Möglichkeiten zur Nutzung von KI in N8N
KI in n8n wird auf zwei Arten verwendet. Als flexibler LLM-Knoten, der zur Laufzeit denkt, und als starrer Code-Knoten, dessen Logik von KI geschrieben und dann festgelegt werden kann. Die einzige wirklich wichtige KI-Regel in n8n lautet daher:
-
LLM-Knoten = flexibles Denken
-
Code-Knoten = festes Verhalten
Werden beide vermischt, wird der Workflow instabil. Bei richtiger Reihenfolge können auch Nicht-Programmierer produktive Automatisierungen erstellen.
LLM-Knoten im Workflow
n8n kann ein Modell wie ChatGPT oder Gemini direkt aus einem Workflow heraus aufrufen. Der LLM-Knoten nimmt Eingabedaten und Anweisungen (den Prompt) entgegen und liefert eine strukturierte Antwort zurück. Er eignet sich ideal, um Rohdaten in Analysen zu verwandeln, Schlüsselfelder zu extrahieren oder textbasierte Ausgaben für Kunden zu generieren. Dies steht für flexible Logik: Ändern Sie die Anweisungen, passt sich das LLM sofort an, ohne dass Code angepasst werden muss. Ein starker LLM-Prompt für n8n sollte die Aufgabe, den Kontext und das gewünschte Ausgabeformat klar benennen.
- Aufgabe: Was soll getan werden;
- Quelle: Welche Daten sollen verwendet werden;
- Ausgabeformat: In welcher Form soll das Ergebnis zurückgegeben werden;
- Regeln: Nur bereitgestellte Daten verwenden, keine Werte erfinden;
- Klarstellungs-Trigger: Wann nach fehlenden oder unklaren Informationen gefragt werden soll.
KI schreibt Code-Knoten-Logik
n8n enthält einen Code-Knoten (JavaScript) für spezifische Datenverarbeitungen. Diese Knoten sind nicht flexibel – einmal geschrieben, wird der Code immer gleich ausgeführt. Anstatt JavaScript von Hand zu schreiben, kann KI verwendet werden, um einsatzbereiten Code zu generieren, was die Entwicklung und Anpassung der Logik ohne manuelles Scripting beschleunigt.
Das Ignorieren der LLM- vs. Code-Trennung führt zu drei häufigen Fehlern:
- Unbemerkte fehlerhafte Daten – die KI hat einen Wert geraten, niemand hat es bemerkt, und ein nachfolgender Knoten ist fehlgeschlagen.
- KI als Regel-Engine – die KI sollte "immer so formatieren", hat es aber nicht getan.
- Code-Angst – es wurde kein Code-Knoten verwendet, sodass jeder Schritt eine leicht unterschiedliche Struktur erhielt.
Anfänger versuchen oft, den AI-Node alles erledigen zu lassen: Abrufen, Interpretieren, Umformatieren und Bereinigen. Das funktioniert vielleicht einmal, bricht aber schnell zusammen. Bereinigung und Umstrukturierung sollten in Code-Nodes erfolgen, selbst wenn der AI diesen Code für Sie geschrieben hat.
- LLM = Beurteilung, Formulierung, Interpretation.
- Code = Struktur, Form, Konsistenz.
Für den Aufbau zuverlässiger und wartbarer KI-gestützter Workflows in n8n sind folgende Schlüsselschritte zu beachten:
Danke für Ihr Feedback!
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Can you explain the difference between LLM nodes and Code nodes in n8n?
How do I write an effective prompt for an LLM node in n8n?
What are some best practices for using AI in n8n workflows?
Awesome!
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-
LLM-Knoten = flexibles Denken
-
Code-Knoten = festes Verhalten
Werden beide vermischt, wird der Workflow instabil. Bei richtiger Reihenfolge können auch Nicht-Programmierer produktive Automatisierungen erstellen.
LLM-Knoten im Workflow
n8n kann ein Modell wie ChatGPT oder Gemini direkt aus einem Workflow heraus aufrufen. Der LLM-Knoten nimmt Eingabedaten und Anweisungen (den Prompt) entgegen und liefert eine strukturierte Antwort zurück. Er eignet sich ideal, um Rohdaten in Analysen zu verwandeln, Schlüsselfelder zu extrahieren oder textbasierte Ausgaben für Kunden zu generieren. Dies steht für flexible Logik: Ändern Sie die Anweisungen, passt sich das LLM sofort an, ohne dass Code angepasst werden muss. Ein starker LLM-Prompt für n8n sollte die Aufgabe, den Kontext und das gewünschte Ausgabeformat klar benennen.
- Aufgabe: Was soll getan werden;
- Quelle: Welche Daten sollen verwendet werden;
- Ausgabeformat: In welcher Form soll das Ergebnis zurückgegeben werden;
- Regeln: Nur bereitgestellte Daten verwenden, keine Werte erfinden;
- Klarstellungs-Trigger: Wann nach fehlenden oder unklaren Informationen gefragt werden soll.
KI schreibt Code-Knoten-Logik
n8n enthält einen Code-Knoten (JavaScript) für spezifische Datenverarbeitungen. Diese Knoten sind nicht flexibel – einmal geschrieben, wird der Code immer gleich ausgeführt. Anstatt JavaScript von Hand zu schreiben, kann KI verwendet werden, um einsatzbereiten Code zu generieren, was die Entwicklung und Anpassung der Logik ohne manuelles Scripting beschleunigt.
Das Ignorieren der LLM- vs. Code-Trennung führt zu drei häufigen Fehlern:
- Unbemerkte fehlerhafte Daten – die KI hat einen Wert geraten, niemand hat es bemerkt, und ein nachfolgender Knoten ist fehlgeschlagen.
- KI als Regel-Engine – die KI sollte "immer so formatieren", hat es aber nicht getan.
- Code-Angst – es wurde kein Code-Knoten verwendet, sodass jeder Schritt eine leicht unterschiedliche Struktur erhielt.
Anfänger versuchen oft, den AI-Node alles erledigen zu lassen: Abrufen, Interpretieren, Umformatieren und Bereinigen. Das funktioniert vielleicht einmal, bricht aber schnell zusammen. Bereinigung und Umstrukturierung sollten in Code-Nodes erfolgen, selbst wenn der AI diesen Code für Sie geschrieben hat.
- LLM = Beurteilung, Formulierung, Interpretation.
- Code = Struktur, Form, Konsistenz.
Für den Aufbau zuverlässiger und wartbarer KI-gestützter Workflows in n8n sind folgende Schlüsselschritte zu beachten:
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