背景：n8n 与 RAG 知识库集成的挑战
n8n 作为一款强大的开源自动化工作流工具，正获得越来越多用户的青睐。它由前《加勒比海盗》视觉设计师 Jan Oberhauser 于 2019 年创立，旨在提供比 Zapier 等工具更灵活、成本更低的自动化方案。 n8n 秉持“自由可持续，开放且务实”的理念，其核心在于通过 可视化与代码 双模式，让用户能够连接不同应用，实现复杂流程的自动化（官方文档：https://docs.n8n.io/）。用户熟悉后，用其构建简单的工作流通常相当快捷，并且支持一键将工作流发布至公网，提供了极大的便利性。
n8n 常被形容为“自动化领域的乐高”，强调其灵活性和组合能力。
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然而，在 AI 应用日益普及的背景下，一个常见需求浮出水面：如何在 n8n 中高效地集成 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）知识库？RAG 是一种结合了信息检索与文本生成的技术，能让大型语言模型在回答问题时，参考外部知识库，从而提供更准确、更具上下文的答案。
直接在 n8n 中构建 RAG 知识库被证实是一个相对复杂的过程。这通常需要开发者手动搭建两个独立的工作流：一个用于处理文件上传、向量化并存入数据库，另一个用于实现基于 RAG 的问答交互。
示例：左侧为文件上传工作流，右侧为 RAG 问答工作流。
这使得 n8n 非常适合用于快速构建 MVP (Minimum Viable Product) 产品原型，或为个人及团队内部搭建提效的 AI 工作流。
除了 Chat Message 节点，n8n 的许多其他触发节点（如 Webhook）也支持发布到外网访问，提供了极高的自由度。如果 n8n 部署在本地，可以通过内网穿透等技术实现外网访问。
结语思考：n8n 的价值定位
在讨论这类低代码/无代码自动化工具时，一个常见的问题是：为什么不直接用代码实现？对于熟悉编程的开发者来说，用代码似乎更直接、更可控。
确实，n8n 这类工具存在一定的学习曲线，初期上手可能需要投入一些时间。然而，一旦熟练掌握，其构建和迭代工作流的效率往往远超传统代码开发，特别是在涉及集成多个 API 和服务的场景下。n8n 强大的节点生态和社区支持能够满足从简单到复杂的各种自动化需求，让想法快速落地。
当然，对于需要高度定制、极致性能或涉及复杂底层逻辑的企业级项目，纯代码开发仍然是必要的。但对于大量的自动化场景、内部工具搭建、快速原型验证等需求，n8n 及其类似工具提供了一个非常高效且灵活的选择。将 FastGPT 这类优秀的 AI 应用通过 MCP 等协议集成进来，进一步拓展了 n8n 的能力边界。
