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【datawhale组队学习】n8n TASK01

news 2025/8/19 23:50:03

教程地址：https://github.com/datawhalechina/handy-n8n/

文章目录

n8n
- 节点的类别
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n8n

n8n 意思是 nodemation，是 node 与 automation 的组合词，读作 n-eight-n。 n8n 是一个开源的、基于节点的自动化工具，官方站点为https://n8n.io/，官方 GitHub 仓库为 https://github.com/n8n-io/n8n
n8n 的主要特点包括：

模块化
可视化
可扩展性
数据流
n8n 的应用场景非常广泛，几乎可以自动化任何涉及多个应用程序和数据流的任务。

节点的类别

官方给相关的节点进行了分类，主要的几个类别如下：

AI - 涵盖 Agent、LLM、向量数据库、记忆体等集成，是 n8n 核心优势之一
Communication - 各种通讯工具，如邮件、Slack 等，用于消息通知或回调
Data & Storage - 数据与存储，包括 Google Sheets、关系型数据库、NoSQL、对象存储等
Development - 代码块、Webhook、HTTP、GitHub 等
HITL - Human-in-the-loop，用于与人类交互的节点，主要为通讯类节点
可以通过https://n8n.io/integrations/查看所有支持的节点。

| 对比维度 | n8n | dify | coze |
| ---------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| 功能特性 | 支持广泛的自动化任务，拥有丰富节点类型，可处理复杂工作流；AI 功能主要依赖节点集成 | 专注于 AI 驱动的自动化，支持 RAG、多模态交互等先进 AI 功能，适合构建智能应用；传统自动化任务支持有限 | 主打低代码 AI 应用开发，内置多种 AI 组件，AI 交互设计灵活；自动化流程处理能力相对基础 |
| 易用性 | 界面直观，但节点配置和复杂工作流搭建需一定学习成本 | 操作相对简洁，AI 相关功能设置较便捷；对非技术用户，AI 技术概念理解有难度 | 低代码操作模式，可视化设计友好，学习门槛低；复杂功能需深入探索 |
| 扩展性 | 支持自定义节点开发，可与众多第三方应用集成，扩展性强 | 支持插件扩展，能与多种 AI 模型和数据源对接；但非 AI 相关扩展能力不足 | 支持自定义组件，可接入多种 AI 服务；整体生态和扩展性处于发展阶段 |
| 部署方式 | 支持本地部署（Docker 等）、云端部署，部署灵活性高，数据可控性强 | 以云端服务为主，提供便捷的在线开发环境；本地部署支持有限，数据存在一定云平台依赖 | 主要通过云端使用，无开源版本，适合快速搭建线上应用 |
| 性能与稳定性 | 性能稳定，可处理大量数据和复杂工作流，但大规模并发下需优化配置 | 在 AI 任务处理上性能较好，依赖云端资源；网络波动时可能影响使用 | 性能表现良好，适合中小型 AI 应用；高负载场景下表现有待验证 |
| 社区与支持 | 社区活跃，官方文档详细，开源项目多，技术支持资源丰富 | 社区处于发展中，官方文档较新但部分内容待完善，商业化支持较好 | 社区逐渐壮大，官方提供教程和案例，低代码用户支持度高 |
| 成本 | 开源免费，企业版提供高级功能需付费；适合有定制需求的用户 | 基础功能免费，高级 AI 功能和服务需付费，按使用量或功能模块收费 | 部分功能免费，高级功能和团队协作需付费，定价适合中小团队 |

coze 主打低代码 AI 应用开发，其内置多种 AI 组件且 AI 交互设计灵活，学习门槛低，适合中小团队快速搭建线上的中小型 AI 应用。
dify 专注于 AI 驱动的自动化，内置知识库，支持 RAG，在 AI 任务处理上性能较好，适合构建智能应用。
n8n 支持海外主流平台的对接，其灵活的编排方式适用于处理复杂自动化工作流、对部署灵活性和功能定制化有高要求的个人及企业用户。

local-pc-deploy

安装docker,dockerenginee的配置

{"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"dns": ["8.8.8.8","114.114.114.114"],"experimental": false,"registry-mirrors": ["https://hub.rat.dev","https://docker.1panel.live"]
}

运行n8n

#命令行创建存储卷
docker volume create n8n_data
#启动n8n服务命令
docker run -d ^--name n8n ^-p 5678:5678 ^-e GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai" ^-e TZ="Asia/Shanghai" ^-v n8n_data:/home/node/.n8n ^docker.n8n.io/n8nio/n8n
#查看镜像是否启动
docker ps