你现在的位置是:当前位置: 首页 >


怎么样才能让大模型的RAG迅速落地?

更新时间:2025-06-18 00:05:12

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…。

怎么样才能让大模型的RAG迅速落地?

案例推荐

case recommendation
  • 为什么 WebStorm 这么好用还会有人去用 VSCode?

    查看案例

  • 乡下的土鸡真的值100块钱吗?

    查看案例

  • 有没有从头爽到尾的爽文+已完结***?

    查看案例

  • 如果我写个脚本,一直跌的股票一旦上涨就立刻(1s内)买,接着一旦下跌就立刻(1s内)卖,会怎样?

    查看案例

  • 哪一段代码最能体现c语言的魅力?

    查看案例

  • 作为一个服务器,node.js 是性能最高的吗?

    查看案例

  • 如何评价女明星梅根福克斯的身材?

    查看案例

  • 无性婚姻是一种怎样的体验?

    查看案例