self hosted ai starter kit

Kit de démarrage IA auto-hébergé

AI Starter Kit auto-hébergé est un modèle Docker Compose open source conçu pour initialiser rapidement un environnement complet d'IA locale et de développement low-code.

Organisé par https://github.com/n8n-io, il combine la plate-forme n8n auto-hébergée avec une liste organisée de produits et composants d'IA compatibles pour commencer rapidement à créer des flux de travail d'IA auto-hébergés.

Conseil

Lire l'annonce

Ce qui est inclus

✅ n8n auto-hébergé - Plateforme low-code avec plus de 400 intégrations et composants d'IA avancés

✅ Ollama - Plateforme LLM multiplateforme pour installer et exécuter les derniers LLM locaux

✅ Qdrant - Magasin de vecteurs open source et hautes performances avec une API complète

✅ PostgreSQL - Cheval de bataille du monde de l'ingénierie des données, gère de grandes quantités de données en toute sécurité.

Ce que vous pouvez construire

️ Agents IA pour la planification des rendez-vous

️ Résumez les PDF de l'entreprise en toute sécurité sans fuite de données

️ Des Slack Bots plus intelligents pour des communications d'entreprise et des opérations informatiques améliorées

️ Analyse de documents financiers privés à moindre coût

Installation

Clonage du référentiel

git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit

Exécuter n8n à l'aide de Docker Compose

Pour les utilisateurs de GPU Nvidia

 git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
docker compose --profile gpu-nvidia up

Note

Si vous n'avez jamais utilisé votre GPU Nvidia avec Docker auparavant, veuillez suivre les instructions d'Ollama Docker.

Pour les utilisateurs Mac / Apple Silicon

Si vous utilisez un Mac avec un processeur M1 ou plus récent, vous ne pouvez malheureusement pas exposer votre GPU à l'instance Docker. Il y a deux options dans ce cas :

1. Exécutez le kit de démarrage entièrement sur le processeur, comme dans la section "Pour tous les autres" ci-dessous
2. Exécutez Ollama sur votre Mac pour une inférence plus rapide et connectez-vous à celui-ci à partir de l'instance n8n

Si vous souhaitez exécuter Ollama sur votre Mac, consultez la page d'accueil d'Ollama pour les instructions d'installation et exécutez le kit de démarrage comme suit :

 git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
docker compose up

Après avoir suivi la configuration de démarrage rapide ci-dessous, modifiez les informations d'identification Ollama en utilisant http://host.docker.internal:11434/ comme hôte.

Pour tout le monde

 git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
docker compose --profile cpu up

⚡️ Démarrage et utilisation rapides

Le cœur du kit de démarrage AI auto-hébergé est un fichier Docker Compose, préconfiguré avec des paramètres de réseau et de stockage, minimisant ainsi le besoin d'installations supplémentaires. Après avoir terminé les étapes d'installation ci-dessus, suivez simplement les étapes ci-dessous pour commencer.

1. Ouvrez http://localhost:5678/ dans votre navigateur pour configurer n8n. Vous n'aurez à le faire qu'une seule fois.
2. Ouvrez le workflow inclus : http://localhost:5678/workflow/srOnR8PAY3u4RSwb
3. Sélectionnez Tester le workflow pour démarrer l'exécution du workflow.
4. Si c'est la première fois que vous exécutez le flux de travail, vous devrez peut-être attendre qu'Ollama ait fini de télécharger Llama3.2. Vous pouvez inspecter les journaux de la console Docker pour vérifier la progression.

Pour ouvrir n8n à tout moment, visitez http://localhost:5678/ dans votre navigateur.

Avec votre instance n8n, vous aurez accès à plus de 400 intégrations et à une suite de nœuds IA de base et avancés tels que les nœuds AI Agent, Text classifier et Information Extractor. Pour que tout reste local, n'oubliez pas d'utiliser le nœud Ollama pour votre modèle de langage et Qdrant comme magasin de vecteurs.

Note

Ce kit de démarrage est conçu pour vous aider à démarrer avec les workflows d'IA auto-hébergés. Bien qu'il ne soit pas entièrement optimisé pour les environnements de production, il combine des composants robustes qui fonctionnent bien ensemble pour les projets de validation de principe. Vous pouvez le personnaliser pour répondre à vos besoins spécifiques

Mise à niveau

• Pour les configurations GPU Nvidia :

docker compose --profile gpu-nvidia pull
docker compose create && docker compose --profile gpu-nvidia up

Pour les utilisateurs Mac / Apple Silicon

 docker compose pull
docker compose create && docker compose up

• Pour les configurations sans GPU :

docker compose --profile cpu pull
docker compose create && docker compose --profile cpu up

? Lecture recommandée

n8n regorge de contenu utile pour démarrer rapidement avec ses concepts et nœuds d’IA. Si vous rencontrez un problème, accédez au support.

• Agents IA pour développeurs : de la théorie à la pratique avec n8n
• Tutoriel : Créer un workflow d'IA dans n8n
• Concepts Langchain dans n8n
• Démonstration des principales différences entre les agents et les chaînes
• Que sont les bases de données vectorielles ?

? Présentation vidéo

• Installation et utilisation de Local AI pour n8n

?️ Plus de modèles d'IA

Pour plus d'idées de flux de travail IA, visitez la galerie officielle de modèles n8n AI . Dans chaque workflow, sélectionnez le bouton Utiliser le workflow pour importer automatiquement le workflow dans votre instance n8n locale.

Apprenez les concepts clés de l'IA

• Discussion avec des agents IA
• Chat IA avec n'importe quelle source de données (en utilisant également le workflow n8n)
• Discutez avec OpenAI Assistant (en ajoutant une mémoire)
• Utiliser un LLM open source (via Hugging Face)
• Discutez avec des documents PDF à l'aide de l'IA (en citant des sources)
• Agent IA capable de gratter des pages Web

Modèles d'IA locaux

• Assistante Code des Impôts
• Décomposer les documents en notes d'étude avec MistralAI et Qdrant
• Assistant de documents financiers utilisant Qdrant et Mistral.ai
• Recommandations de recettes avec Qdrant et Mistral

Trucs et astuces

Accéder aux fichiers locaux

Le kit de démarrage AI auto-hébergé créera un dossier partagé (par défaut, situé dans le même répertoire) qui est monté sur le conteneur n8n et permettra à n8n d'accéder aux fichiers sur le disque. Ce dossier dans le conteneur n8n se trouve dans /data/shared - c'est le chemin que vous devrez utiliser dans les nœuds qui interagissent avec le système de fichiers local.

Nœuds qui interagissent avec le système de fichiers local

• Lire/écrire des fichiers à partir du disque
• Déclencheur de fichier local
• Exécuter la commande

Licence

Ce projet est sous licence Apache License 2.0 - voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Soutien

Rejoignez la conversation sur le forum n8n, où vous pouvez :

• Partagez votre travail : montrez ce que vous avez construit avec n8n et inspirez les autres membres de la communauté.
• Posez des questions : Que vous débutiez ou que vous soyez un professionnel chevronné, la communauté et notre équipe sont prêtes à vous aider à relever tous les défis.
• Proposer des idées : Vous avez une idée de fonctionnalité ou d'amélioration ? Faites-le-nous savoir ! Nous sommes toujours impatients de savoir ce que vous aimeriez voir ensuite.