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n8n und Ollama – Schulung für KI-Automatisierung ohne Cloud

Sichere KI-Automatisierung ohne Cloud: n8n und Ollama in der Praxis

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Sie betreiben n8n und Ollama im eigenen Netz, wählen passende lokale Modelle für Ihre Hardware und bauen Workflows, die vertrauliche Dokumente auswerten, ohne dass Daten an einen Cloud-Dienst gehen.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Wie wertet KI vertrauliche Dokumente aus, ohne dass Daten das Haus verlassen?

Mit n8n und Ollama laufen Automatisierung und Sprachmodell vollständig auf eigener Hardware: n8n steuert den Ablauf vom Posteingang bis zur Ablage, Ollama stellt lokale Modelle über eine REST-Schnittstelle im internen Netz bereit. Für Kanzleien, Praxen, Finanzabteilungen und Behörden ist das oft die einzige Variante, die vor Datenschutz und Berufsgeheimnis besteht. Dieses Seminar ist die Seite unserer n8n-Reihe für KI-Automatisierung ohne Cloud.

Sie beginnen mit dem Aufbau: n8n und Ollama mit Docker Compose, PostgreSQL als Datenbank, eine Vektordatenbank für Wissensabfragen und ein Netz, in dem Ollama nur für n8n erreichbar ist. Dann wählen Sie Modelle passend zu Arbeitsspeicher, Grafikkarte und Aufgabe, messen Tokens pro Sekunde und lernen, wie Quantisierung und Kontextlänge Qualität und Laufzeit verschieben. Darauf bauen die Workflows auf: Dokumente einlesen, Felder extrahieren, klassifizieren, zusammenfassen und mehrere Modellschritte zu einer Kette verbinden, in der feste Regeln die Pflichtprüfungen übernehmen.

Lokal heißt nicht automatisch sicher. Ein eigenes Modul zeigt, wo Daten trotzdem abfließen können: über die Telemetrie der Instanz, über Cloud-Modelle, die sich in Ollama genauso aufrufen lassen wie lokale, über Community Nodes oder über eine Ollama-Schnittstelle, die ohne Anmeldung im Netz steht. Zum Abschluss geht es um Backup, Updates, Lasttests und die typischen Fehler, wenn n8n im Container Ollama nicht findet oder ein kleines Modell das JSON-Schema nicht einhält.

Wie Agenten mit Werkzeugen und Speicher grundsätzlich aufgebaut werden, vertieft das Seminar „n8n Grundlagen“; automatisierte Berichte behandelt „Reporting mit n8n und KI“. Für die Übungen genügt ein Rechner mit 16 GB Arbeitsspeicher, mit Grafikkarte oder Apple Silicon werden die Laufzeiten deutlich kürzer. Gern prüfen wir zusammen, welche Ihrer Hardware für den Dauerbetrieb taugt.

Die Frage, ob ein lokales Modell gut genug ist, stellt sich in der Praxis seltener als gedacht. Für das Erkennen einer Dokumentart, das Herausziehen von Aktenzeichen und Fristen oder eine Zusammenfassung in fünf Sätzen reicht ein Modell, das auf einer einzelnen Grafikkarte läuft. Schwieriger ist die Disziplin drumherum: ein festes Schema für jede Antwort, eine Regel statt des Modells, wo eine Regel genügt, und ein Netz, in dem die Ollama-Schnittstelle niemandem außer n8n offensteht. Wer das sauber aufsetzt, hat eine KI-Automatisierung, über die sich mit dem Datenschutzbeauftragten in Ruhe reden lässt.

Was Sie danach können

  • Sie richten n8n und Ollama mit Docker Compose so ein, dass Ollama nur im internen Netz erreichbar ist
  • Sie wählen lokale Modelle passend zu Aufgabe, Arbeitsspeicher und Grafikkarte und messen ihre Leistung
  • Sie bauen dokumentenbasierte Workflows, die Felder per JSON-Schema extrahieren und Eingaben prüfen
  • Sie verbinden mehrere Modellschritte und feste Regeln zu einer mehrstufigen Kette
  • Sie sichern Workflows, Datenbank und Verschlüsselungsschlüssel und stellen eine Instanz wieder her
  • Sie erkennen und schließen Wege, über die trotz lokalem Betrieb Daten abfließen können

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • IT-Teams, die KI-Automatisierung im eigenen Rechenzentrum oder Büronetz betreiben
  • Datenschutzbewusste Organisationen wie Kanzleien, Praxen, Finanzabteilungen und Behörden
  • Administrator:innen und Data Engineers mit Docker-Grundkenntnissen
  • Automatisierer:innen, die n8n bisher mit Cloud-Modellen nutzen und umsteigen wollen
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Sichere KI-Automatisierung ohne Cloud: n8n und Ollama in der Praxis

