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那話不多說… 🚀 我們開始今日的文章！
🧠 整體流程說明
① MQTT Trigger
- 這是整個流程的入口，負責監聽 MQTT 訊息（我在雲平台有架設一支程式，把Line拋出的Webhook轉成mqtt）。
- 當有新訊息進來時，就會觸發整個 workflow 執行。
② Code in JavaScript
- 用來解析或轉換輸入的 JSON 結構。
例如：從 MQTT 訊息中取出 message.text、userId 等資料，再格式化成 LLM 可理解的輸入。 - 這裡加上預處理邏輯，例如：
// 取得傳入的文字內容（例如 LINE webhook 傳來的事件）
let text = $input.first().json.message.events[0].message.text;
// 建立新的訊息內容
let new_message = `以取得資訊：${text}`;
// 回傳新資料給下一個節點
return {
// payload: $input.all(),
message: new_message
}
③ Message a model1（Message Model）
- 這是 LLM（大型語言模型） 節點，使用是 OpenAI的 GPT-5 nano (會選擇這個模型，不為別的就是比較省)。
- 負責根據使用者輸入產生智慧回覆。
④ Line Messaging1
- 將 LLM 產生的訊息回傳給 LINE 使用者。
- 這裡需要額外安裝套件：https://www.npmjs.com/package/@aotoki/n8n-nodes-line-messaging
⑤ Chat Memory Manager + Simple Memory
- 為 LLM 加入「對話記憶」能力。
- Chat Memory Manager 用來控制記憶的載入與儲存。
- Simple Memory 則是實際儲存記憶資料的節點（可以是暫存或資料庫）。
⚡ 整體流程摘要
🟣 MQTT → 🟠 JS Preprocess → 🔵 LLM (Message Model) → 💚 LINE Messaging
↘ 記憶管理 (Chat Memory Manager + Simple Memory)
💬 實際應用範例
🚀 結語：首次使用 n8n，真的有被驚艷到！
這次第一次動手玩 n8n，整體體驗超出預期，尤其是它對「數據流與數據格式的可視化呈現」讓人一目了然。
對比傳統寫 code 的開發方式，n8n 讓自動化流程更直覺、更具掌控感。
🌟 優點亮點
- 數據流清晰透明
每個 Node 的輸入與輸出資料都能即時查看，比起純程式開發更容易理解與除錯。 - 內建支援豐富
節點種類非常多，幾乎涵蓋常見雲服務與開發場景，一看就知道有很多可嘗試的整合方向。 - 開發即部署
儲存工作流後即可執行，不需要再花時間架設伺服器或手動部署。 - 高重用性設計
相同專案間可輕鬆複製與改造工作流，大幅提升開發效率。
🤔 需要適應的地方
- 部分節點參數受限
例如 LINE Message API，在原始程式中可調整的細節更多，而在 n8n 節點中會受介面限制。 - 介面導向的學習曲線
沒有程式碼導覽（code navigation），初期要熟悉 UI 與節點設定需要花點時間。 - 複雜邏輯不易表達
若流程中需要多層判斷、迴圈、佇列（queue）或多執行緒（thread）概念，暫時還不太直覺。
💡 變通與延伸想法
- 將複雜邏輯封裝成 API
把需要高客製邏輯的部分用程式實作成獨立 API，再讓 n8n 負責串接與編排。 - 結合外部執行環境
除了 API，也能將某些邏輯包成可執行檔（exe）或腳本，讓 n8n 透過 CMD 觸發執行。
整體而言，n8n 給人的感覺就像是「程式邏輯的可視化 IDE」，可以值得深入研究。
✨ 最後工商一下～
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那我們下次見啦～👋
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