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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 17:30:14浏览:99次
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说句实话,没有搞懂小米做澎湃OS的技术原理。 我找了很多资
我开发了一个语言 herlang: justj***ac/h
我更看好 Tauri,虽然移动端还在 beta 阶段,但是在
功耗一样首先,人脑和CPU两者的功耗,可以做到基本一样, 然
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