Grundlagen und strategischer Kontext
  • Warum lokale KI: Datenhoheit, Berufsgeheimnis, planbare Kosten, Unabhängigkeit vom Anbieter
  • Risiken von Cloud-APIs bei sensiblen Daten: Übermittlung, Aufbewahrung, Drittlandtransfer
  • Datenklassen festlegen: was lokal bleiben muss und wo ein Cloud-Modell vertretbar ist
  • Einsatzszenarien in regulierten Branchen: Kanzleien, Gesundheitswesen, Finanzbereich, Verwaltung
  • Überblick n8n als Automatisierungsplattform: Knoten, Trigger, Credentials, Self-Hosting
  • Interner Einsatz von n8n unter der Sustainable Use License
  • Ollama als lokale KI-Engine: Modelle laden und verwalten, REST-API auf Port 11434
  • Architektur lokaler KI-Systeme: n8n, Ollama, Vektordatenbank und Dateiablage im eigenen Netz
  • Abgrenzung zu klassischen Automatisierungen: feste Regeln gegenüber modellgestützter Verarbeitung
  • Einordnung: Agentenbau im Seminar n8n Grundlagen, Berichte im Seminar Reporting mit n8n
Setup und technische Basis
  • n8n lokal mit Docker Compose betreiben: Image, Volumes, PostgreSQL statt SQLite
  • Ollama im Container oder nativ installieren, Modelle mit ollama pull laden
  • Self-hosted AI Starter Kit als Ausgangspunkt: n8n, Ollama, Qdrant und PostgreSQL
  • Ollama für produktive Nutzung einrichten: OLLAMA_KEEP_ALIVE, Kontextlänge, parallele Anfragen
  • Systemanforderungen: Arbeitsspeicher, VRAM und Modellgröße realistisch abschätzen
  • Hardwareüberlegungen: NVIDIA mit CUDA, AMD mit ROCm, Apple Silicon, reiner CPU-Betrieb
  • Unterschiede zwischen Windows- und Linux-Setup: Docker Desktop, WSL 2, GPU im Container
  • Netzwerkkonfiguration: Ollama nur intern über OLLAMA_HOST, n8n hinter Reverse Proxy mit TLS
  • Container-Netz: n8n erreicht Ollama über den Dienstnamen statt über localhost
  • Lokale Datenhaltung: Volumes für Workflows, Modelle und Dokumente, verschlüsselte Datenträger
  • Zugriffskonzepte: wer Workflows, Credentials und Dokumentablagen sehen darf
  • Erste Tests: Ollama-API mit curl prüfen, Ollama-Credential in n8n anlegen, Testchat
Erste sichere KI-Workflows entwickeln
  • Dokumentenbasierter Workflow: Ordner überwachen, PDF einlesen, Text extrahieren
  • Datenfluss in n8n verstehen: Items, JSON-Struktur, Binärdaten und Ausdrücke
  • Pipeline-Design: Einlesen, Bereinigen, Modellaufruf, Prüfen, Ablegen als getrennte Schritte
  • KI-Modelle in n8n integrieren: Ollama Chat Model und Embeddings Ollama als Unterknoten
  • Lokale Modelle nach Aufgabe wählen: Llama, Qwen, Gemma, Mistral oder gpt-oss
  • Unstrukturierte Daten verarbeiten: Information Extractor für Felder aus Briefen und Verträgen
  • Gescannte Dokumente: lokale Texterkennung, Vision-Modelle für Formulare und Fotos
  • Ergebnisse validieren: Antwortformat per JSON-Schema vorgeben und Pflichtfelder prüfen
  • Eingaben validieren: Dateityp, Größe, Sprache, leere oder unlesbare Dokumente
  • Fehlerbehandlung in automatisierten Prozessen: Fehlerausgänge, Wiederholung, Error Trigger
  • Logging und Monitoring: Ausführungsliste, eigene Protokolltabelle, Meldung bei Fehlern
Mehrstufige KI-Automatisierung
  • Komplexe Workflow-Ketten entwerfen: Klassifizieren, Extrahieren, Zusammenfassen, Ablegen
  • Mehrere KI-Schritte orchestrieren: kleines Modell fürs Routing, größeres für Zusammenfassungen
  • Lokale Wissensabfragen: Embeddings mit Ollama, Qdrant oder PGVector im eigenen Netz
  • Lokaler Agent mit dem AI-Agent-Knoten: werkzeugfähige Modelle und ihre Grenzen
  • Entscheidungslogik und Verzweigungen: Text Classifier, Switch und If
  • Wiederverwendbare Komponenten: Unter-Workflows mit festen Ein- und Ausgaben
  • Regeln und KI kombinieren: Pflichtprüfungen per Regel, Modell nur für den Freitext
  • Reale Business-Prozesse: Posteingang, Rechnungsprüfung, Vertragsübersichten, Protokolle
  • Große Datenmengen: Loop Over Items, Stapelgrößen, lange Dokumente in Abschnitte teilen
