零代码搭建AI客服：N8N+大模型实现RAG，值得收藏的实战指南！

原创于 2025-10-23 11:04:53 发布 · 901 阅读

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#人工智能 #大模型入门 #大模型学习 #AI大模型 #RAG #大模型 #LLM

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前言

有朋友问我如何使用N8N来搭建自己的客服系统，而N8N提供的Chat Trigger本意就是应对智能客服场景，是可以很好地满足这种需要的。

像图片展示的这样，我们可以在N8N中，创建一个客服处理流程，然后将这个浮窗嵌入到我们自己的网站中。

AI客服的基本需求

基于大语言模型的AI客服实现具有显著优势：其部署门槛极低，仅需提供少量业务文档和规则即可快速构建。

这是由于大语言模型在预训练阶段已覆盖海量知识领域，即使在额外数据有限的情况下，也能展现出优秀的语义理解和应答能力，特别适合简单客服场景的快速落地。

我们作为示例，仅让客服应对回答用户关于产品信息咨询的场景。

对于这种情况来说，AI客服的主要问题就变成了检索文档并按照文档中的信息生成回答。

我们可以在N8N中构建一个简单的RAG来实现。

如何在N8N中构建RAG

其实在N8N中就内置了一个RAG示例模版:

http://localhost:5678/workflows/templates/rag-starter-template?fromJson=true

你可以把这个链接中的地址和端口号修改为你的N8N地址和端口，访问后会为你的N8N创建一个示例工作流。

N8N提供的RAG示例工作流

我们可以基于这个示例来构建一个简单的AI客服。

首先认识一下这个工作流的内容。主要分为两个部分：左侧框体中是将文档上传加载到向量数据库流程，右侧是AI对话流程。我们下面一个一个地进行调整。

文件上传流程

我们先来看左侧的文件上传过程。

左侧第一个节点是一个Form Trigger，允许用户通过提交表单来进行触发。表单中要求用户上传一个文件，这里可以配置支持的文件类型，这里我加上了.txt以方便我直接上传文本文档。

图中的是表单节点的配置信息

第二个节点则是一个Simple Vector Store节点，他是一个向量数据库类型的节点。向量数据库可以让你用一个文本来检索与其语义相近的文本。这个Simple Vector Store是存储在内存中的，断电就会失效，所以不建议用在生产环境中。 N8N支持包括Milvus在内的多种向量数据库，推荐在实际场景中使用。

图片中展示的是Simple Vector Store的配置

在这个节点中，操作是添加一个文档到数据库(Insert Documents)，这里需要指定一个Memory Key，方便我们在后续获取对应的文档。我这里指定了Key为“产品信息“，后续就可以通过这个Key来检索”产品信息“相关的文档。

而Embedding Batch Size是批量处理文档相关的配置，本示例中不需要修改。 Clear Store则是指在上传文档时，是覆盖原本的文档，还是追加文档。我这里考虑产品信息可能是会后续更新，就勾选了Clear Store。

Vector Store节点还有两个依赖节点，一个是Embedding节点，一个是Documet节点。

Embedding节点是接入一个Embedding模型，它提供从文本到向量的转换能力。示例中使用了OpenAI的Embedding服务，在国内不好访问。 Embedding模型对硬件的要求并不高，所以我这里使用Ollama来部署了一个本地的Embedding模型来处理。

图片中删除了原本的OpenAIEmbedding节点，替换成了OllamaEmbedding节点

图片展示的是Ollama Embedding节点配置，使用了bge-m3模型来作为Embedding模型

而Document节点则是用来加载文档内容，使用了Default Data Loader节点，可以在节点配置中查看支持的文档格式，以及切分方式。这个示例中，我们不做修改，使用默认。

完成了文档上传流程的调整之后，我们就可以上传一个产品信息文件。

会到Form Trgger中的配置中，我们点击左侧的那个Execute Step。

图中展示Execute Step之后会显示正在监听表单提交

这时就可以通过配置页中展示的URL打开一个表单提交页面。

图片中展示了表单提交页面，这里可以上传一个文档

这里我模拟了一个水果店里的水果信息，写了一份产品文档进行提交，像下面这样:

# 概览当前水果商品清单（共10种）：- 苹果/香蕉/橙子/草莓/西瓜- 芒果/葡萄/火龙果/猕猴桃/榴莲# 明细- 名称：苹果  价格：5.8元/斤  保存期限：7天  推荐话术："新鲜脆甜的山东红富士，富含膳食纤维，每日一苹果医生远离我！"- 名称：香蕉  价格：3.5元/斤  保存期限：3天  推荐话术："海南自然熟香蕉，软糯香甜，补充能量首选，老人孩子都爱吃！"- 名称：橙子  价格：6.9元/斤  保存期限：10天  推荐话术："赣南脐橙现摘现发，汁水充沛维C丰富，秋冬润燥必备水果！"...

