n8n AI Workflows（本地版）

n8n AI Workflows（本地版） 是做什么的？

使用 Ollama 构建本地 AI n8n 工作流，无需 API 密钥，零云成本，并完全保护数据隐私。

概述

该技能允许您在本地环境中利用 n8n（一个工作流自动化平台）与 Ollama（一个本地运行的 AI 模型库）协同工作，创建零成本的 AI 自动化工作流。

主要特性

• 完全本地运行：所有 AI 推理在本地执行，无需发送数据到外部服务器。
• 无 API 密钥：摆脱对 OpenAI、Anthropic 等付费 API 的依赖。
• 零云成本：无需承担云计算费用，所有运算资源来自您的本地硬件。
• 完全数据隐私：敏感数据始终留在您的设备上，满足 GDPR 等合规要求。
• 丰富的模型支持：通过 Ollama 访问 Llama 2、Mistral、Code Llama 等多种开源模型。

前置条件

• 已安装 Docker（用于快速部署 n8n 和 Ollama）
• 至少 8GB 可用内存（推荐 16GB 或以上，具体取决于所用模型大小）
• 支持的操作系统：Linux、macOS 或 Windows（启用 WSL2）

快速开始

1. 启动 Ollama 服务

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

2. 拉取所需模型

例如，拉取 Mistral 7B 模型：

docker exec -it ollama ollama pull mistral

3. 启动 n8n

docker run -d --name n8n -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  -e N8N_SECURE_COOKIE=false \
  -e WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/ \
  n8nio/n8n

4. 配置 n8n 与 Ollama 集成

在 n8n 中，添加一个 HTTP Request 节点，配置为：

• Method: POST
• URL: http://ollama:11434/api/generate
• Headers:
  • Content-Type: application/json
• Body (JSON):

{
  "model": "mistral",
  "prompt": "You are a helpful assistant. {{ $json.input }}",
  "stream": false
}

5. 创建自动化工作流

链接 HTTP Request 节点到触发器（如 Webhook 或定时触发器），即可构建完整的 AI 工作流。

示例工作流

智能邮件摘要生成

1. 触发器：新邮件到达（使用 IMAP 节点）
2. 函数：提取邮件正文
3. Ollama 交互：发送邮件内容到 Ollama，要求生成摘要
4. 输出：将摘要结果保存到文件或发送通知

AI 内容审核

1. 触发器：新的 Webhook 请求
2. Ollama 交互：分析用户提交的内容，判断是否符合规则
3. 条件分支：
   • 符合规则：允许发布
   • 违规：返回警告信息

配置参考

环境变量	说明	默认值
OLLAMA_BASE_URL	Ollama 服务的地址	http://localhost:11434
N8N_SECURE_COOKIE	是否启用安全 Cookie（开发环境建议设为 false）	true
WEBHOOK_URL	n8n Webhook 的外部访问地址	-

故障排除

• Ollama 无法访问：确保容器网络模式为 bridge 或 host，并在 n8n 中使用容器名称（如 http://ollama:11434）代替 localhost。
• 模型响应慢：根据硬件性能选择合适的模型。7B 参数以下模型可在常规消费级 GPU 或 CPU 上运行。
• 磁盘空间不足：模型文件通常较大（4-8GB），请确保有足够的存储空间。

进阶用法

自定义 Ollama 模型参数

{
  "model": "mistral",
  "prompt": "Write a short poem about AI.",
  "stream": false,
  "options": {
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "max_tokens": 200
  }
}

多模型并行处理

在 n8n 工作流中使用多个 HTTP Request 节点，每个指向不同的 Ollama 模型，实现并行推理。

社区与支持

• 项目仓库：Vanillapfalz374/n8n-ai-workflows
• 报告问题：Issues
• 贡献指南：欢迎提交 Pull Request 改进文档或添加新工作流模板。

许可证

MIT