Automatisierte KI Workflows ‘leicht gemacht’ mit n8n und Low Code

Die Entwicklung rund um künstliche Intelligenz (KI) schreitet rasant voran. Für viele Organisationen besteht die größte Herausforderung jedoch nicht darin, Modelle zu entwickeln, sondern Ideen schnell auszuprobieren, zu verfeinern und KI im Tagesgeschäft nutzbar zu machen. Traditionelle KI-Projekte erfordern häufig umfangreiche Programmierung und komplexe Infrastruktur – was Innovation verlangsamt oder verhindert, dass Teams überhaupt experimentieren.

Plattformen wie n8n bieten hier einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglichen schnelles Testen, iteratives Arbeiten und unkomplizierte Experimente. Besonders für Business User, Consultants oder Business Analysts ist n8n wertvoll: Die Low-Code/No-Code-Oberfläche macht anspruchsvolle KI-Konzepte zugänglich, ohne dass man Vollzeitentwickler sein muss. Damit können Citizen Developer und Fachbereiche selbstständig Ideen prototypisieren, Aufgaben automatisieren und KI-Anwendungsfälle ausprobieren – ohne auf IT-Mitarbeiter angewiesen zu sein.

Warum n8n? Low-Code, hohe Flexibilität

Plattformen für KI-basierte Workflow-Automatisierung ermöglichen es, Abläufe visuell zu gestalten – einschließlich Datenquellen, APIs, KI-Modellen und Geschäftsprozessen – mit wenig oder ganz ohne Code. Damit lassen sich Ideen schnell testen und weiterentwickeln: etwa bei der Dokumentenverarbeitung, beim Aufbau von Chatbots oder bei der automatischen Erstellung von Inhalten.

n8n basiert zudem auf einem Fair-Code-Modell und kann selbst gehostet werden. Das gibt Unternehmen zusätzliche Kontrolle über Integrationen und Datenschutz.

Im Folgenden sehen wir uns an, wie man typische KI-Aufgaben wie Suche, Analyse, Zusammenfassung oder Q&A mit Dokumenten in n8n-Workflows umsetzt.

Einen RAG-Agenten in n8n entwickeln

Viele KI-Workflows beginnen mit demselben Problem: dem Umgang mit großen Informationsmengen. Beispielsweise können Chatbots mit umfangreichen Wissensquellen unter Kontextgrenzen, irrelevanten Antworten oder sogenannten Halluzinationen leiden.

Eine bewährte Lösung ist Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei werden Dokumente in kleine Abschnitte unterteilt, in numerische Vektoren (Embeddings) umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert. Bei einer Frage sucht das System die relevantesten Textabschnitte und erzeugt auf Basis dieser Informationen eine präzise Antwort.

So lässt sich mit n8n in kurzer Zeit ein einfacher RAG-Agent aufbauen.

Document Chunking

Große Sprachmodelle haben Eingabegrenzen und können lange Texte nicht vollständig verarbeiten. Daher werden Dokumente in kleinere „Chunks“ zerlegt. n8n bietet dafür integrierte Funktionen, z. B.:

• Fixed-size splitting: Dokumente in Abschnitte fester Länge unterteilen (z. B. 2.000 Zeichen) – Character Text Splitter node.
• Recursive splitting: Dokumente rekursiv teilen, während Sätze und Absätze möglichst zusammenbleiben – Recursive Character Text Splitter node.

Text Embedding

Nach dem Chunking wird jeder Abschnitt in ein Embedding umgewandelt – einen numerischen Vektor, der die Bedeutung des Texts abbildet. Damit kann nach inhaltlicher Nähe gesucht werden, nicht nur nach Stichwörtern. n8n unterstützt mehrere gängige Modelle:

• OpenAI Embeddings: gut geeignet für Geschäftsdokumente und mehrsprachigen Text.
• Google Gemini Embeddings: vorteilhaft für spezialisierte Anwendungsfälle oder bestimmte Fachdomänen.
• Hugging Face Embeddings: über den Hugging Face Inference Node können zahlreiche Open-Source-Modelle genutzt werden – ideal für branchenspezifische oder multilingual optimierte Embeddings.

