N8N
N8n一个工作流框架，和 Dify 的基本差不多的工作流，官方文档
Docker 部署
docker volume create n8n_data
docker run -it --rm --name n8n_web -p 5678:5678 -e DB_TYPE=postgresdb -e DB_POSTGRESDB_DATABASE=postgres -e DB_POSTGRESDB_HOST=127.0.0.1 -e DB_POSTGRESDB_PORT=5432 -e DB_POSTGRESDB_USER=postgres -e DB_POSTGRESDB_PASSWORD=a16651898 docker.n8n.io/n8nio/n8n
实践
支持官网模板本地使用，选择官网上的模板然后进行操作，选择本地实践，然后就会在本项目上打开，当然如果使用 AI agent 不能直接使用，要选择自己的 AI 模型
触发条件还是可以直接执行工作流 Execute workflow
缺点：N8N 是国外项目，接的大多是国外模型，想要使用国外免费的 Gemini 等大模型要使用魔法，本地开发部署需要修改代码，或者通过本地的 ollama 设置外部模型
连接宿主机数据库
- 在创建节点的列表上搜索 MySQL，会提供各种 MySQL 工具，选择想要使用的功能
- 在选择功能后打开一个连接 MySQL 的设置，创建一个 MySQL 的连接设置
- 数据库的连接需要在 host 选项修改为 host.docker.internal，因为是容器启动 n8n，host 默认指向容器, 其他参数按照正常参数设置即可
Dify
之前有简单 知识库部署 学习过, 后面有在 B 站 学习, 工程提示词推荐：https://bigmodel.cn/dev/howuse/prompt
- 支持将工作流转为工具，然后再知识库使用
- 支持将工作流转为接口，然后在外部调用接口
- 可以将对话嵌入到网站中作为聊天机器人
代码执行器
因为是 docker 部署，所以在端口上的使用要注意
import json
import requests
def main(sgl:str)-> dict:
url ="http://host.docker.internal:5000/execute_sql"
connection_info = {
"host":"host", # 不能写 "192.168.101.77" IP 地址
"user": "root",
"password":"123456"
"database": "ibms"
}
# 构造请求体
payload ={
"sql": sql,
"connection info": connection_info
}
headers ={"Content-Type":"application/json'}
try:
response =requests.post(url, json=payload, headers=headers)
if response.status code200:
try:
return {"result":str(response.json()["result"])]
except Exception as e:
return {"result":f"解析响应 JSON 失败:{str(e)}"}
else:
return {"result":f"请求失败，状态码:{response.status_code}"}
except Exception as e
return {"result": str(e)}翻译示例
# Role: 翻译专家
## Goals
- 专注于多语言翻译领域，提供准确且流畅的翻译服务。## Constrains
- 翻译必须准确，保留原文的意思和语气。- 翻译结果必须流畅自然，符合目标语言的表达习惯。## Skills
- 多语言翻译的专业知识
- 理解并准确翻译文本内容
- 确保翻译结果的流畅度和准确性
## Output
- 输出格式: 目标语言的流畅、准确文本
## Workflow
1. 读取并理解给定的文本内容："请在此处插入待翻译的文本。"
2. 将以文本从 [ 源语言]翻译成 [ 目标语言]。3. 确保翻译结果流畅、准确，并符合目标语言的表达习惯。
数据库连接
dify 的数据库连接有三种方式
- 进入 Dify 的
docker目录，找到.env.example文件，将其复制并重命名为.env。找到数据库配置部分，修改为你的数据库信息。 - 在 Dify 应用内部 ，通过 “Database” 插件为 特定工作流 建立数据库查询能力。
- 配置 MCP（模型上下文协议）服务，作为 Dify 与数据库之间的 安全桥梁。
AI 图片
对于生成图片需要对应专业的 AI，否则生成的效果会差点意思；推荐的 AI 有：Stable Diffusion、
DALL-E、Midjourney。需要在 Dify 工具内搜索然后授权使用 api，就可以在工作量和对话中使用。
N8n 和 Dify 差异
n8n 和 Dify 的核心区别在于定位：n8n 是开源工作流自动化工具，专注于跨系统流程集成与任务自动化；Dify 是 AI 应用开发平台，聚焦于大语言模型（LLM）驱动的应用构建，如智能问答和内容生成。 两者在技术架构、功能模块、适用场景及部署方式上存在显著差异。
正文完