n8n과 Ollama를 사용하여 로컬 LLM과 대화
초급
이것은AI분야의자동화 워크플로우로, 5개의 노드를 포함합니다.주로 ChainLlm, ChatTrigger, LmChatOllama 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. n8n과 Ollama를 사용하여 로컬 대형 언어 모델과 대화합니다.
사전 요구사항
- •AI 서비스 API Key(예: OpenAI, Anthropic 등)
카테고리
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "af8RV5b2TWB2LclA",
"meta": {
"instanceId": "95f2ab28b3dabb8da5d47aa5145b95fe3845f47b20d6343dd5256b6a28ba8fab",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Chat with local LLMs using n8n and Ollama",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "475385fa-28f3-45c4-bd1a-10dde79f74f2",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
700,
460
],
"webhookId": "ebdeba3f-6b4f-49f3-ba0a-8253dd226161",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "61133dc6-dcd9-44ff-85f2-5d8cc2ce813e",
"name": "Ollama 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOllama",
"position": [
900,
680
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"ollamaApi": {
"id": "MyYvr1tcNQ4e7M6l",
"name": "Local Ollama"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3e89571f-7c87-44c6-8cfd-4903d5e1cdc5",
"name": "스티커 메모",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
160,
80
],
"parameters": {
"width": 485,
"height": 473,
"content": "## Chat with local LLMs using n8n and Ollama\nThis n8n workflow allows you to seamlessly interact with your self-hosted Large Language Models (LLMs) through a user-friendly chat interface. By connecting to Ollama, a powerful tool for managing local LLMs, you can send prompts and receive AI-generated responses directly within n8n.\n\n### How it works\n1. When chat message received: Captures the user's input from the chat interface.\n2. Chat LLM Chain: Sends the input to the Ollama server and receives the AI-generated response.\n3. Delivers the LLM's response back to the chat interface.\n\n### Set up steps\n* Make sure Ollama is installed and running on your machine before executing this workflow.\n* Edit the Ollama address if different from the default.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "9345cadf-a72e-4d3d-b9f0-d670744065fe",
"name": "스티커 메모1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1040,
660
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 368,
"height": 258,
"content": "## Ollama setup\n* Connect to your local Ollama, usually on http://localhost:11434\n* If running in Docker, make sure that the n8n container has access to the host's network in order to connect to Ollama. You can do this by passing `--net=host` option when starting the n8n Docker container"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "eeffdd4e-6795-4ebc-84f7-87b5ac4167d9",
"name": "채팅 LLM 체인",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
920,
460
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.4
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "3af03daa-e085-4774-8676-41578a4cba2d",
"connections": {
"61133dc6-dcd9-44ff-85f2-5d8cc2ce813e": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "eeffdd4e-6795-4ebc-84f7-87b5ac4167d9",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"475385fa-28f3-45c4-bd1a-10dde79f74f2": {
"main": [
[
{
"node": "eeffdd4e-6795-4ebc-84f7-87b5ac4167d9",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
초급 - 인공지능
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
관련 워크플로우 추천
연구형 AI 에이전트: 아티클 스크래핑 및 요약 후 Notion 저장 (Gemini, Browserless)
AI스마트어시스턴트:抓取、总结기사并保存至Notion(Gemini,Browserless)
Notion Tool
Discord Tool
Agent
+
Notion Tool
Discord Tool
Agent
9 노드Mihai Farcas
기타
RAG(Pinecone과 OpenAI)를 사용하여 GitHub OpenAPI 규격과 대화
GitHub API 문서와 대화: RAG 기반 채팅 로봇, Pinecone와 OpenAI를 사용합니다.
Http Request
Manual Trigger
Agent
+
Http Request
Manual Trigger
Agent
17 노드Mihai Farcas
엔지니어링
자체 호스팅 LLM 미스트랄 네모를 사용하여 개인 데이터 추출
자체 호스팅 LLM Mistral NeMo를 사용하여 개인 데이터를 추출합니다.
Set
Chain Llm
Chat Trigger
+
Set
Chain Llm
Chat Trigger
13 노드Yulia
빌딩 블록
🐋 DeepSeek V3 채팅과 R1 추론 빠른 시작
🐋 DeepSeek V3 채팅과 R1 추론 빠른 시작
Http Request
Agent
Chain Llm
+
Http Request
Agent
Chain Llm
15 노드Joseph LePage
빌딩 블록
주식 재무제표 분석을 위한 RAG 워크플로
주식 재무제표 분석을 위한 AI 기반 RAG 워크플로
Google Docs
Google Drive
Google Sheets
+
Google Docs
Google Drive
Google Sheets
18 노드Mihai Farcas
인공지능
AI SEO 가독성 검토: 웹사이트의 LLM 친화성 확인
AI SEO 가독성 검토: 웹사이트가 대규모 언어 모델에 얼마나 친화적인지 확인
Code
Http Request
Chain Llm
+
Code
Http Request
Chain Llm
8 노드Leonard
인공지능
워크플로우 정보
난이도
초급
노드 수5
카테고리1
노드 유형4
저자
Mihai Farcas
@mihailtdFull-stack developer with 5+ years streamlining healthcare processes. Proficient in NodeJS, VueJS, MongoDB, PostgreSQL, Kubernetes, and n8n. Ready to optimize your workflows – book a consult via my link.
외부 링크
n8n.io에서 보기 →
이 워크플로우 공유