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KI-Anfragen über ein lokales Modell beantworten
Nimmt Anfragen per Webhook entgegen und beantwortet sie mit einem lokal gehosteten Modell (Ollama auf demselben Server), sodass keine Inhalte an einen Cloud-Anbieter gehen; protokolliert werden nur Metadaten, keine Texte. Lokale Modelle rechnen sich, wenn regelmaessig sensible Inhalte verarbeitet werden — Personalunterlagen, Patienten- oder Mandantendaten, Konstruktionsdetails — oder wenn hohe, gleichmaessige Anfragemengen die laufenden API-Kosten ueber den Preis der eigenen Hardware treiben. Ihre Grenzen: ein 8B- bis 14B-Modell bleibt bei komplexer Analyse, langen Kontexten und exaktem Werkzeuggebrauch spuerbar hinter den grossen Cloud-Modellen zurueck, braucht auf CPU 10-60 Sekunden pro Antwort, und Hardware, Updates und Verfuegbarkeit liegen im eigenen Haus. Faellt das lokale Modell aus, antwortet der Workflow mit einer klaren Fehlermeldung (HTTP 503) und weicht bewusst NICHT still auf eine Cloud-API aus — sonst wandern genau die Daten nach draussen, die lokal bleiben sollten. DSGVO-Hinweis: Lokale Verarbeitung ersetzt weder den Eintrag im Verarbeitungsverzeichnis noch die Kennzeichnung KI-generierter Inhalte nach Art. 50 EU AI Act.
Wie der Workflow arbeitet
Webhook → Eingabe pruefen → Anfrage an das lokal gehostete Modell (Ollama auf localhost) → Antwort pruefen → Antwort zurueckgeben. Metadaten werden protokolliert, Inhalte nicht.
Das brauchen Sie dafür
- Ollama auf dem n8n-Host
- Google Sheets (optionales Metadaten-Protokoll)
- Eine n8n-Instanz (Cloud oder selbst gehostet)
Umfang: 10 Nodes · Schwierigkeit: mittel · Lizenz: MIT · Im JSON stehen ausschließlich Platzhalter, keine echten Zugangsdaten.
In vier Schritten einsatzbereit
- JSON-Datei herunterladen
- In n8n: Workflows → Import from File
- Zugangsdaten hinterlegen und Platzhalter ersetzen (die Notiz im Canvas nennt alle)
- Einmal inaktiv durchspielen, dann scharfschalten
Häufige Fragen
Was kostet dieser Workflow?
Nichts. Die Vorlage steht unter MIT-Lizenz und darf auch kommerziell genutzt und angepasst werden.
Wie importiere ich den Workflow in n8n?
JSON-Datei herunterladen, in n8n auf Workflows → Import from File gehen und die Datei auswählen. Anschließend die eigenen Zugangsdaten hinterlegen — im JSON stehen bewusst nur Platzhalter.
Funktioniert der Workflow sofort?
Die Struktur ist geprüft und importierbar. Vor dem Produktiveinsatz müssen Sie Ollama auf dem n8n-Host, Google Sheets (optionales Metadaten-Protokoll) verbinden und den Ablauf einmal inaktiv testen.
Dürfen personenbezogene Daten durch den Workflow laufen?
Nur mit passender Rechtsgrundlage. Sobald personenbezogene Daten an einen KI-Anbieter gehen, braucht es einen Auftragsverarbeitungsvertrag — oder ein lokal betriebenes Modell.
Können Sie den Workflow für uns anpassen?
Ja. Wir bauen, dokumentieren und betreiben Automatisierungen für mittelständische Unternehmen, auf Wunsch gehostet in Deutschland.
Hintergrund zum Thema
Wann sich die Automatisierung lohnt, welche Alternativen es gibt und worauf es im Betrieb ankommt, steht im ausführlichen Ratgeber: Lokale KI-Modelle: wann sie sich im Betrieb lohnen