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怎么样才能让大模型的RAG迅速落地?

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?

2025-06-21 08:05:10浏览:99次
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在笔者之前的文章里(参加后文),比较详细的介绍了一些使用DD
你穿越到平行世界,询问当地人这是哪里。 他告诉你这里是龙国
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