self hosted ai starter kit

ชุดเริ่มต้น AI ที่โฮสต์ด้วยตนเอง

ชุดเริ่มต้น AI ที่โฮสต์เอง คือเทมเพลต Docker Compos แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อเริ่มต้น AI ในพื้นที่ที่ครอบคลุมและสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ใช้โค้ดน้อยได้อย่างรวดเร็ว

ดูแลจัดการโดย https://github.com/n8n-io โดยผสมผสานแพลตฟอร์ม n8n ที่โฮสต์เองเข้ากับรายการผลิตภัณฑ์ AI ที่เข้ากันได้และส่วนประกอบต่างๆ เพื่อเริ่มต้นสร้างเวิร์กโฟลว์ AI ที่โฮสต์เองได้อย่างรวดเร็ว

เคล็ดลับ

อ่านประกาศ

มีอะไรบ้าง

✅ n8n โฮสต์เอง - แพลตฟอร์มที่ใช้โค้ดน้อยพร้อมการผสานรวมมากกว่า 400 รายการและส่วนประกอบ AI ขั้นสูง

✅ Ollama - แพลตฟอร์ม LLM ข้ามแพลตฟอร์มเพื่อติดตั้งและรัน LLM ท้องถิ่นล่าสุด

✅ Qdrant - ร้านค้าเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สประสิทธิภาพสูงพร้อม API ที่ครอบคลุม

✅ PostgreSQL - ผู้ขับเคลื่อนโลกแห่งวิศวกรรมข้อมูล จัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างปลอดภัย

สิ่งที่คุณสามารถสร้างได้

️ ตัวแทน AI สำหรับการนัดหมาย

️ สรุป PDF ของบริษัท อย่างปลอดภัยโดยไม่มีข้อมูลรั่วไหล

️ Slack Bots ที่ชาญฉลาดยิ่ง ขึ้นสำหรับการสื่อสารของบริษัทและการดำเนินงานด้านไอทีที่ได้รับการปรับปรุง

️ วิเคราะห์เอกสารทางการเงินส่วนตัว ด้วยต้นทุนที่ต่ำที่สุด

การติดตั้ง

การโคลนพื้นที่เก็บข้อมูล

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

การรัน n8n โดยใช้ Docker Compose

สำหรับผู้ใช้ 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

บันทึก

หากคุณไม่เคยใช้ Nvidia GPU กับ Docker มาก่อน โปรดปฏิบัติตามคำแนะนำของ Ollama Docker

สำหรับผู้ใช้ Mac / Apple Silicon

หากคุณใช้ Mac ที่มีโปรเซสเซอร์ M1 หรือใหม่กว่า คุณจะไม่สามารถเปิดเผย GPU ของคุณกับอินสแตนซ์ Docker ได้ มีสองตัวเลือกในกรณีนี้:

1. ใช้งานชุดเริ่มต้นบน CPU อย่างเต็มที่ ดังเช่นในส่วน "สำหรับคนอื่นๆ" ด้านล่าง
2. เรียกใช้ Ollama บน Mac ของคุณเพื่อการอนุมานที่รวดเร็วยิ่งขึ้น และเชื่อมต่อกับสิ่งนั้นจากอินสแตนซ์ n8n

หากคุณต้องการเรียกใช้ Ollama บน Mac ของคุณ ให้ตรวจสอบหน้าแรกของ Ollama เพื่อดูคำแนะนำในการติดตั้ง และเรียกใช้ชุดเริ่มต้นดังต่อไปนี้:

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

หลังจากที่คุณปฏิบัติตามการตั้งค่าเริ่มต้นอย่างรวดเร็วด้านล่างแล้ว ให้เปลี่ยนข้อมูลรับรอง Ollama โดยใช้ http://host.docker.internal:11434/ เป็นโฮสต์

สำหรับคนอื่นๆ

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

⚡️ เริ่มต้นและใช้งานอย่างรวดเร็ว

แกนหลักของชุดเริ่มต้น AI ที่โฮสต์ในตัวเองคือไฟล์ Docker Compose ที่ได้รับการกำหนดค่าล่วงหน้าด้วยการตั้งค่าเครือข่ายและพื้นที่เก็บข้อมูล ช่วยลดความจำเป็นในการติดตั้งเพิ่มเติม หลังจากทำตามขั้นตอนการติดตั้งข้างต้นแล้ว เพียงทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อเริ่มต้น

1. เปิด http://localhost:5678/ ในเบราว์เซอร์ของคุณเพื่อตั้งค่า n8n คุณจะต้องทำเช่นนี้เพียงครั้งเดียว
2. เปิดเวิร์กโฟลว์ที่รวมอยู่: http://localhost:5678/workflow/srOnR8PAY3u4RSwb
3. เลือก ทดสอบเวิร์กโฟลว์ เพื่อเริ่มรันเวิร์กโฟลว์
4. หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ คุณอาจต้องรอจนกว่า Ollama ดาวน์โหลด Llama3.2 เสร็จสิ้น คุณสามารถตรวจสอบบันทึกของคอนโซลนักเทียบท่าเพื่อตรวจสอบความคืบหน้าได้

