DeepSeek R1은 N8N의 다른 AI 모델과 통합 될 수 있습니다.

통합 프로세스

DeepSeek R1을 N8N의 다른 AI 모델과 통합하려면 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.

1. N8N 및 필수 노드를 설치하십시오. 먼저 N8N이 설치되었는지 확인하십시오. 그런 다음 통합하려는 AI 모델에 필요한 커뮤니티 노드를 설치하십시오. DeepSeek의 경우 설정> 커뮤니티 노드>로 이동하여 N8N에 커뮤니티 노드를 설치하여 "N8N-Nodes-DeepSeek"노드를 설치합니다 [4].

2. 자격 증명 구성 : 통합하려는 각 AI 모델에 대한 자격 증명을 만듭니다. DeepSeek R1의 경우 DeepSeek 플랫폼에서 API 키를 생성하여 N8N [4] [7]의 DeepSeek 노드 내에서 구성합니다.

3. 워크 플로 만들기 : N8N에서 새 워크 플로를 시작하고 통합하려는 각 AI 모델에 대한 노드를 추가하십시오. 예를 들어, 트리거 노드로 시작한 다음 작업을 계획하거나 추론하는 데 DeepSeek R1 노드가 이어질 수 있으며, 추가 처리 또는 실행을위한 OpenAI 또는 Google AI와 같은 다른 AI 모델의 다른 노드 [1] [2].

4. 노드 연결 :이 노드를 워크 플로우에 적합한 시퀀스로 연결하십시오. 예를 들어, DeepSeek R1은 계획 에이전트 역할을 할 수 있으며, 그 후 GPT-4 또는 Claude 3.5 Sonnet [1]과 같은 다른 AI 모델에 의해 실행되는 행동 계획을 생성 할 수 있습니다.

통합의 이점

DeepSeek R1을 다른 AI 모델과 통합하면 몇 가지 이점이 있습니다.

-비용 효율성 : DeepSeek R1은 다른 모델보다 훨씬 저렴하므로 계획 및 추론 작업을위한 비용 효율적인 선택입니다 [1] [4].
- 유연성 : N8N을 사용하면 광범위한 AI 모델을 통합 할 수 있으므로 워크 플로우에서 각 작업에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다 [2] [5].
- 복잡한 작업 처리 : 모델을 결합하여 자세한 계획 및 실행 기능이 모두 필요한 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다 [1] [7].

사용 사례

이 통합은 다양한 시나리오에서 유용합니다.

- 챗봇 및 대화 인터페이스 : DeepSeek R1은 복잡한 추론을 처리 할 수있는 반면 OpenAI와 같은 다른 모델은 인간과 같은 반응을 생성 할 수 있습니다 [7].
- 자동화 워크 플로 : 계획에 DeepSeek R1을 사용하고 데이터 처리 또는 문서 분석과 같은 작업 실행을위한 다른 모델 [10].

전반적으로 N8N의 다른 AI 모델과 DeepSeek R1을 통합하면 복잡한 작업을 효율적이고 비용 효율적으로 자동화하는 강력한 방법을 제공합니다.

인용 :
[1] https://www.youtube.com/watch?v=tjad65ocoe8
[2] https://n8n.io/integrations/categories/ai/
[3] https://latenode.com/blog/deepseek-v3-deepseek-r1-integrations-are-now-on-latenode
[4] https://dev.to/dwtoledo/integrating-deepseek-into-n8n-low-cost-ai-automations-11ge
[5] https://n8n.io/workflows/categories/ai/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=kfhckmokaau
[7] https://blog.elest.io/how-to-use-deepseek-r1-in-n8n/
[8] https://n8n.io/integrations/openai-chat-model/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=g_lliquptse
[10] https://docs.n8n.io/advanced-ai/
[11] https://n8n.io/integrations/agent/