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n8n×大語言模型：從辦公室自動化到企業級 AI 部署的全能實戰班

n8n × LLM: The All-in-One Practical Course from Office Automation to Enterprise AI Deployment
  • 時數：21小時
  • 費用：NT$ 20,000
  • 點數：5.0

選擇查詢分區開課時間

地點 班號 日期 時間 預約
台北 26843 班 2026/04/20 ~ 2026/04/22 每週一二三 09:00~17:00 預約
台北 26850 班 2026/06/29 ~ 2026/07/01 每週一二三 09:00~17:00 預約

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新竹、台中、高雄如有上課需求，請參考台北開課日期，洽當地服務人員依需求加開遠距開課日期

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教材

恆逸專用教材

課程目標

  • 解析 No-Code/Low-Code 自動化與大型語言模型 (LLM) 的整合應用。
  • 從基礎的辦公室流程自動化、多模態資料處理，到進階的 AI Agent Tools (智能代理工具) 與 RAG (檢索增強生成) 知識庫建構。
  • 教導工作流程的自動化，運用 n8n 串接 Gmail、Google Sheets、Google Drive、LINE OA 等常用工具，並結合 AI 進行文本分類與摘要。學員將學習建立由 Webhook 驅動的自動化流程，實現跨系統的即時資料交換與監控。
  • 深入 AI Agent 的應用，涵蓋多模態資料處理 (文字、圖片、聲音、PDF)，並結合 RAG 技術與 Supabase 向量資料庫，打造能與企業內部文件 (如產品手冊、財報) 進行深度對話的 AI 知識庫。學員將學習如何設計多步驟、多代理的專家級 AI 系統，模擬如輿情分析、金融交易等複雜的決策流程。
  • 引導學員學習如何將 n8n 工作流程進行維運管理與私有化部署。內容包括自動化備份、AI 驅動的錯誤偵錯，以及整合企業私有模型的策略，讓學員全面掌握從設計、建構到維護企業級 AI 自動化架構的實戰能力。

適合對象

  1. 企業決策者 (Business Decision Maker)
  2. IT 部門主管 (IT Manager / Head of IT)
  3. 培訓經理 (Training Manager)
  4. 資料分析師 (Data Analyst)
  5. 產品經理 (Product Manager)
  6. LLM 開發工程師 (LLM Development Engineer / LLM Developer)

預備知識

已完成以下課程所具備技術能力

  • n8n1: n8n基礎班：從零開始掌握n8n
  • n8n2: n8n進階班：打造專業級n8n自動化方案

或已具備以上課程的 API 概念或基礎腳本同等程度的經驗亦可。

無需深厚程式基礎 (No Code/Low Code)，但有 API 概念或基礎腳本經驗者更佳。

課程內容

  1. AI 時代的流程再造：No-Code/Low-Code 與 n8n 核心實戰
    ● No-Code/Low-Code 的企業價值與應用場景
    ● n8n 核心概念：節點 (Node)、工作流程 (Workflow)、觸發器 (Trigger)
    ● 實戰演練：建立第一個自動化流程 - LINE 訊息推播

  2. 辦公室自動化：串接關鍵應用，釋放團隊生產力
    ● Email 自動化：Gmail 觸發、AI 智慧分類、摘要與自動回覆
    ● 雲端硬碟整合：Google Drive/Sheets 的檔案讀取、寫入與自動化備份
    ● 資料處理與清洗：運用 Code 節點進行資料去重、格式轉換

  3. Webhook 與 API：打造企業的數位神經中樞
    ● Webhook 應用：接收外部系統事件，建立即時反應流程
    ● API 串接實務：整合天氣、新聞、社群媒體等第三方 API
    ● 實戰演練：打造企業輿情監控系統，串接爬蟲 API 與 LINE OA Alert

  4. AI Agent 基礎：讓流程具備思考與對話能力
    ● LangChain 節點與 AI Agent 核心架構
    ● 大型語言模型 (LLM) 串接：Gemini, OpenAI
    ● 賦予 Agent 記憶 (Memory) 與工具 (Tools) 使用能力
    ● 實戰演練：建立具備上下文記憶的 AI 聊天機器人

  5. 多模態 AI 應用：處理文字以外的商業數據
    ● AI 視覺能力：辨識圖片、分析圖表 (TradingView K線圖)
    ● 語音轉文字：處理會議錄音、客服語音訊息
    ● PDF 文件解析：自動讀取並摘要 PDF 報告內容
    ● 實戰演練：打造能「看懂」圖片、「聽懂」語音的多功能 LINE Bot

  6. 檢索增強生成 (RAG)：從零打造企業專屬知識大腦
    ● RAG 核心原理與架構：Ingestion, Retrieval, Generation
    ● 資料擷取與切塊 (Chunking)：爬取 YouTube 字幕與網頁內容
    ● 向量化 (Embeddings) 與向量資料庫 (Supabase) 應用
    ● 實戰演練：建立一個能回答 YouTube 影片內容的 AI 問答系統

  7. 專家級 AI 系統：多代理協作與多步驟推理
    ● AI Agent Swarm (蜂群) 設計模式：總指揮與專家代理的分工
    ● 自然語言理解 (NLU) 應用：設計 AI Agent 解析複雜指令
    ● 多 API 平行處理與資料整合
    ● 實戰演練：建構 AI 金融分析師，整合價量數據與新聞情緒，產出交易建議

  8. n8n 系統維運與部署
    ● 錯誤處理機制：利用 onError 流程與 AI 進行智慧偵錯
    ● 效能優化：運用 Sub-Workflow 實現流程的平行處理
    ● 私有化部署至 HuggingFace Space：實現自己 Host 具有 SSL 憑證免費的 n8n 服務
    ● 私有化部署：本地部署 n8n 與 LLM 的架構與策略
    ● 實戰演練：建立 n8n 工作流程的自動化版本控制與備份機制

學會技能

  1. 運用 n8n 視覺化介面，快速建構與部署自動化工作流程。
  2. 掌握 Webhook 與 API 串接，整合企業內外部多元數據源。
  3. 建立 AI 驅動的辦公室自動化應用，如智慧 Email 分類與摘要。
  4. 設計與開發具備記憶與工具使用能力的 AI 聊天機器人。
  5. 整合多模態 AI 模型，處理圖片、語音、PDF 等非結構化資料。
  6. 從零開始建構完整的 RAG 知識庫，包含資料爬取、向量化及檢索生成。
  7. 使用 Supabase 等向量資料庫，儲存與管理企業知識資產。
  8. 設計多 Agent 協同作戰的 AI Swarm 架構，處理複雜商業邏輯。
  9. 應用自然語言理解 (NLU) 技術，讓 AI 精準解析使用者意圖。
  10. 實作多 API 的平行數據抓取，提升資料處理效率。
  11. 建構如 AI 金融分析師等，結合多源數據與多層次推理的專家級系統。
  12. 掌握 n8n 的錯誤處理機制，並結合 AI 進行智慧偵錯，提升系統穩定性。
  13. 運用 Sub-Workflow 實現流程的平行化，優化執行效能。

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