หากต้องการเปิด n8n ตลอดเวลา โปรดไปที่ http://localhost:5678/ ในเบราว์เซอร์ของคุณ

ด้วยอินสแตนซ์ n8n คุณจะสามารถเข้าถึงการผสานรวมมากกว่า 400 รายการและชุดโหนด AI ขั้นพื้นฐานและขั้นสูง เช่น เอเจนต์ AI ตัวแยกประเภทข้อความ และโหนดตัวแยกข้อมูล เพื่อให้ทุกอย่างอยู่ในท้องถิ่น เพียงอย่าลืมใช้โหนด Ollama สำหรับโมเดลภาษาของคุณ และใช้ Qdrant เป็นที่เก็บเวกเตอร์ของคุณ

บันทึก

ชุดเริ่มต้นนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นกับเวิร์กโฟลว์ AI ที่โฮสต์เอง แม้ว่าจะไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต แต่ก็รวมส่วนประกอบที่แข็งแกร่งซึ่งทำงานร่วมกันได้ดีสำหรับโครงการที่พิสูจน์แนวคิดได้ คุณสามารถปรับแต่งให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของคุณได้

กำลังอัปเกรด

• สำหรับการตั้งค่า Nvidia GPU:

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

สำหรับผู้ใช้ Mac / Apple Silicon

 docker compose pull
docker compose create && docker compose up

• สำหรับการตั้งค่าที่ไม่ใช่ GPU:

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

- แนะนำให้อ่าน

n8n เต็มไปด้วยเนื้อหาที่มีประโยชน์สำหรับการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วด้วยแนวคิดและโหนด AI หากคุณประสบปัญหา โปรดไปที่ฝ่ายสนับสนุน

• ตัวแทน AI สำหรับนักพัฒนา: จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติด้วย n8n
• บทช่วยสอน: สร้างเวิร์กโฟลว์ AI ใน n8n
• แนวคิด Langchain ใน n8n
• การสาธิตความแตกต่างที่สำคัญระหว่างตัวแทนและเครือข่าย
• ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร?

- คำแนะนำแบบวิดีโอ

• การติดตั้งและใช้งาน Local AI สำหรับ n8n

️ เทมเพลต AI เพิ่มเติม

หากต้องการแนวคิดเวิร์กโฟลว์ AI เพิ่มเติม โปรดไปที่ แกลเลอรีเทมเพลต n8n AI อย่างเป็นทางการ จากแต่ละเวิร์กโฟลว์ ให้เลือกปุ่ม ใช้เวิร์กโฟลว์ เพื่อนำเข้าเวิร์กโฟลว์ไปยังอินสแตนซ์ n8n ภายในเครื่องของคุณโดยอัตโนมัติ

เรียนรู้แนวคิดหลักของ AI

• แชทตัวแทน AI
• แชท AI กับแหล่งข้อมูลใดก็ได้ (ใช้เวิร์กโฟลว์ n8n ด้วย)
• สนทนากับ OpenAI Assistant (โดยการเพิ่มหน่วยความจำ)
• ใช้ LLM โอเพ่นซอร์ส (ผ่าน Hugging Face)
• สนทนากับเอกสาร PDF โดยใช้ AI (แหล่งอ้างอิง)
• ตัวแทน AI ที่สามารถขูดหน้าเว็บได้

เทมเพลต AI ท้องถิ่น

• ผู้ช่วยรหัสภาษี
• แบ่งเอกสารออกเป็นบันทึกการศึกษาด้วย MistralAI และ Qdrant
• ผู้ช่วยเอกสารทางการเงินโดยใช้ Qdrant และ Mistral.ai
• คำแนะนำสูตรอาหารด้วย Qdrant และ Mistral

เคล็ดลับและเทคนิค

การเข้าถึงไฟล์ในเครื่อง

ชุดเริ่มต้น AI ที่โฮสต์เองจะสร้างโฟลเดอร์แชร์ (โดยค่าเริ่มต้นจะอยู่ในไดเร็กทอรีเดียวกัน) ซึ่งติดตั้งกับคอนเทนเนอร์ n8n และอนุญาตให้ n8n เข้าถึงไฟล์บนดิสก์ได้ โฟลเดอร์นี้ภายในคอนเทนเนอร์ n8n อยู่ที่ /data/shared ซึ่งเป็นเส้นทางที่คุณต้องใช้ในโหนดที่โต้ตอบกับระบบไฟล์ในเครื่อง

โหนดที่โต้ตอบกับระบบไฟล์ในเครื่อง

• อ่าน/เขียนไฟล์จากดิสก์
• ทริกเกอร์ไฟล์ในเครื่อง
• ดำเนินการคำสั่ง

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ Apache License 2.0 - ดูรายละเอียดในไฟล์ LICENSE

สนับสนุน

เข้าร่วมการสนทนาในฟอรัม n8n ซึ่งคุณสามารถ:

• แบ่งปันงานของคุณ : อวดสิ่งที่คุณสร้างด้วย n8n และสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้อื่นในชุมชน
• ถามคำถาม : ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือเป็นมืออาชีพที่มีประสบการณ์ ชุมชนและทีมงานของเราก็พร้อมที่จะสนับสนุนทุกความท้าทาย
• เสนอไอเดีย : มีแนวคิดสำหรับคุณลักษณะหรือการปรับปรุงหรือไม่? แจ้งให้เราทราบ! เรากระตือรือร้นที่จะได้ยินสิ่งที่คุณต้องการเห็นต่อไปเสมอ