基于n8n快速开发股票舆情监控对话系统

原创 已于 2025-06-15 21:18:09 修改 · 493 阅读 · 0 ·
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#AI智能体

于 2025-06-15 21:06:13 首次发布

一、效果演示


【运维监控领域】基于Deepseek+Dify的告警分析智能体构建：实现自动化告警总结与分析系统设计
08-19
内容概要：本文介绍了如何利用Deepseek与Dify构建告警分析智能体，旨在提升日常运维工作的效率。文中首先指出当前大模型的应用多局限于智能对话，而应进一步探索其在实际工作中的应用潜力，由此引出AI Agent的概念，即“大模型 + 插件 + 工作流”。接着详细阐述了构建这样一个智能体的具体步骤，包括安装Dify平台、接入模型供应商（如通义大模型）、创建工作流（用于获取当前时间、查询告警记录并进行统计分析）以及创建Agent本身。对于Agent而言，其核心功能在于根据用户指令自动调用相关工具和工作流，最终生成结构化的告警事件报告，涵盖告警概览、关键发现、建议措施等方面。此外，还特别强调了在操作过程中需要注意的安全事项，比如使用只读账号访问数据库，并针对可能出现的问题（如大模型输入长度限制）给出了相应的解决方案。; 适合人群：对运维自动化感兴趣的IT从业者，尤其是有一定编程基础和技术背景的人士。; 使用场景及目标：①快速获取指定时间段内的告警总结；②辅助运维人员及时掌握系统状态，提高故障响应速度；③通过分析告警数据为企业提供优化建议。; 其他说明：由于大模型存在输入长度限制，在处理大量告警记录时可能需要分批进行。同时，文中提供的具体实现方法和技术细节可作为参考，实际部署时可根据自身环境做出适当调整。
Python网络舆情分析系统_(项目源码+数据库脚本+文档+LW+PPT)
03-03
这个基于Python技术栈的Web应用程序项目源代码提供了一个通用的框架，使得开发者能够学习如何构建可扩展的管理系统。 通过深入研究源代码，您将了解使用Python进行Web应用开发的关键技术和实践方法。 项目的核心涉及后端开发和数据库集成，旨在帮助具有一定编程基础、对技术充满兴趣的开发者，以及大学生作为学习参考的实践项目。 项目采用主流的Python技术栈，适用于有一定编程和Web开发了解的人群，有助于更好地理解和应用该项目。 通过深入研究系统的设计思路、架构和实现细节，您将能够全面了解使用Python构建Web应用程序的方法。源代码不仅是学习的资源， 还可作为技术分享和交流的平台，促进技术互动和知识共享。 在学习过程中，您将通过分析源代码深入了解Python的使用方式和原理，提升对Python技术的理解和熟练度。具体而言，您将掌握后端开发的 关键技能，以及在Web应用程序中如何进行数据库集成，为您在实践中掌握Web应用程序开发奠定坚实的基础。这样的学习经验将使我们 更加自信地应对未来的开发挑战，同时也为技术社区的交流和分享贡献了更多有价值的内容。
【python量化】用python搭建一个股票舆情分析系统
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写在前面下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以...
n8n智能体开发：从数据仓库获取数据
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下面将学习如何使用 HTTP Request 节点通过 HTTP 请求获取数据。
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有效年利率 Effective Annual Rate RA=(1+Rm)m−1R_A = \left(1+\frac{R}{m}\right)^{m} - 1多期回报 Multi-Period Return 以2期为例： Rt(2)=Pt−Pt−2Pt−2=PtPt−2−1=PtPt−1Pt−1Pt−2−1=(1+Rt)(1+Rt−1)−1R_t(2) = \frac{P_t - P_{t-
N8N 官方 MCP 节点实战指南：AI 驱动下的多工具协同应用场景全解析
开源就要来点实在的
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N8N 官方 MCP 节点作为 AI 与工具协同的轻量化解决方案，正在重新定义企业自动化系统的交互边界。通过将自然语言理解与外部工具调用深度融合，它让复杂的数据查询和流程操作变得触手可及。尽管当前版本存在交互模式单一、模型兼容有限等问题，但其在垂直领域的落地价值已足够显著。对于开发者而言，关键在于把握 “场景适配” 原则：在需要自然语言交互的轻量级工具调用场景（如客服查询、生活助手）优先使用 MCP 节点，而在高频数据处理、复杂流程编排场景则回归 N8N 原生节点体系。
一文弄懂Dify、Coze、n8n、RPA（影刀RPA为代表）、MCP、Make 的详细介绍及其应用场景
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06-13 3212
最近各种AI相关的技术名词都出现了，很多读者反应学不过来，完全懵逼，于是整理了 Dify、Coze、n8n、RPA（影刀RPA为代表）、MCP、Make 的详细介绍及其应用场景，结合最新技术动态和实际案例：
使用n8n构建自动化工作流：从数据库查询到邮件通知的使用指南
注重AI领域前沿发展
04-23 4886
通过这个用例，我们展示了如何使用n8n构建一个完整的自动化工作流，从数据库查询到邮件通知。可视化编排：无需编写复杂代码即可连接各种服务丰富的节点库：支持数百种常见应用和服务灵活部署：可以在本地Docker运行，也可以部署到云平台扩展性强：可以通过社区节点或自定义代码扩展功能。
对话式AI新玩法：如何用聊天指令构建n8n工作流，轻松实现自动化任务！
m0_74942241的博客
08-18 1075
摘要：本文介绍了一种通过对话式AI智能体自动创建n8n工作流的方法。系统采用LLM(如Claude4)结合MCP服务，通过实时获取官方文档确保工作流准确性，并利用n8n的API实现自动化操作。实施过程包括配置MCP服务、开发智能体、处理流式通信等关键环节，支持三种落地方式。实际应用案例显示，系统能成功创建热搜爬取、文件处理等工作流。文章还分享了AI大模型学习的七个阶段路径图，涵盖从系统设计到行业应用的全栈技能，并提供了免费学习资源获取方式。
使用n8n搭建服务器监控系统：从Webhook到Telegram告警的完整实现
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本文介绍基于n8n工作流平台搭建轻量级服务器监控系统的完整方案，通过Webhook接收监控数据、Token认证、阈值检查和Telegram告警推送，实现7x24小时自动化监控。整个系统由7个可视化节点组成，支持CPU、内存、磁盘、网络流量等多维度指标监控，告警阈值可灵活配置。相比传统的Prometheus或Zabbix方案，配置更简单、资源消耗更低，适合1-50台中小规模服务器的监控需求。实测表明从部署到上线仅需30分钟，告警响应延迟小于1秒，完全满足生产环境要求。
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通过n8n平台的工作流设置，首先触发“获取所有WordPress文章”节点，然后将文章标题传递给AI代理节点进行智能分类，AI代理基于预设的类别列表（如内容创作、数字营销、AI工具等）为每篇文章分配一个最相关的主类别ID...
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