n8n中的RAG是什么?如何通过RAG提升工作流的灵活性?

作者： Dr.n8n 更新时间：2025-12-02 06:00:43 分类：n8n教程

当你在n8n里“硬编码”规则时，其实已经埋下了崩溃的种子

上周一位做跨境电商的朋友找我救火：他的订单自动分发工作流，原本好好的，结果平台突然加了个新字段“物流优先级”，整个流程就卡死了——因为后续节点根本不知道这个字段从哪读、怎么用。这不是个例。我在帮某SaaS客户搭建智能客服Agent时也发现：一旦业务逻辑依赖固定结构的数据，哪怕上游API改个字段名，下游就得重写脚本。这就像你家门锁换了，但钥匙串没更新——进不了门，还怪锁不听话。

RAG不是魔法，而是给你的工作流装上“动态知识库”

很多人一听RAG（Retrieval-Augmented Generation），以为是AI大模型专属。错！在n8n语境下，RAG的核心思想是：把“死规则”变成“活查询”。想象一下：你不再需要提前在Function节点里写死“if status == 'paid' then send email”，而是让工作流运行时，动态去查一个外部知识库（比如Airtable表格、Notion数据库、甚至企业Wiki），问：“当前订单状态‘paid’对应的下一步动作是什么？”——答案可能是发邮件、可能是推Slack通知、也可能是调用另一个API。规则变了？只需更新知识库，不用碰工作流代码。

我在实际项目中称之为“策略外挂模式”。它让非技术人员（比如运营或产品经理）也能通过编辑表格来调整业务逻辑，而工程师只需维护“查询-执行”的骨架。灵活性飙升，沟通成本暴跌。

三步在n8n里落地RAG：从“硬编码地狱”到“动态天堂”

下面以“智能客服自动回复”为例，演示如何用RAG重构工作流：

第一步：搭建你的“规则知识库” —— 在Airtable或Google Sheets里建一张表，列如：触发关键词 | 回复模板 | 执行动作。例如一行数据：“退货政策” | “亲，7天无理由...” | 发送邮件+记录工单。
第二步：在n8n中插入“检索节点” —— 当用户提问进入Webhook后，添加一个HTTP Request节点或Airtable节点，用提问内容作为查询条件，去知识库匹配对应规则。比如用FIND(提问, 触发关键词)函数模糊匹配。
第三步：动态执行“生成的动作” —— 将检索到的“执行动作”字段（如“发送邮件+记录工单”）传给一个Switch节点或Function节点，用JavaScript解析字符串并路由到对应子工作流。核心代码片段如下：

// 假设 retrievedAction = "sendEmail,createTicket"
const actions = $input.item.json.retrievedAction.split(',');
for (let action of actions) {
  if (action === 'sendEmail') {
    // 调用邮件节点
    await $executeNode('Send_Email');
  } else if (action === 'createTicket') {
    // 调用工单系统API
    await $executeNode('Create_Ticket');
  }
}

这样，当业务方想新增“催发货”场景时，只需在Airtable加一行：“什么时候发货？” | “预计48小时内...” | 发短信+更新物流状态 —— 工作流零改动，自动生效！