五分钟 傻瓜式部署 N8n 以及汉化,开玩!!!
n8n 是什么意思?
它的意思是“节点”,发音为 n-eight-n。顾名思义,是个工作流。
Dify 与 n8n 核心功能与定位
Dify 作为专注于大型语言模型(LLM)应用开发的平台,其核心在于简化 AI 应用的创建,包括可视化工作流、RAG 管道、模型管理和可观测性。它特别适合构建 AI 原生应用,如智能客服或基于内部文档的问答系统。而 n8n 则是一个低代码、事件驱动的通用工作流自动化工具,擅长连接各种应用和服务,构建复杂的自动化流程,其 AI 功能更多是作为其广泛工作流中的一个强大组件。
n8n 受欢迎的关键因素
n8n 广受欢迎的关键在于其开放源代码和强大的自托管能力,这赋予用户对数据和系统行为的完全控制权,并有助于满足隐私法规要求。其“fair-code”分发模式保证了代码的可见性和自托管的灵活性。此外,n8n 的低代码可视化界面与高度可扩展性(支持自定义节点和脚本)相结合,使其能够适应从简单任务到复杂企业级自动化的广泛需求,并且其不按任务收费的模式也使其在大规模应用中更具成本效益。
这个对比表就很清晰了
| 特性维度 | Dify | n8n |
|---|---|---|
| 主要用途 | LLM 应用开发平台 | 通用工作流自动化 |
| AI/LLM 侧重 | 原生 AI 应用构建,RAG 引擎,AI Agent 编排 | LLM API 编排,AI 节点集成,LangChain 支持 |
| 目标用户 | AI 开发者, 产品团队, 非技术 AI 构建者 | 开发者, 技术团队, IT/DevOps 专业人员 |
| 核心优势 | 快速 AI 应用原型与部署,LLMOps 支持 | 高度灵活性,强大的可扩展性,自托管带来的数据控制权与成本效益 |
| 工作流构建 | 视觉化 AI 应用编排 (Chatflow, Workflow) | 节点式通用流程搭建,支持代码增强逻辑 |
| 可扩展性 | AI 插件 (模型, 工具, Agent 策略), API 集成 | 自定义节点开发, Code 节点 (JS/Python), 广泛的 API 连接能力 |
| 部署选项 | Dify Cloud 云服务, 自托管部署 | n8n Cloud 云服务, 自托管部署 (Fair-Code) |
| 许可模式 | 修改版 Apache 2.0,不允许多租户,不允许修改 logo 等 | Fair-Code (Sustainable Use License),源代码可见,对商业转售有限制 |
| 集成数量 | 聚焦 AI 生态 (LLMs, 向量数据库, AI 工具) | 400+官方节点,近 2000 社区节点,覆盖各类应用与服务 |
用大白话来说,就是如果你主要想创造 AI 应用本身而不是那种高度的定制化能力和代码级别的控制系统,Dify 是更合适的选择。如果你主要想连接和自动化现有的各种系统和流程,并可能在其中嵌入 AI 能力,那么 n8n 会更胜任。在某些情况下,两者也可以结合使用,例如使用 Dify 构建核心 AI 能力,然后通过 n8n 将其集成到更广泛的业务流程中。并没有什么谁好谁坏,只能说 侧重点 不同。
随着 dify 的爆火,部署教程多得很,感觉也没有什么写部署教程的必要(随便一搜一大把)
但是 n8n 这个平台,目前还没有 dify 知名度那么高,但好歹 N8n 也是和 dify 类似的低代码开发平台,而且他目前在 github 的 star 数已经超过了 dify,达到了恐怖的 107kstar。


这么火爆的平台,必须上手玩玩才行,不然实在是有点心里痒痒。
为了把更多的精力应用在工作流编排上,这里我们就选择最方便的傻瓜式部署方式。
先下载 Docker Destop
下载地址:https://www.docker.com/products/docker-desktop/
安装好后修改下存储路径,防止避免占用 C 盘空间造成电脑卡顿

然后在上方输入框中输入 n8n,选择 n8nio/n8n 点击 pull 拉取镜像

完成后根据 github 官网示例进行配置如下:


点击 Run 启动镜像,在 logs 中会出现本地链接,点击即可访问

这里注册一下信息,后续可通过发送到邮箱的 key 进行免费认证使用完整付费服务

兴高采烈的打开后,直接傻眼了,德国人开发的全英文的界面,简直就是对我不超过 20 分英语水平的嘲笑,这也太坑爹了。。。

于是赶紧搜寻了一下,有没有相关支持,在 github 中输入搜索关键词 n8n chinese,发现真的有!!!

于是点开这个项目,按照要求下载并解压 n8n 的中文汉化包 editor-ui ,下载对应版本,我刚玩 当然是下最新版本 1.97.1 了
下好后解压到一个目录中,我解压的目录及内容如下:

所以我的命令就是
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v D:/editor-ui/dist:/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/n8n-editor-ui/dist -v n8n_data:/home/node/.n8n -e N8N_DEFAULT_LOCALE=zh-CN -e N8N_RUNNERS_ENABLED=true -e N8N_SECURE_COOKIE=false n8nio/n8n
运行 即可看到 有一个基于本地的 5678 端口,点击打开

可以看到,效果非常的 very good

我只能说 开玩!!!
涉及到的链接地址:
汉化包下载地址:https://github.com/other-blowsnow/n8n-i18n-chinese/releases
n8n github 地址:https://github.com/n8n-io/n8n
n8n 教程:https://docs.n8n.io/
最后,欢迎学习交流讨论!!!