怎么样才能让大模型的RAG迅速落地?
- 发表时间:2025-06-22 04:35:10
- 来源:
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…。
推荐资讯
- 2025-06-25 23:50:11编程语言 MoonBit 发布 Beta 版,正式进入企业场景应用,会带来哪些影响?
- 2025-06-26 00:10:11Golang与Rust哪个语言会是今后的主流?
- 2025-06-25 23:45:11如果将几百核心的服务器 CPU 当作 GPU 使用,会发生什么?
- 2025-06-26 00:15:11为啥加州会站在非法移民一边?
- 2025-06-25 23:55:11周杰伦为什么不告粥饼伦黑伦侵犯他的名誉权?
- 2025-06-25 23:55:11高并发下怎么做余额扣减?
- 2025-06-26 00:20:11体制内,你见过单位“一把手”是怎样把一个单位的风气搞 坏的?
- 2025-06-25 23:15:12为什么五笔没人用了?
- 2025-06-25 23:25:12储存很多文件,是要用云盘还是用硬盘?
- 2025-06-26 00:10:11前端如何设计网页?
推荐产品
-
如何看待某日本小学校园餐只有一小块鸡肉?
随便找了一家有在网上公示的小学,确实挺寒酸的 用的还 -
为什么越来越多的国内男孩,要娶国外女孩?
我老婆和女儿....... 事实上中国男性在外面还是挺受 -
如何评价女明星梅根福克斯的身材?
身材还用说吗?真的是好啊! 就看过她演的变形金刚和忍者神龟。 -
为什么说Kafka具有高性能?其实现过程又是怎样的呢?
Kafka确实拥有极高的吞吐量,每秒钟可处理百万级别的消息。
新闻动态
最新资讯

