一、n8n是什么

简单来说，n8n 是一个开源的、基于图形界面的自动化工具。你可以把它想象成一个数字世界的“乐高”积木，通过拖拽和连接不同的“节点”，来构建属于自己的自动化流程，我们称之为“工作流”。

n8n 的核心特点：

1）开源与公平代码：n8n 的核心代码完全开源，你可以免费使用、修改和分发。更重要的是，你可以将其部署在自己的服务器上，完全掌控你的数据和隐私，无需担心第三方服务商的数据泄露风险。

2）可视化与低代码：你不需要成为一名程序员。n8n 提供了直观的拖拽式界面，你只需要关心“做什么”，而不是“怎么做”。整个工作流的逻辑一目了然。

3）强大的灵活性：即使遇到没有现成节点的场景，n8n 也允许你通过编写简单的 JavaScript 代码来实现自定义逻辑，几乎无所不能。

4）丰富的集成：n8n 拥有数百个预置的节点，可以连接你日常使用的几乎所有应用，如：

• 社交媒体：Twitter, Slack, Telegram
• 办公软件：Google Sheets, Notion, Airtable
• 数据库：MySQL, PostgreSQL, MongoDB
• 开发工具：GitHub, GitLab

n8n 能做什么？（一些实际场景）

• 自动内容分发：当你发布一篇新博客时，自动将链接和摘要发送到 Twitter、Telegram 群组和邮件列表。
• 数据同步：每当有人在 Google Forms 中提交表单，自动将数据添加到 Airtable 和 CRM 系统中。
• 智能监控与通知：监控某个网站的价格变化，一旦降价就立即发送邮件通知你。
• 个人助理：每天早上 8 点，自动抓取天气预报和热门新闻，整理后发送到你的 Kindle。
• Aiops：和各种运维工具（jumpserver、Ansible、Prometheus、ELK等）结合，再增加大模型能力，从而实现智能化、自动化运维

二、本地部署n8n

1、准备工作

1）买一台阿里云机器或者本地安装虚拟机

我这里以阿里云主机作为演示

2）配置安全组策略

如果你用的是阿里云主机，需要配置安全组策略放行5678端口

3）安装docker

更新apt源

apt update
安装docker包

apt install docker.io  docker-compose

配置docker加速器（root用户执行，非root用户加sudo）

mkdir -p /etc/docker
tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.m.daocloud.io",
        "https://dockerhub.timeweb.cloud"
    ]
}
EOF

启动docker

systemctl start docker
systemctl enable docker

2、安装n8n

1）运行n8n

先创建vloume

docker volume create n8n_data

然后启动n8n容器

docker run -d \
--name n8n \
-p 5678:5678 \
-e GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai" \
-e TZ="Asia/Shanghai" \
-e N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true \
-e N8N_RUNNERS_ENABLED=true \
-v n8n_data:/home/node/.n8n \
n8nio/n8n

参数说明：

• -p 5678:5678: 将你本地的 5678 端口映射到容器的 5678 端口。这样你就可以通过 http://localhost:5678 访问 n8n。
• -v n8n_data:/home/node/.n8n: （非常重要！） 这一步会将容器内的 n8n 配置文件、工作流、凭证等数据，持久化保存到你本地。这样即使容器被删除，你的数据也不会丢失。
• -e: 这是 --env 的缩写，用于设置容器内的环境变量。环境变量可以影响程序在运行时的行为。
• GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai": 这是 n8n 专用的环境变量，用来设置 n8n 应用程序的默认时区。这对于定时任务至关重要，确保你的工作流会在你期望的“上海时间”触发，而不是 UTC 时间或其他时区。
• TZ="Asia/Shanghai": 这是设置容器底层操作系统的时区。同时设置这两个变量是一个好习惯，可以确保容器内所有与时间相关的功能（包括操作系统日志、程序库等）都保持一致。
• N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true: 这是一个安全相关的设置。当设置为 true 时，n8n 会强制将其配置文件（如存储加密密钥的 config 文件）的权限设置为仅所有者可读。这可以防止容器内的其他进程或用户意外读取到敏感的配置信息，提高了安全性。
• N8N_RUNNERS_ENABLED=true: 这是一个性能和稳定性优化的设置。启用 “Runners” 功能后，n8n 会将工作流的执行放到独立的子进程中去。

2）访问n8n

地址： http://ip:5678，这里的ip就是阿里云的公网ip，会遇到如下错误：

需要增加一个参数 -e N8N_SECURE_COOKIE=false ：

# 先关闭n8n容器，并删除
docker stop n8n
docker rm n8n
# 再次启动容器，并增加新参数
docker run -d \
 --name n8n \
 -p 5678:5678 \
 -e GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai" \
 -e TZ="Asia/Shanghai" \
 -e N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true \
 -e N8N_RUNNERS_ENABLED=true \
 -e N8N_SECURE_COOKIE=false \
 -v n8n_data:/home/node/.n8n \
 n8nio/n8n

大家一定要填对邮箱，会给你发一个license

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三、用n8n搭建一个第一个工作流

1、基于模板创建工作流

http://ip:5678/home/workflows

第一个是从头开始搭建工作流

第二个是直接用它现有的模板

2、自定义工作流

目标：制作一个简单但非常实用的第一个工作流：每天早上 8 点，自动获取北京的天气信息，并发送到邮箱

四个节点：

• 定时触发：每天早上 8 点启动工作流。
• HTTP 请求：调用免费的天气 API 获取天气数据。
• Set：处理从 API 获取的复杂数据，提取我们需要的信息。
• 发送邮件：将处理好的信息发送到你的邮箱。

新建工作流，右上角点击

第一个节点选择On a schedule

设置为每天8点

添加第二个节点：HTTP Request

这里需要调用第三方的api，https://www.seniverse.com/dashboard

先申请免费版

再查看你自己的私钥信息

测试：

curl "https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json?key=你的私钥&location=beijing&language=zh-Hans&unit=c"
再回去配置n8n HTTP REQUEST节点

添加第三个节点：Edit Fields（Set)

添加第四个节点: Send an Email

这里我们设置一个QQ邮箱

进入qq邮箱后，右上角点击头像，进入账号与安全

回头再配置节点参数

邮件内容是这样的：

整体工作流：

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

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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• 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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