n8n AI Agent实战：接入大模型与RAG知识库搭建（附：自动化工作流编排思路）

“客服半夜被问爆库存？该让AI上场了！”——一个真实业务痛点的破局之道

上周，一位做跨境电商的朋友半夜给我打电话：“Dr.n8n，我们客服系统又被用户刷屏了！问的全是‘有没有货’‘什么时候到’这种重复问题，人工根本回不过来……能不能用AI自动回复？”这其实不是个例。很多企业主以为“接入大模型=智能客服”，结果发现AI胡说八道、答非所问——因为它压根没读过你的产品手册和库存数据。

真正的AI Agent ≠ 裸跑大模型。它必须能“查资料”（RAG）、“走流程”（工作流）、“懂业务”（结构化数据）。而n8n，就是串起这一切的“自动化神经中枢”。

为什么选n8n？因为它像乐高积木，专治“API拼接恐惧症”

市面上工具不少，但n8n胜在三点：可视化拖拽（不用写Node.js）、本地/云部署自由、节点生态丰富。你可以把大模型API、数据库、企业微信、Shopify订单统统当“积木块”拖进画布，再用逻辑线把它们串起来——就像给AI装上手脚和眼睛。

我在帮某母婴品牌搭建自动客服Agent时就发现：单纯调用ChatGPT API，它连“奶粉段位”都分不清；但一旦接入他们的商品知识库+实时库存API，回复准确率从47%飙到92%。秘诀就在于——让AI先“查户口”，再开口说话。

三步搭建你的AI Agent：从“人工智障”到“业务专家”

第一步：喂它“说明书”——构建RAG知识库

RAG（Retrieval-Augmented Generation）翻译成人话就是：“别让AI瞎编，先让它翻翻公司内部文档”。操作路径：

1. 在n8n里用HTTP Request节点抓取你的产品PDF/FAQ网页（或直接连接Notion/Confluence）；
2. 通过Code节点调用LangChain的文本分割器，把长文档切成“小纸条”；
3. 存入向量数据库（如Pinecone或本地Chroma），生成“知识索引”。

// 示例：用Python脚本分割文本（在n8n Code节点中运行）
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = splitter.split_text(input_data["raw_text"])

第二步：给AI装“大脑”——接入大模型并约束输出

别一上来就问“怎么选模型”。记住我的口诀：国内业务用通义千问，国际业务用Claude，追求性价比用本地Llama3。关键是在n8n里设置“提示词工程”：

• System Prompt：明确身份（“你是一个严谨的电商客服，只回答与商品相关的问题”）；
• Context Injection：把RAG检索到的知识片段塞进对话上下文；
• Output Guardrails：用正则表达式过滤敏感词，或强制要求“无答案时回复‘请联系人工’”。

第三步：编排“自动化流水线”——让AI动起来

这才是n8n的杀手锏。举个真实案例：当用户在企业微信问“XX奶粉有货吗？”，工作流会自动：

1. 触发Webhook接收消息 →
2. 调用RAG知识库匹配商品ID →
3. 查询ERP系统实时库存 →
4. 将库存数字+商品描述喂给大模型生成回复 →
5. 通过企业微信API发回用户。

整个过程无需人工干预，且每个环节都有日志可追溯。我把这个架构称为“AI三明治”：上层是用户交互，中层是AI决策，底层是数据管道——n8n就是夹住所有食材的“吐司片”。

避坑指南：三个我踩过的雷，你千万别试

现在轮到你了：动手改一行代码，评论区领模板

别光看不练！我开源了本文的完整n8n工作流JSON（含注释），关注公众号回复“AI-Agent”即可获取。试着修改其中的“库存查询节点”，把它换成你自己的数据库——遇到卡点？直接在评论区@我，我会挑三个问题直播调试。

记住：最好的学习，是让机器替你打工。你的第一个AI员工，今天就能上岗。