基于n8n构建最新资讯自动获取：从RSS抓取到智能分析实践
在AI飞速发展的今天，及时获取、筛选和管理最新的行业资讯对于开发者、研究人员和商业决策者至关重要。传统的资讯获取方式（如手动浏览各大网站、订阅邮件）效率低下，且不利于后续的数据分析和应用。本文将介绍一个强大的低代码自动化工具 n8n，如何结合 RSS 订阅，实现一个高效的、自动化的 AI 资讯采集和存储管理系统。我们将把解析后的内容分别存储到高性能缓存 Redis 和关系型数据库 MySQL 中，为后续的统一管理和深度分析打下坚实的基础。
一、实现原理：n8n 工作流核心解析
我们的自动化流程将完全基于 n8n 构建，n8n 提供了丰富的节点（Node）来连接各种服务和数据库。核心工作流程设计如下。每天定时自动启动流程，实现RSS最新资讯数据的获取。
RSS Read：实现指定RSS源数据的自动获取
Limit：实现数据数量的限制，一般获取前10条或20条
Markdown：实现获取到具体内容的规范处理，一般设置为md格式
redis：实现数据写入到redis进行缓存
mysql：实现数据写入到关系型数据库，后续节点主要基于mysql数据表实现打标，情感分析，摘要生成等等。
抓取后的数据库存储情况
二、技术难点与解决方案
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 去重与幂等性 | 基于内容哈希生成唯一ID，使用INSERT IGNORE语法 |
| 多源格式不统一 | Code节点做数据清洗，Extract HTML节点处理富文本 |
| 高频更新性能 | redis数据存储，实现秒级读取和同步 |
| 工作流复杂度 | 拆分子工作流（抓取/处理/存储），用Webhook节点串联 |
三、应用场景：统一 AI 资讯管理的价值
| 场景 | 描述 | 存储层优势 |
|---|---|---|
| 实时看板/Dashboard | 实时展示最新的 20 条 AI 新闻，为用户提供即时信息流。 | Redis：极低延迟，适用于高并发的展示需求。 |
| 关键词趋势分析 | 统计某个关键词（如“大模型”、“数字孪生”）在不同时间段的出现频率，分析热度趋势。 | MySQL：强大的聚合查询能力（GROUP BY, COUNT），适合历史数据分析。 |
| 个性化推送 | 根据用户的兴趣标签，从数据库中筛选出相关资讯，通过邮件或 API 推送。 | MySQL：复杂的 WHERE 条件筛选，实现精准匹配。 |
| 内容数据化 | 提取所有资讯的摘要和标题，作为训练语料，用于后续的 NLP 模型微调或 AI 摘要生成。 | MySQL：数据的完整性和持久性是 AI 训练的基础。 |
四、扩展应用：让资讯更智能
- AI 摘要生成：在数据入库之前，添加一个调用 OpenAI/Claude API 的节点。将资讯的全文发送给 LLM，让其生成一个精炼的 50 字摘要，并将摘要作为新字段存入数据库。
- 情感/主题分类：利用 n8n 的 Webhook 或外部 API 节点，接入一个预训练的文本分类模型，对每条最新资讯进行“积极/消极”的情感分析或“技术/商业/政策”的主题分类，为后续的筛选和推送提供更丰富的标签。
- 即时通知：通过 n8n 的 Telegram、Slack 或 WeChat 节点，一旦监测到包含特定关键词（如“重大突破”、“发布”）的资讯，立即发送消息通知给团队。
总之，n8n的价值不仅在于连接RSS和数据库，更在于构建了感知-决策-执行的闭环。当工作流每天自动为你筛选出真正重要的10篇文章时，你获得的不仅是效率，更是对抗信息焦虑的确定性。在2025年这个AIAgent元年，让机器处理重复劳动，人类聚焦创造性思考，这才是技术应有的温度。自动化和工作流是AI时代的元能力。