LLM链式处理示例：三种AI工作流实现方法对比

您将发现：
1️⃣ 简单顺序链式处理

最简单但效率最低的方法 – 将LLM节点直接按顺序连接。对于初学者来说设置简单，但随着链的增长会变得笨重且缓慢。

2️⃣ 基于代理的处理与内存

通过单个AI代理处理指令列表，该代理维护对话历史记录。这种结构化方法提供了更好的上下文管理，同时保持工作流组织有序。

3️⃣ 并行处理以获得最大速度

拆分您的提示并同时处理它们以获得更快的结果。当您需要运行多个独立任务且无需共享上下文时，这是理想选择。

设置说明：

API凭据：在凭据管理器中配置您的Anthropic API密钥。此工作流使用Claude 3.7 Sonnet，但您可以在每个Anthropic Chat Model节点中修改模型，或选择完全不同的LLM。

对于云用户：如果使用并行处理方法（第3部分），请将”LLM steps – parallel” HTTP Request节点中的{{ $env.WEBHOOK_URL }}替换为您的n8n实例URL。

测试数据：工作流默认从n8n博客获取内容。您可以修改此部分以使用不同的内容或数据源。

自定义：每个部分都包含一组示例提示。修改”Initial prompts”节点以更改向LLM提出的问题。

比较这些方法，以了解AI工作流中简单性、速度和上下文管理之间的权衡！

在LinkedIn上关注我，获取更多关于AI自动化和n8n工作流的提示！