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低代码用N8N [1]和Open-WebUI[2]就行了,10分钟就能完成。
构建一个能理解上下文、检索知识库并智能回答的RAG助手。
传统开发需要编写数百行代码,但使用N8N,你只需拖拽几个节点就能实现。
N8N将复杂的AI系统抽象为可视化节点。
每个节点代表一个功能模块:Webhook负责接收请求,AI Agent协调Ollama(LLM)和Qdrant(向量数据库)工作,最后通过Response节点返回结果。
这种设计让非程序员也能构建AI应用。
工作流的核心是AI Agent…。
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据说go和c#的开发者都说自己比较节省内存,你们认为呢?
怎么样才能让大模型的RAG迅速落地?
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