Performance und Skalierung auf eigener Hardware
  • Engpässe erkennen: Ladezeit des Modells, Tokens pro Sekunde, Warteschlange, Speicher
  • Quantisierung und Modellgröße: Antwortqualität gegen Geschwindigkeit abwägen
  • Kontextlänge bewusst setzen: Einfluss auf Speicherbedarf und Antwortzeit
  • Laufzeiten optimieren: Prompts kürzen, Dokumente vorfiltern, Zwischenergebnisse speichern
  • Parallelisierung: gleichzeitige Anfragen in Ollama und Nebenläufigkeit der n8n-Ausführungen
  • Skalierung ohne Cloud: n8n im Queue Mode mit Workern, mehrere Ollama-Server verteilen
  • Lasttests mit realistischen Dokumentmengen, Durchlaufzeit je Dokument messen
  • Stabilitätsprüfung: Dauerlauf, Speicherverbrauch, Verhalten nach Neustart
  • Hardware effizient nutzen: Modelle im Speicher halten, Zahl gleichzeitig geladener Modelle
  • Kostenkontrolle im lokalen Betrieb: Anschaffung, Strom und Wartung gegenüber API-Kosten
Deployment und produktiver Betrieb
  • Übergang vom Prototyp zur Produktion: getrennte Instanzen, fest eingestellte Modellversionen
  • Sicherheitskonzepte: Host und Container härten, Updates von n8n und Ollama einplanen
  • Zugriffskontrollen und Berechtigungen: Benutzer in n8n, Projekte und Projektrollen erst ab Business-Plan
  • Backup: PostgreSQL-Datenbank, Verschlüsselungsschlüssel, Volumes und Modellliste sichern
  • Wiederherstellung üben: Instanz aus der Sicherung auf neuer Hardware aufbauen
  • Versionierung von Workflows: Export per n8n-CLI, Git-Repository, nachvollziehbare Änderungen
  • Monitoring und Wartung: Health-Check, Plattenplatz, GPU-Auslastung, alte Ausführungen bereinigen
  • Dokumentation und Governance: Verarbeitungsverzeichnis, Modellliste, Verantwortliche
Troubleshooting und Best Practices
  • Typische Fehlerquellen in n8n-Workflows: Ausdrücke, leere Items, Datentypen, Zeitzonen
  • Verbindungsfehler zwischen n8n und Ollama im Container-Netz eingrenzen
  • Debugging-Strategien für KI-Pipelines: Prompt, Modellantwort und Parser-Fehler getrennt prüfen
  • Instabile Prozesse stabilisieren: Timeouts, Wiederholungen, niedrige Temperatur, fester Seed
  • Best Practices für robuste Automatisierung: kleine Workflows, sprechende Knotennamen, Notizen
  • Wartbarkeit und Erweiterbarkeit: zentrale Konfiguration, Modell austauschen ohne Umbau
  • Umgang mit Modellgrenzen: Kontextfenster, unsichere Werkzeugnutzung, Qualität auf Deutsch
  • Praxisnahe Lösungsstrategien: wann ein größeres Modell, wann eine Regel, wann ein Mensch
n8n und Ollama absichern: Netz, Modellherkunft, Datenabfluss
  • Ollama-Schnittstelle ohne eigene Anmeldung: nur über internes Netz oder Proxy mit Authentifizierung
  • Cloud-Modelle in Ollama mit OLLAMA_NO_CLOUD=1 ausschließen, damit kein Aufruf unbemerkt das Haus verlässt
  • Telemetrie und ausgehende Verbindungen der n8n-Instanz abschalten bzw. per Firewall sperren
  • Modelle nur aus geprüften Quellen laden, Lizenz und Version in der Modellliste festhalten
  • Community Nodes und den Execute-Command-Knoten auf der Instanz nicht zulassen
  • Anweisungen in eingelesenen Dokumenten: dem lokalen Agenten nur lesende Werkzeuge geben
Praxisprojekt: Mandantenpost einer Steuerkanzlei lokal verarbeiten
  • Eingangsordner überwachen, Bescheide und Belege per lokaler Texterkennung auslesen
  • Dokumentart, Mandant und Frist mit einem lokalen Modell bestimmen, Ergebnis per Schema prüfen
  • Fristen in eine interne Tabelle, Kurzfassung für die Sachbearbeitung, Zweifelsfälle zur Prüfung
  • Abnahme mit 30 anonymisierten Testdokumenten: Trefferquote und Durchlaufzeit messen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

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Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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