Implemente o n8n em 10 minutos e conecte 9 principais modelos de IA como ChatGPT, Claude e Gemini para automação total

Na era da IA em rápida expansão, eficiência e inovação tornaram-se chaves críticas para o sucesso de empresas e indivíduos. n8n, como uma poderosa ferramenta de automação de código aberto, está se tornando a ponte ideal que conecta tecnologias inteligentes aos fluxos de trabalho diários.

Ao implantar o n8n em seu servidor e integrar perfeitamente seus servidores de IA privados ou grandes modelos de linguagem predominantes (como Kimi, ChatGPT, Gemini, etc.), você será capaz de construir fluxos de trabalho de automação incrivelmente poderosos, nunca antes vistos. Seja para gerar conteúdo de alta qualidade automaticamente, processar grandes volumes de dados de forma inteligente ou responder instantaneamente a várias consultas, o n8n pode simplificar tudo isso. Isso não apenas aumentará drasticamente sua eficiência de trabalho, mas também economizará significativamente tempo valioso e custos de mão de obra.

Este artigo se concentrará principalmente em como configurar o n8n de forma rápida e eficiente em seu servidor, estabelecendo uma base sólida para entrar em uma nova era de automação inteligente.

Equipamento Necessário:

• Um servidor executando Linux (Ubuntu ou Debian recomendado).

• Docker e Docker Compose instalados.

• (Opcional) Resolução de nome de domínio para o endereço IP do seu servidor.

• (Opcional) Nginx ou Apache como proxy reverso para criptografia SSL/TLS e acesso de domínio mais amigável.

Certo, de volta ao tópico principal. Como você implanta o n8n em seu servidor? Se o Docker ainda não estiver instalado, vamos instalá-lo primeiro

 

1. Instale o Docker.

sudo apt update
sudo apt install docker.io docker-compose -y
sudo systemctl enable docker

Crie o projeto n8n e escreva o arquivo docker-compose.

mkdir ~/n8n && cd ~/n8n
nano docker-compose.yml

2. Configure o IP e a Senha.

version: '3.1'

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    restart: always
    ports:
      - 5678:5678
    environment:
      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=password
      - TZ=Asia/Shanghai
      - WEBHOOK_URL=http://your_ip_or_domain:5678/
    volumes:
      - ./n8n_data:/home/node/.n8n

Lembre-se de substituir password pela sua própria senha e your_ip_or_domain pelo seu IP público ou nome de domínio vinculado.

3. Inicie o Serviço.

docker-compose up -d

O próximo passo é usar o n8n para conectar seu servidor de IA ou seu grande modelo de IA.

4. Conecte a Interface OpenAI / ChatGPT.

Crie um fluxo de trabalho (workflow), ao criar um novo nó, configure a Chave de API (API Key), então você poderá selecionar os modelos relevantes do OpenAI/ChatGPT: gpt-4o, gpt-4, gpt-3.5-turbo model.

5. Conecte Qualquer Interface de IA Usando o Nó de Requisição HTTP (HTTP Request Node).

O modo de Requisição HTTP é muito inteligente; basicamente, os modelos mainstream no mercado podem ser integrados, como Claude, Gemini, Mistral, LLaMA, Kimi, Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan. Abaixo está um exemplo de como chamar o Gemini. Primeiro, você precisa gerar um conjunto de chaves de API no site oficial do Gemini. Em seguida, crie e configure um novo nó de Requisição HTTP no n8n. Lembre-se de substituir YOUR_API_KEY pela sua Chave de API real.

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY

Finalmente, de acordo com suas necessidades específicas de negócio, você precisará configurar os gatilhos (triggers) do n8n. Isso geralmente envolverá a criação de um novo nó Webhook, usado para receber parâmetros ou dados enviados de sistemas externos.

Posteriormente, você configurará os nós de IA correspondentes de acordo com as regras e requisitos da API do grande modelo de IA escolhido (como Kimi, GPT, etc.), para invocar suas capacidades. Por exemplo, usando os dados recebidos como entrada, acione a IA para gerar texto, analisar conteúdo ou executar outras tarefas inteligentes.

Para garantir a persistência dos dados e o desenvolvimento aprofundado subsequente, é aconselhável salvar esses dados processados por IA no banco de dados do seu servidor. Isso estabelecerá uma base sólida para análises de dados adicionais, expansão de funcionalidades ou exibição de front-end.

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