NAS + AI工作流,24小时在线的赚钱机器!绿联私有云「N8N 工作流」使用初探,简单跑个工作日报

关于 NAS + AI 的玩法,我之前已经分享过好几篇,尤其是针对绿联NAS,其自带的AI Plugins应用充分调用了 GPU的加速,满足dxp 4800 plus以上设备 14b小模型的日常使用。

但是 AI ,说到底还只是一个工具而已,如何运用 AI 发挥出更大的工作成效,帮助我们增加工作、生活的便利,才是最重要的。

这段时间,我一直在研究 AI 工作流这个新玩具,从dify、openwebui,到扣子空间,最终以本地部署n8n作为了我的最终工作流工具,并且实现了日报、周报的自动生成!

所以这篇文章,我就把我关于在绿联NAS上部署 AI 工作流,以及日报、周报生成的模型做一个分享!

AI 工作流,顾名思义,就是将 AI 运作到一个固定模式的工作流程中。它其实是一种低代码拼搭 + 自动化的结合工具,为不懂代码,但是有想法的用户提供了很多自动化的实现路径。

n8n是一款很火的原生 AI 工作流自动化平台,在github上拥有87k star。它将可视化构建与自定义代码、自托管或云、400+ 集成相结合,支持目前很火的mcp服务。

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一、部署n8n

🔻n8n的部署很简单,下列是项目的yaml文件,其中我们只需要根据自己的想法,修改ports左侧的地址就行了。

environment环境变量中,我增加了2个Proxy的变量,主要是为了解决容器内链接各式各样国外服务。


services:
  n8n:
    container_name: n8n
    ports:
      # 根据自己的要求修改左侧端口
      - 35678:5678
    volumes:
      # 必须使用docker volume,否则有权限问题
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    environment:
      # 该变量解决http访问,否则需要代理https地址
      - N8N_SECURE_COOKIE=false
      - GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      # 下面两个是你自己的代理地址
      - HTTP_PROXY=http://192.168.0.1:7890
      - HTTPS_PROXY=http://192.168.0.1:7890
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
volumes:
    n8n_data:

🔻使用绿联私有云自带的Docker应用,选择项目-创建项目,将yaml代码复制进去部署。

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🔻该镜像仓库地址国内可直连,所以能直接下载镜像使用。

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二、n8n基础配置

1、激活社区永久免费版

首次登录,自行配置管理员账号密码,这里的电子邮件请填写真实电子邮件,后续用来接收n8n的社区更新日志

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登录系统以后,会要求填写社区需求,随便填写一下就行了,这里没有太多讲究。

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接着,系统会提供社区永久免费的激活密钥,下面填写我们的接收邮箱,以获取许可证密钥。

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将邮件里获取到的验证码,填入Plan中,就可以永久激活了。

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2、安装社区节点

在n8n工作流中,拥有众多的社区节点,可以理解为社区服务,这些工具可以让我们更便利的使用n8n。

🔻按图示顺序,选择安装社区节点

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🔻我这里提供了我常用的几个节点,核心的插件是MCP。

# 飞书精简版工具
n8n-nodes-feishu-lite  
# MCP社区节点
n8n-nodes-mcp 

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三、自动日报工作流

这里首先要说明一下,任意工作流都是需要数据源的,AI 不可能凭空给我们生成日报/周报。

我的日常工作主要督促项目进度,重点在于项目文档的编制、分类、汇总。主要表现在催促同事A交文档,催同事B交材料,然后自己进行汇总、分类等等。因此我的日报、周报内容,主要围绕的是项目进度、文档进度,以及里程碑内容的完成情况。

⭐最终成效:

1️⃣ 工作流每天下午16:00,根据日期生成次日的空文件夹,用于存放资料。
2️⃣ 工作流每天下午16:30,读取当日的文件夹,解析word并生成日报。
3️⃣ 工作流在完成日报书写后,将日报同步到电脑端,然后我手动修改一下。

