🦾 Прикладной ИИ без кода: оркестрация рабочего процесса с использованием локальной LLM и n8n

Как без кода автоматизировать задачи с синхронизаций между двух департаментов: 19 продуктов, 10+ сотрудников, 20+ вопросов

📌 Почему n8n?

Это инструмент интеграции корпоративных приложений (EAI) в сервис-ориентированной архитектуре (SOA): соединяет независимые сервисы в единый процесс.

В отличие от облачных аналогов (Make, Zapier):
- инструмент с открытым исходным кодом (open-source)
- нет лимитов на количество операций
- работает локально (критично для 152-ФЗ)
- бесплатно (не требует подписки)
- устанавливается без заблокированного в РФ Docker (через Node.js)

🫡 Мой пример (проблема)

На синхронизациях я анализирую верхнеуровневые метрики, в моменте раздаю поручения на основе выявленных проблем. Задачи должны фиксировать исполнители, но на практике процесс буксует.

💡 Решение

Автоматизировать постановку задач.

🚀 Что учесть на старте

• Настройка с нуля может занять от часа до трёх
• Логику можно адаптировать под многие регулярные задачи
• На этапе сборки могут возникнуть сложности:
- выбор и интеграция сервисов
- платные подписки и платные API
- неочевидная стоимость на этапе тестирования

Я столкнулась с этим при выборе расшифровщика аудио: Fathom и VK Cloud отпали по разным причинам, остановилась на MyMeet — он дал нужный функционал без платного API на старте.

🏗 Архитектура рабочего процесса (workflow) в n8n

Мой состоит из 6 шагов:

1. Событийно-управляемый триггер (Schedule Trigger) — запускает оркестрацию каждую неделю после совещания
2. Чтение DOCX (Read/Write Files from Disk) — оркестратор забирает DOCX-файл из папки
3. Извлечение текста (DocuParse) — парсинг и трансформация данных: превращает DOCX в текст для анализа
4. Запрос к локальной LLM (HTTP Request) — отправляет текст в нейросеть и получает JSON с задачами
5. Обработка ответа и сопоставление со справочными данными (Code) — парсит JSON, сопоставляет исполнителей и продукты, формирует исходящие интеграционные сообщения
6. Отправка уведомлений с тегами

📌 Сборка

Шаг №1. Подготовка

1. Установка Node.js и n8n
2. Настройка бота
3. Развертывание локальной LLM
4. Создание папки для файлов

🛠 Установка n8n

1. Установить Node.js LTS (среда для запуска n8n в условиях заблокированного Doker)
- Перейти на официальный сайт Node.js
- Скачать LTS-версию (например, 18.x или 20.x)
- Установить (настройки по умолчанию)

2. Установить n8n через менеджер пакетов (npm)
Открыть командную строку на ПК (cmd) от имени администратора и выполнить:
npm install -g n8n

3. Запустить n8n
n8n start
После запуска открыть адрес http://localhost:5678 в браузере. Создать локальную учётную запись.

4. Включить community-узлы
Community-узлы используются, когда нужной функции нет среди встроенных узлов n8n. В нашем случае — для парсинга DOCX-файлов.
По умолчанию n8n может блокировать установку community-узлов по причинам безопасности и политики инстанса.
Запускаем n8n с флагом:
`n8n start --nodes-exclude="[]"`
Этот флаг включает все узлы, включая community-узлы, которые по умолчанию могут быть отключены.

🔧 Настройка бота

1. Найти @BotFather в Telegram → `/newbot`
2. Задать имя и username (обязательно с `_bot`)
3. В настройках бота включить **Allow Groups?** → `Turn groups on`
4. Отключить **Group Privacy** → `Turn off`
5. Добавить бота в группу и сделать администратором
6. Получить **Chat ID** группы через:
`https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates`

🤖 Развертывание локальной нейросети

Настроила также без кода ранее. Инструкция: тут. Протестировала — поняла, что без оркестрации малополезен. Так появилась эта идея.

📁 Источник данных

В моём случае это DOCX-отчёты из расшифровщика. Этот шаг можно адаптировать под:
- письма из почты (триггер на новое письмо)
- новые строки в таблице
- заказы с маркетплейса через API
- сообщения из чата с тегом #задача

Логика автоматизации остаётся той же.

💬 Далее:
Шаг 2. Сборка рабочего процесса (workflow) в n8n