本文将介绍如何在 n8n 工作流中为大模型（如 ChatGPT、LLM）增加"记忆力"，让你的智能体具备上下文记忆，实现更自然、更智能的对话和任务处理。
为什么大模型需要"记忆力"？
大模型（如 ChatGPT、LLM）在单轮对话中表现优秀，但在多轮对话、复杂任务中，若没有"记忆"，容易丢失上下文，导致体验割裂。为模型增加记忆力，可以让其理解历史对话、用户偏好、任务进展等，实现更智能的自动化。
n8n中实现大模型记忆的常见方式
1. 使用数据库/文件存储上下文
- 利用 n8n 的数据库节点（如MySQL、PostgreSQL、SQLite）或文件节点，将每轮对话、关键信息存储起来。
- 在每次调用大模型前，自动检索历史对话并拼接到 prompt，实现"短期记忆"。
2. 利用 n8n 的变量和全局存储
- n8n 支持全局变量、流程变量，可以在流程中动态保存和读取上下文。
- 适合轻量级、会话级的记忆需求。
3. 集成向量数据库实现"长记忆"
- 通过 n8n 集成 Pinecone、Weaviate、Milvus 等向量数据库，将历史对话/知识转为向量存储。
- 每次对话时，检索相关历史内容，拼接到大模型 prompt，实现"知识增强型记忆"。
4. 结合外部记忆插件/中间件
- 利用如 LangChain、MemoryGPT 等开源记忆中间件，通过 HTTP Request 节点与 n8n 对接。
- 支持更复杂的记忆管理、知识检索和多模态记忆。
实战案例：n8n+ChatGPT多轮对话记忆
- 用户输入问题，n8n 触发工作流。
- 检查数据库/变量中是否有历史对话，有则取出并拼接到 prompt。
- 调用 ChatGPT/OpenAI 节点，传入带历史的 prompt。
- 将本轮对话内容追加存储到数据库/变量。
- 返回模型回复，实现"有记忆"的多轮对话。
配置建议与注意事项
- 记忆长度控制：大模型 prompt 长度有限，需定期裁剪历史内容或做摘要。
- 隐私与安全：存储用户对话时注意敏感信息保护。
- 性能优化：向量检索、数据库查询建议异步处理，避免阻塞主流程。
- 可视化管理：可用 n8n Dashboard 或自定义前端管理记忆内容。
适用场景
- 智能客服/助理
- 智能问答机器人
- 复杂业务流程自动化
- 个性化推荐与用户画像
总结
通过 n8n 灵活的节点和集成能力，可以为大模型轻松实现"记忆力"扩展，让你的 AI 智能体更懂你、更高效。未来还可结合知识库、外部API等打造更强大的智能自动化系统。
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