Self-coded LLM Chain Node

工作流名称

Self-coded LLM Chain Node

主要功能和亮点

该工作流集成了自定义编写的链式大语言模型（LLM）节点，结合OpenAI GPT-4o-mini模型，实现了灵活的自然语言处理与问答功能。特色亮点在于通过自定义代码节点，无缝调用语言模型链和工具节点（如Wikipedia查询工具），支持复杂的多步骤AI推理与知识检索。

解决的核心问题

解决了在n8n自动化平台中，针对复杂自然语言任务无法直接灵活调用链式语言模型和外部知识库的问题。通过自编码节点，用户可自由定义输入、输出和调用逻辑，高效整合大语言模型与知识查询工具，提升智能问答和自动化处理的深度与准确性。

应用场景

• 智能问答系统搭建
• 企业内部知识库自动检索
• 研发辅助，快速获取权威信息（如维基百科数据）
• 复杂文本生成与处理自动化
• AI驱动的客户支持和内容创作辅助

主要流程步骤

1. 通过手动触发节点启动工作流。
2. 设定初始输入问题（例如“Tell me a joke”或“Einstein出生年份？”）。
3. 自定义LLM链节点接收输入，构建Prompt模板，并调用OpenAI GPT-4o-mini模型生成回答。
4. 通过自编码工具节点调用Wikipedia查询工具，实现对输入问题的知识检索补充。
5. AI Agent节点综合语言模型输出与外部工具结果，完成智能推理与回答。
6. 返回最终回答结果。

涉及的系统或服务

• OpenAI GPT-4o-mini语言模型（通过OpenAI API）
• Wikipedia查询工具（自定义Node，基于Langchain社区工具）
• n8n自动化平台核心节点（Manual Trigger、Set、Custom Code节点等）

适用人群或使用价值

• 自动化开发者与技术爱好者，寻求自定义AI工作流解决方案
• 企业知识管理人员，需要构建智能问答和知识检索系统
• 内容创作者与客服团队，利用AI辅助生成与解答
• 研究人员和数据分析师，快速获取并整合多源信息
  通过此工作流，可极大降低AI集成门槛，实现高效、灵活的智能自动化应用。