当“万物皆可自动化”的n8n遇上“AI应用开发框架王者”LangChain，一场低代码AI革命就此引爆。本文将带你深入了解这对“王炸组合”，并教你如何像搭乐高一样，拖拽式构建一个能读懂你指定文档的AI机器人。

你琢磨下，要搭个AI应用，得干多少事：

1. 1. 先能读你公司所有的PDF产品手册。

2. 2. 还得听懂客户五花八门的问题。

3. 3. 然后根据手册，不瞎说，精准回答。

4. 4. 万一答不上来，得会自动在飞书里@技术专家。

放以前，这堆事儿没个几天几夜的Python代码根本搞不定，妥妥的“代码地狱”。

但现在，有了 n8n + LangChain，你完全可以把这套流程变成一张看得懂的图。

动动鼠标拖拽几下，几十分钟就能搞定。

• • n8n：一个能自己部署的开源自动化工具，你可以当它是能为所欲为的加强版Zapier。强项是连接各种软件和API。

• • LangChain：一个专门开发AI应用的开源框架，是目前最火的“AI胶水”，能把模型、数据、工具串起来。

当n8n把LangChain这些狠活儿都变成了节点，你就能像搭乐高一样，拼出之前只有算法工程师才能搞定的复杂AI应用。

n8n里的LangChain“AI积木”

n8n最妙的地方，就是把LangChain里那些复杂的概念，都变成了你可以拖拽的“节点”（Node）。

写代码？不存在的，动动鼠标就行。

 

来看看这些宝藏“AI积木”都有啥用：

🧩 AI的大脑：Chains & Agents

• • LangChain Chain (链): 说白了，就是一条道走到黑的流水线。你规定好1-2-3，它就严格按顺序执行。适合干“总结下文章”、“翻译这段话”这种固定逻辑的活儿。

• • LangChain Agent (智能体): 这家伙就活泛了，像个带脑子的机器人。你给它个目标，它能自己决定用什么工具（Tool）去完成。比如你让它“查今天北京天气再发我邮箱”，它会自己先查天气、再发邮件。

🧠 AI的知识库：Vector Stores & Document Loaders

想让AI聊你的业务而不是胡说八道，就靠这组节点。这就是搞定RAG（检索增强生成，说人话就是让AI带着你的资料库去回答问题）的关键。

• • Document Loaders (文档加载器): 负责给AI“喂饭”。不管是网页、PDF，还是Notion里的文档，它都能抓来读。

• • Text Splitters (文本分割器): 把喂进去的长篇大论，切成AI能消化的小段落。

• • Vector Stores (向量存储): 把这些小段落变成AI能听懂的“暗号”（就是向量），存进专门的数据库（比如Chroma、Pinecone）。你一问问题，AI就跑来这儿找最相关的几段“暗号”作参考，保证回答不跑偏。

💬 AI的情商：Memory & Prompts

这组节点能让你的AI用起来更像个人。

• • LangChain Memory (记忆): 给AI装上记性。没它，AI转身就忘。有它，AI就能记住上下文，跟你连续唠嗑。

• • Prompt Template (提示词模板): 这就是你跟AI沟通的“标准话术”。把用户问题、查到的资料这些变量塞进模板里，AI就能稳定输出高质量回答。

🛠️ AI的万能工具箱：LangChain Code & Tools

• • Tools (工具): 你可以给Agent发各种兵器，比如计算器、搜索引擎。甚至可以封装个API，让它能下单、查库存，能力直接起飞。

• • LangChain Code (代码节点): 这是给高手的“后门”。要是现有节点满足不了你，直接在这写代码，调用任何LangChain.js的功能。自由度拉满，绝对是干货。

上手练练：10分钟搞定一个AI机器人

理论扯完，直接开干。目标：搭一个能回答指定文档问题的AI机器人。

搞定之后，你的工作流大概长这样：

开干步骤：

第一件事：先给AI“喂”知识

• • 拖入一个 Document Loader 节点。

第二件事：让AI能“消化”知识

• • 连上 Ollama 的 Embeddings 模型节点，把这些文本段落全变成AI能懂的“向量”。

第三件事：把知识存进AI的“脑子”里

• • 找一个 Vector Store 节点，这里用简单向量存储节点，简单好用。

• • 操作选 Upload (上传)，把上一步生成的向量全塞进去。

• • 到这，知识库就建好了！

最后一步：教AI用知识回答问题

• • 拖入一个 LangChain Chain 节点，这是总指挥。

• • 在它内部，再加几个小节点：

  • • Vector Store Retriever：连上刚建好的简单向量存储，它负责按问题捞出最相关的文档。

  • • Prompt Template：写个话术模板，告诉AI：“根据我给你的资料 ，回答这个问题 {question}”。

  • • LLM：选个大模型，比如  Deepseek Chat Model，让它根据资料和问题，最终生成答案。

现在，开始提问！
在 Chat Message 节点里，输入你的问题，比如：“什么是多头注意力机制?”

跑一下，齐活儿！一个能看懂你文档的AI机器人就这么成了。全程没写一行代码。

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为啥说n8n + LangChain是王炸组合？

• 门槛巨低：把复杂的AI开发过程，变成了你点点鼠标的拖拽操作，不懂代码也能快速上手。

• 效率爆表：让你从写一堆底层代码的破事儿里解放出来，专心搞业务逻辑，开发效率翻几倍。

• 扩展性拉满：预置的节点够你用，不够还能自己写代码，不管你是小白还是老手，都能玩得转。

• 逻辑贼清楚：可视化的图，让整个AI应用的流程一清二楚，自己回头看或者团队交接，都省事儿。

n8n和LangChain的组合，把开发AI应用的门槛，真真实实地打了下来。

还在被AI代码搞得头大？赶紧试试这对王炸组合，绝对打开新世界的大门。

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