n8n 是一个开源的工作流自动化平台，旨在为技术团队提供灵活且强大的自动化解决方案。它结合了代码的灵活性和无代码的快速性，让用户既能通过可视化界面设计工作流，也能通过编写 JavaScript 或 Python 代码实现复杂功能。
n8n 支持 400 多个集成和 900 多个现成的模板，涵盖了从社交媒体管理到数据处理的广泛场景。也支持与各大AI平台对接，今天要介绍的就是与DeepSeek集成
01.
集成教程
- 使用Docker安装（推荐）
- 安装Docker：访问Docker官网，下载并安装适合你操作系统的Docker Desktop。
- 拉取n8n镜像并运行：打开终端或命令行，运行以下命令：
-
访问n8n界面：安装完成后，打开浏览器访问
，根据提示设置用户名和密码。
- 进入n8n界面：登录到n8n的Web界面。
- 安装社区节点：点击，搜索并安装节点。
- 重启n8n：安装完成后，重启n8n以确保节点正确集成。
DeepSeek 教程
- 生成API Key：在DeepSeek平台注册账号，生成API Key。
- 创建凭据：在n8n中，点击，然后点击，选择类型，输入API Key并保存。
- 创建新工作流：点击创建一个新的工作流。
- 添加触发器：选择一个触发器，例如作为工作流的起点。
- 添加DeepSeek节点：搜索并添加节点。
- 配置节点：
- 在中，选择之前创建的API Key。
- 选择模型（如V3或R1），并设置提示。
- 测试工作流：点击按钮，验证是否成功。
02.
开源信息
开源地址：https://github.com/n8n-io/n8n
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。 “？”“”等问题热议不断。
事实上，
继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
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。
基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 分享出来：包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
五、AI产品经理大模型教程
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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