提交完成，我们现在去设置对话流程。

AI对话流程

我们先配置一下AI节点，就是那个图中那个有机器人图标的AI Agent节点。

可以看到这个节点默认接入了一个OpenAI对话模型和一个Simple Vector Store节点(Query Data Tool)。国内不方便使用OpenAI，我们先把对话模型替换成DeepSeek。

图片中将模版中的OpenAI Chat Model替换成了DeepSeek Chat Model

然后在Vector Store节点中，也就是图中的Query Data Tool中配置成数据检索工具，检索目标是我们刚才的Memory Key。并写一个描述，来说明这个工具的作用，以便模型能够正确的选择和使用。

图片中是AI对话侧的Vector Store配置

最后，我们来配置AI Agent节点本身。主要是要给AI一个人设，能让它表现的更像一个客服。我们点击配置最下方的Add Option按钮，给它添加一个系统提示词(System Message)。这里我会给他一个基础人设和回答时的一些要求。实际使用时，你可以给它更丰富的设定和要求。

图中给AI Agent添加了客服人设和要求

我们现在就可以试着对话看看了。我们可以在Chat Trigger节点处点击Execute Step，或者在其配置页面中点击Test Chat。会在窗口的下方出现一个Chat面板。

图片中工作流面板的下方，靠左侧的位置有一个Chat面板

试着问一些水果店客户会问的问题吧。

图片中展示了AI客服对一些问题的回答

可以看到这些回答已经是符合了我们设定的人设要求，并且根据产品文档进行的答复了。下面我们把这个AI客服部署到自己的网站就可以了。

如何部署AI客服

这时我们已经有了一个后端的AI客服，要如何把它嵌入到自己的网站中去呢?

首先需要配置一下Chat Trigger节点。这里我们要把聊天窗口开放出去，选择Make Public。

图片中展示了Chat Trigger的配置方式

在多出来的配置中选择Embedded Chat模式，用于配置嵌入式对话气泡。选择Add Option，添加Allowed Origins。这里最好填写你要嵌入客服对话窗的网站域名。我这里填*表示所有网站都可以嵌入这个窗口。

这时我们记下这个Chat URL，后面部署的时候会用到。

这时我们找到N8N提供的前端组件，链接:

https://www.npmjs.com/package/@n8n/chat

根据页面中的提示，我选择使用CDN Embed的方式来嵌入。只需要嵌入这段代码，并把其中的webhookUrl替换成刚才的Chat URL就可以了。

<linkhref="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/style.css"rel="stylesheet"/><scripttype="module">import{ createChat }from'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/chat.bundle.es.js';createChat({		webhookUrl：'YOUR_PRODUCTION_WEBHOOK_URL'});</script>

参考这份文档，我们还可以再多一些定制化信息，比如这样:

<linkhref="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/style.css"rel="stylesheet"/><scripttype="module">import{ createChat }from"https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/chat.bundle.es.js";createChat({      defaultLanguage："zh",      initialMessages：["你好呀!"，"我是您的AI客服，今天有什么需要帮助呢?"],webhookUrl:"YOUR_PRODUCTION_WEBHOOK_URL",      i18n：{        zh：{          title："欢迎光临水果店",          subtitle："新鲜水果咨询 · 专业推荐 · 优惠信息",          footer："四季鲜果坊 © 2023",          getStarted："开始会话",          inputPlaceholder："您想问什么呢?",},},});</script>

把这段代码放到我们自己的网站页面中试试，这里我做了一个静态页面做展示。

图片中是我做的一个静态页面，嵌入代码后会多出一个气泡图标

可以看到右下角多出了一个气泡图标，点开它就能看到我们的对话窗口。

图片中展示的是点击气泡图标就可以看到聊天窗口

用一些问题进行测试，也是顺利的进行了回答。

图片中AI客服已经可以顺利回答问题了

总结

本文只是对N8N构建客服的能力和流程进行了很简单的演示，对于真正的客服落地，还有很多事可以做。包括并不限于:

记录用户的会话
优化文档处理流程
设置人工介入流程
从库存系统或其他外部系统中查询数据
根据用户的请求生成工单或触发其他自动化
前端气泡的样式定制和美化

对于上面这些，在N8N的框架下也都是可以完成的。

其实写了上次N8N的文章之后，我已经很久没有用过它了。这次趁机部署了新版本来体验，感觉功能已经非常完备了。我现在非常好奇，大家在用它完成什么样的工作流呢?

最后

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DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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