目前 AI + IoT 或 AI + 自動化系統開發中的一個熱門話題。這樣的整合能將強大的自然語言生成能力與實時知識檢索相結合，讓聊天機器人、工業監控、客服系統等應用更智慧、更動態。在 Node-RED 中整合RAG的方式：
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使用 HTTP Request 節點，呼叫部署好的 RAG API（例如你自己部署的 FastAPI + LangChain / LlamaIndex 應用）。
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或是透過 自訂 Function 節點 + Node.js 模組 整合向量檢索與生成邏輯。
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若使用的是 雲端 AI 服務（如 OpenAI + Pinecone），可直接透過 API 整合。
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可以將資料來源（如 PDF、IoT 設備記錄、資料庫）透過 Node-RED 處理後餵進向量資料庫。
以下舉一個以RAG + Node-RED 實作「智慧客服系統」的流程圖構想：結合公司內部知識庫，回應客戶問題。此流程作法比純粹的 GPT 回答更準確、具上下文。
其他應用案例如下：
1.智慧製造 / 工業 4.0：用戶輸入：「這台機器最近有什麼異常？」Node-RED 抓 IoT 設備資料，RAG 回答帶有 log 分析結果。
2.企業知識管理：員工詢問 SOP、內部政策等，RAG 可結合內部文檔即時回答。
3.智慧家居助理：用自然語言問：「最近用電量高嗎？」，Node-RED 查詢資料、RAG 組織回答。
小結
這些整合不僅擴展了Node-RED的功能，還使其能夠應對更複雜的任務和場景。隨著AI技術的進一步發展，我們可以預期看到更多創新的Node-RED和AI整合解決方案出現，從而推動更智能、更高效的應用程式開發。
（責任編輯：歐敏銓；參考資料來源：ChatGPT）
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