Unterstützte Embedding Models in n8n

Hinweis: Bei sehr technischem oder fachspezifischem Content lohnt es sich, mehrere Modelle zu testen.

Integration einer Vektordatenbank

Embeddings müssen in einer Vektordatenbank gespeichert werden, um schnelle Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen. n8n unterstützt u. a. Pinecone, MongoDB, Qdrant, PGVector.

Unterstützte Vektordatenbanken in n8n

Workflow-Beispiel: Ein n8n-Flow überwacht einen Google-Drive-Ordner, chunked und embedden neue Dokumente automatisch und aktualisiert die Vektordatenbank – Ihre Wissensbasis aktualisiert sich selbst.

Beispiel für einen Document Chunking Workflow

Vom Retrieval zur Antwort: RAG-Workflow

Nachdem die Dokumente vorbereitet und eingebettet sind, lässt sich ein KI-Agent entwickeln, der bei Bedarf die relevantesten Informationen abruft.

Für einen einfachen RAG-Workflow benötigt man:

• Eine Vektordatenbank – speichert Embeddings und liefert relevante Chunks.
• Ein Embedding-Modell – idealerweise identisch zu dem, das für die Erstellung der Embeddings verwendet wurde.
• Vector Store Retriever – sucht die ähnlichsten Textabschnitte für die gestellte Frage.
• Ein Chatmodell (LLM) – generiert aus den gefundenen Informationen eine klare Antwort.

Damit kann man einen KI-Agenten erstellen, der unternehmenseigene Dokumente als Wissensbasis nutzt – nicht nur generelles LLM-Wissen.

Wichtig: Immer dasselbe Embedding-Modell für das Indexing und für die Suche verwenden. Unterschiedliche Modelle können inkonsistente Ergebnisse erzeugen.

Workflow-Beispiel: Eingehende E-Mails werden überwacht. Erkennt der Workflow eine Informationsanfrage, ruft der Agent relevante Inhalte aus der Vektordatenbank ab und sendet eine Antwort.

Beispiel für einen Agent Workflow

Weitere KI-Anwendungsfälle

n8n ermöglicht eine Vielzahl praktischer Szenarien.

Sentiment-Analyse

Mit n8n lassen sich Eingangskanäle wie Social Media, E-Mails, Chats oder Supporttickets automatisch auf Stimmung und Tonalität überwachen. Mögliche Anwendungen sind:

• negative Kundenbewertungen erkennen und eskalieren,
• das Markensentiment über längere Zeit beobachten,
• dringende Supportanfragen priorisieren.

Um einen einfachen Workflow für Sentiment-Analyse in n8n aufzubauen, benötigen Sie folgende Komponenten:

• LLM-Node zur Stimmungsanalyse:
  Verarbeitet eingehende Texte (z. B. E-Mails, Tickets oder Social-Media-Nachrichten) und stuft sie als positiv, neutral oder negativ ein.
• Switch-Node:
  Leitet den Workflow abhängig vom Ergebnis in unterschiedliche Pfade – beispielsweise einen für „verärgert/negativ“ und einen für „neutral/positiv“.
• Zweiter LLM-Node für Eskalationsdetails:
  Bei negativer Stimmung erzeugt dieser Node eine prägnante, geschäftstaugliche Zusammenfassung oder eine Handlungsempfehlung, die dem Eskalationsticket beigefügt wird.
• Ticketing-System-Node:
  Erstellt auf Basis der Eskalationsdetails automatisch ein Ticket im Helpdesk- oder Incident-Management-System, sodass dringende Fälle schnell bearbeitet werden.

