n8n推出自托管 AI 入门工具包 可在本地快速部署AI项目和低代码开发环境
n8n推出了Self-Hosted AI Starter Kit 自托管 AI 入门工具包，帮助用户在本地或私有云环境中快速部署AI项目。此工具包利用Docker Compose模板，包含多种本地AI工具（如Ollama、Qdrant和PostgresQL），并提供AI工作流模板和网络配置，简化了本地AI工具的安装和使用。
自托管 AI 入门工具包是一个开源的 Docker Compose 模板，旨在快速初始化一个全面的本地 AI 和低代码开发环境。以创建和运行自托管的AI工作流。
通过这个工具包，用户可以在自己的机器上运行AI模型、处理数据，并且构建个性化的AI应用，避免将数据发送到外部服务器，从而提升数据安全性和隐私保护。
虽然该工具包主要用于概念验证项目，但用户可以根据需求自定义部署环境。
主要用途包括：
1. 自动化工作流：借助n8n平台，可以通过低代码方式轻松创建和管理超过400种不同的集成，比如与邮件、数据库、文件系统等的连接，来构建自动化工作流。
2. AI代理与智能任务：可以构建AI代理来处理特定任务，比如自动安排预约、分析文件、生成报告等。
3. 本地AI模型的部署与使用：快速安装和设置本地 AI 工具，如 Ollama、Qdrant 和 PostgresQL。例如通过Ollama平台，本地部署并运行最新的AI模型，如语言生成模型，用户可以在本地处理复杂的AI任务，而不依赖云端。
4. 向量存储与搜索：利用Qdrant来存储和检索高维数据，适合用于构建类似智能搜索或推荐系统的功能。
使用场景：
● 构建 AI 代理处理预约安排
● 安全地总结公司PDF文档，避免数据泄露
● 构建智能Slack机器人
● 私密分析金融文档，降低成本
主要功能特点如下：
1. 本地部署和数据隐私： ● 用户可以在自己的硬件或私有云中部署 AI 工具，避免将数据发送到外部服务器，从而确保数据隐私。 ● 通过本地化运行，减少了外部 API 调用的成本，并且消除了与外部服务提供商相关的隐私和安全隐患。
2. 快速安装和设置： ● 使用 Docker Compose 模板 快速部署所需的 AI 工具。这个工具包包含常用的 AI 工具，如 Ollama、Qdrant 和 PostgresQL，适合快速搭建自托管的 AI 工作流。 ● 预配置的 AI 工作流模板，用户可以直接使用这些模板，快速启动项目，节省时间和配置成本。
3. 模块化与可扩展性： ● 工具包的设计是模块化的，用户可以根据具体需求选择不同的 AI 工具和模型，并且可以轻松替换、更新和扩展这些工具。 ● 支持与各种业务产品集成，例如 n8n 内置了 400 多种集成工具，方便与 Google、Slack、Twilio、JIRA 等服务连接，简化了开发工作。
4. 多种环境支持： ● 支持在本地或者个人云实例（如 Digital Ocean 和 runpod.io）上部署，提供灵活的网络配置，用户可以根据需求选择不同的部署方式。
5. 工作流自动化与调试： ● n8n 提供可视化界面，用户可以通过拖放组件的方式轻松构建 AI 工作流，适合技术和非技术用户。 ● 允许用户通过 UI 进行自动化、调试和维护工作流，还可以导入 cURL 请求、使用 Webhooks 和队列触发工作流。
GitHub：https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit
详细介绍：https://blog.n8n.io/self-hosted-ai/
via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
Invalid media: video
n8n推出了Self-Hosted AI Starter Kit 自托管 AI 入门工具包，帮助用户在本地或私有云环境中快速部署AI项目。此工具包利用Docker Compose模板，包含多种本地AI工具（如Ollama、Qdrant和PostgresQL），并提供AI工作流模板和网络配置，简化了本地AI工具的安装和使用。
自托管 AI 入门工具包是一个开源的 Docker Compose 模板，旨在快速初始化一个全面的本地 AI 和低代码开发环境。以创建和运行自托管的AI工作流。
通过这个工具包，用户可以在自己的机器上运行AI模型、处理数据，并且构建个性化的AI应用，避免将数据发送到外部服务器，从而提升数据安全性和隐私保护。
虽然该工具包主要用于概念验证项目，但用户可以根据需求自定义部署环境。
主要用途包括：
1. 自动化工作流：借助n8n平台，可以通过低代码方式轻松创建和管理超过400种不同的集成，比如与邮件、数据库、文件系统等的连接，来构建自动化工作流。
2. AI代理与智能任务：可以构建AI代理来处理特定任务，比如自动安排预约、分析文件、生成报告等。
3. 本地AI模型的部署与使用：快速安装和设置本地 AI 工具，如 Ollama、Qdrant 和 PostgresQL。例如通过Ollama平台，本地部署并运行最新的AI模型，如语言生成模型，用户可以在本地处理复杂的AI任务，而不依赖云端。
4. 向量存储与搜索：利用Qdrant来存储和检索高维数据，适合用于构建类似智能搜索或推荐系统的功能。
使用场景：
● 构建 AI 代理处理预约安排
● 安全地总结公司PDF文档，避免数据泄露
● 构建智能Slack机器人
● 私密分析金融文档，降低成本
主要功能特点如下：
1. 本地部署和数据隐私： ● 用户可以在自己的硬件或私有云中部署 AI 工具，避免将数据发送到外部服务器，从而确保数据隐私。 ● 通过本地化运行，减少了外部 API 调用的成本，并且消除了与外部服务提供商相关的隐私和安全隐患。
2. 快速安装和设置： ● 使用 Docker Compose 模板 快速部署所需的 AI 工具。这个工具包包含常用的 AI 工具，如 Ollama、Qdrant 和 PostgresQL，适合快速搭建自托管的 AI 工作流。 ● 预配置的 AI 工作流模板，用户可以直接使用这些模板，快速启动项目，节省时间和配置成本。
3. 模块化与可扩展性： ● 工具包的设计是模块化的，用户可以根据具体需求选择不同的 AI 工具和模型，并且可以轻松替换、更新和扩展这些工具。 ● 支持与各种业务产品集成，例如 n8n 内置了 400 多种集成工具，方便与 Google、Slack、Twilio、JIRA 等服务连接，简化了开发工作。
4. 多种环境支持： ● 支持在本地或者个人云实例（如 Digital Ocean 和 runpod.io）上部署，提供灵活的网络配置，用户可以根据需求选择不同的部署方式。
5. 工作流自动化与调试： ● n8n 提供可视化界面，用户可以通过拖放组件的方式轻松构建 AI 工作流，适合技术和非技术用户。 ● 允许用户通过 UI 进行自动化、调试和维护工作流，还可以导入 cURL 请求、使用 Webhooks 和队列触发工作流。
GitHub：https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit
详细介绍：https://blog.n8n.io/self-hosted-ai/
via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
Invalid media: video