1、同步资料

那么如何做呢?第一步,就是完成PC到NAS的数据同步,利用绿联NAS的同步与备份工具,将我电脑里的文档同步到NAS端(这个路径就是我们刚才配置到n8n容器内的路径)。

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为了让AI更准确的写日报、周报,我们要通过高级设置,过滤掉无用的文件,确保只有.doc.docx等文档被同步进来。

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2、自定义工作流

由于每个人的工作流都不同,要结合实际去操作,这里就展示大致的思路:

1.N8N 工作流——每天定时执行任务,根据日期读取文件,并且生成次日文件。

2.每天把汇总的材料丢到当日的文件夹中。

3.利用绿联私有云同步任务,将当日文件夹同步到绿联私有云中。

4.N8N 工作流——从绿联私有云FTP获取实时同步的资料

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5.遍历FTP文件,根据日期获取自动下载同步的资料

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6.循环所有文件,解析Word的文字内容

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7.通过 AI / Mcp等插件,提炼、总结word中的内容,并生成日报/周报总结

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8.将生成的文档合并,形成txt文件,并上传到绿联私有云FTP

9.通过绿联私有云的同步任务,将日报/周报同步回电脑端

🔻下面是我最终的工作流:

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3、n8n新手排坑指南

在N8N工作流制作中,有很多坑点,这里分享一下自己的经验。

1️⃣循环

首先N8N工作流中,是内置了循环指令的,这一点和我们常用的代码循环是不一样的。比如从FTP下载获取列表后,我们只需要配置从FTP下载文件即可,工作流会自动遍历所有文件并下载。

但是在N8N中,还是有一个FOR循环指令,这个目的是实现NxM的循环 以及 内循环。简单的说,就是需要逐条去执行循环内的一整套流程。

比如在我的工作流中,有一个解压缩的指令,用于解压word文件,这个指令在循环后只会执行一次。因此我们需要将循环设置成单条循环,确保每一个word文件都可以被解压缩。

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2️⃣解析word文件

第二个坑点,是N8N暂时不支持直接读取DOCX文件的,这导致国内以word为工作载体的工作方式玩不转了!

我搜索了一些资料,找到了三种方案来解决:第一种就是通过pandoc来转换,但是需要手动修改dockerfile,比较麻烦;第二种是通过Google OneDrive 和 Google Doc来转换,但是这个需要配置API,并且通过程序认证,及时性太低;第三种是通过unzip指令解压word文件,然后读取word/document.xml文件来获取word文件内容,并且通过多次解析转换以读取文件。

我在尝试过之后,使用了第三种方法,这种方法可操作性最强,也不需要额外配置任何东西,唯一的缺点就是记得删除解压后的文件,否则遍历会卡住。

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3️⃣自定义代码块

自定义代码块支持 PY 和 JS 脚本,这就让整个工作流的可操作性增加了很多,无论是爬虫、解析还是脚本任务。

我这里使用了官方提供的解析word的xml文档的js脚本,将xml中的文本拼凑起来,生成类似word下的效果。

而在爬虫类工作流下,则可以通过py来处理爬虫信息。

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总结

在AI 越来越强大的现在,如N8N、Dify等支持Docker自托管部署的 AI 工作流工具,也让低代码开发成为每个人都可以轻松掌握的技能。

在这种趋势下,NAS 7 x24开机的优势,和 AI API 无需本地硬件的特征,让 NAS + AI 的组合可以帮助我们完成很多日常工作中的重复劳动。这也是为什么,以绿联私有云为例,越来越多的 NAS 将 AI 控制台或 AI 工具融入到了应用中心里的根本原因。

如果你的工作中有很多重复劳动,并且可以通过代码或者脚本代替的,那赶快来试一试N8N之类的AI工作流平台,释放本职工作,把更多的时间用于副业、外快!!

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

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