Workflow-Beispiel:

Ein Workflow wird ausgelöst, sobald eine neue E-Mail eingeht. Ein LLM-Node analysiert automatisch die Stimmung der Nachricht. Wird der Text als verärgert oder negativ identifiziert, erstellt der Workflow eine kurze Zusammenfassung des Anliegens und legt automatisch ein Ticket in GitLab zur Eskalation an – dringende Fälle werden dadurch umgehend adressiert.

Beispiel für einen Sentiment Agent Workflow

Weitere KI-gestützte Anwendungsfälle

In ähnlicher Weise lässt sich n8n für zahlreiche weitere Einsatzszenarien nutzen, zum Beispiel:

• Contentgenerierung: Entwürfe für Blogbeiträge oder Social-Media-Posts auf Basis aktueller Trends erstellen.
• Zusammenfassungen: Meetingnotizen oder Berichtsresümees automatisch mit LLMs erzeugen.
• Datenklassifikation: Eingehende Dokumente oder E-Mails automatisch kategorisieren (z. B. Spam, Priorität, interne Weiterleitung).
• Sales Enablement: Leads mithilfe KI-basierter Bewertung priorisieren.
• Medienanalyse: KI für Bild- oder Videobearbeitung integrieren (OCR, Objekterkennung u. Ä.).
• Predictive Analytics: Verbindung zu ML-Modellen herstellen, um Prognosen zu erstellen (z. B. Kundenabwanderung, Wartungsbedarf).

Erste Schritte

1. Einen einfachen Use Case auswählen: Zum Beispiel das Chunking und Embedding von Dokumenten.
2. Den Workflow aufbauen: Mit dem visuellen Editor von n8n Datenquelle, Text-Splitter, Embedding-Node und Vektorspeicher verbinden.
3. Einstellungen testen: Unterschiedliche Chunkgrößen und Embedding-Modelle ausprobieren und die Auswirkungen vergleichen.
4. Retrieval- und KI-Nodes ergänzen: Einen kleinen RAG-Chatbot bauen und Abfragen auf den eigenen Daten testen.
5. Iterativ erweitern: Sobald der Ablauf sitzt, weitere Schritte integrieren – etwa Contentgenerierung, Sentimentanalyse, Routing-Logik oder zusätzliche Systeme.

Tipp: Die n8n-Dokumentation und Community-Vorlagen bieten viele direkt nutzbare Beispiele.

Zentrale Erkenntnisse

• No-Code-KI: n8n macht KI-Workflows für Business User und Citizen Developer zugänglich – ohne komplexe Programmierung oder teure Software.
• Datenaufbereitung ist entscheidend: Dokumente aufteilen, Embeddings erzeugen und diese in einer Vektordatenbank speichern – das sind zentrale Schritte für praktische KI-Anwendungen wie Chatbots oder intelligente Suchsysteme.
• Integration mit bestehenden Tools: n8n verbindet sich problemlos mit CRM-, ERP-, Datenbank-, Helpdesk- und Cloudspeicher-Systemen und erleichtert so die Einbettung von KI in bestehende Geschäftsprozesse.
• Schnelles Prototyping: KI-Automatisierungsplattformen eignen sich sowohl für vollständige Lösungen als auch für schnelle Prototypen. Selbst-Hosting schafft zusätzliche Flexibilität und Kontrolle.
• Learning by Doing: Praktisches Ausprobieren ist der beste Weg, den Einstieg zu finden. Mit kleinen Projekten beginnen, testen, erweitern.

Fazit

Aus meiner Erfahrung verkürzt ein Tool wie n8n den Weg von einer KI-Idee zu einem funktionierenden Prototyp erheblich. Die Einrichtung ist schnell und ermöglicht volle Konzentration auf das Konzept – nicht auf die Infrastruktur.

Egal ob Entwickler oder nicht-technischer Experte aus dem Fachbereich: Mit n8n lassen sich leistungsfähige, KI-gestützte Workflows schon heute realisieren.

Wer automatisieren, prototypisieren oder einfach mit KI experimentieren möchte, sollte n8n (oder ein vergleichbares Tool) unbedingt ausprobieren.