在 n8n 中让一个大模型去解析另一个大模型的返回数据，核心是构建一个链式工作流（AI Chain），让数据在不同的模型或节点间依次传递和处理。实现这一目标主要有以下几种方法。
下面的表格概括了最核心的几种方法及其典型应用场景。
| 方法 | 核心思路 | 适用场景 | 关键节点 |
|---|---|---|---|
| 多AI Agent/Multi-Agent协作 | 不同AI Agent节点分工明确，串联协作，前一个的输出作为后一个的输入。 | 复杂分析、决策制定（如：数据分析→报告生成）。 | AI Agent, Code (数据清洗) |
| AI Chain 链式调用 | 在同一流程中，将一个语言模型的输出，直接作为下一个语言模型的输入。 | 内容精炼、格式转换、分步推理。 | AI Agent, LLM Chain |
| RAG (检索增强生成) | 先将数据存入向量数据库，后续模型调用时，先检索相关片段作为上下文再生成。 | 基于私有知识库的问答、专家系统。 | Embeddings, 向量数据库 (如 Pinecone), AI Agent |
🛠️ 实现方法与步骤
多AI Agent协作
这种方法适用于需要不同专业能力的模型进行分阶段处理的复杂任务。
- 第一个 AI Agent（专家A）：负责原始任务，例如根据用户问题生成 SQL 并查询数据库。
- 数据清洗与格式化：第一个模型的输出可能包含多余字符（如 markdown 代码块），需要通过
Code节点 进行清理，确保传递给下一个模型的是纯净的数据。 - 第二个 AI Agent（专家B）：负责分析结论，接收清洗后的数据（如 JSON 格式的查询结果），并生成易于理解的文字结论或报告。
AI Chain 链式调用
对于相对简单的链式处理，可以直接进行模型间的调用。
- 直接传递：在工作流中，直接将第一个
AI Agent或Language Model节点的输出，通过 n8n 的节点连接线 传递给第二个同类节点。 - 场景举例：第一个模型进行文本翻译，第二个模型对翻译后的文本进行风格润色或摘要总结。
RAG (检索增强生成)
当需要模型基于特定知识（如公司内部文档）进行回答时，RAG 非常有效。
- 知识处理与存储：
- 使用
Embeddings节点将您的文档（如 PDF、TXT）转换为向量。 - 将这些向量存入向量数据库（如 Pinecone、Milvus）。
- 使用
- 检索与生成：
- 当用户提问时，
AI Agent会先调用Tool Use，向向量数据库发起查询。 - 数据库返回与问题最相关的文档片段。
AI Agent将这些片段作为上下文，结合用户问题，生成最终答案。
- 当用户提问时，
💡 提升效果的关键技巧
为了让大模型更好地解析数据，一些提示工程技巧至关重要。
- 清晰的指令分离：在
AI Agent节点中，将指令分为两部分能显著提升效率并降低成本。System Message（系统指令）：定义模型的固定角色、工作流程和约束条件。这部分应尽量保持静态以利用模型缓存的优势。User Prompt（用户指令）：包含每次请求的具体任务和可变数据（如前一个模型的输出）。
- 结构化输出：要求第一个模型以 JSON 或 XML 等预定格式输出，第二个模型可以更轻松、准确地解析关键信息。
- 利用思维链：在提示词中要求模型通过 “逐步推理” 来展示其思考过程，这尤其有助于解决复杂问题。
⚠️ 注意事项
- 版本与依赖：确保你的 n8n 版本足够新（例如 v1.99.1 以上），并已正确安装和配置了相关的 AI 节点和社区节点。
- 错误处理：在工作流中加入重试机制和降级方案，例如当主 AI 服务不可用时，自动切换至备用模型。
- 成本与性能：链式调用会增加 Token 消耗和延迟。优化
System Message、利用提示缓存可以有效控制成本。
在 n8n 中实现大模型间的数据解析，本质上是将复杂的智能任务拆解，通过工作流 orchestrate 多个 AI 模块协同完成。选择哪种方法，取决于你的具体业务需求、数据复杂度以及对成本和响应速度的要求。