自适应LLM路由优化AI聊天响应n8n工作流 - 智能模型选择与成本优化
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## 概述

这个n8n工作流创建了一个智能聊天代理，能够根据查询的复杂程度进行分类，并将请求路由到合适的LLM：Gemini 2.5 Pro用于复杂任务，OpenAI GPT-4.1 Nano用于简单任务——优化成本和性能。

## 工作流结构

该工作流包含以下节点：

– **When chat message received (Chat Trigger)** – 接收实时聊天消息
– **Model Selector (Agent)** – 分析用户请求并分类查询复杂度
– **Model selector (Model Selector)** – 根据分类结果选择适当的语言模型
– **Main Agent (Agent)** – 使用选定模型生成响应
– **2.5 pro (LM Chat Google Gemini)** – Gemini 2.5 Pro模型，处理复杂任务
– **4.1 nano (LM Chat OpenAI)** – OpenAI GPT-4.1 Nano模型，处理简单任务
– **2.0 flash (LM Chat Google Gemini)** – Gemini 2.0 Flash模型

## 分类规则

– **输出1**：复杂问题，需要深度推理、专业写作、研究、编码或多步骤问题解决
– **输出2**：简单问题，直接、对话性或可以快速回答

## 配置要求

### 必备条件
– 启用LangChain节点的n8n实例
– 访问Google Gemini和OpenAI API

### 所需凭证
– **OpenAI API设置**：在platform.openai.com/api-keys创建密钥
– **Google Gemini API设置**：在makersuite.google.com/app/apikey生成API密钥

## 应用场景

– 客户支持的成本效益AI助手
– 教育机器人的动态查询处理
– 内容工具的优化响应生成
– 研究助手的有效处理

## 故障排除

– 分类错误：优化Model Selector中的提示
– API问题：检查凭证和配额
– 无响应：确保webhook激活，单独测试节点
– 输出解析：验证选择器仅输出1或2

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