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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?

2025-06-18 00:05:12浏览:99次
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请用 OKLCH,再不济用 HSL,用 rgb 和 hex
我去过大概20几次印度,出差跑市场做项目,几乎所有大城市都去
现在的“快”跟二十年前的“快”已经不是一个概念了。 “无畏并
Lar***el。 去看了一下 解读两大主流框架lar**
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