n8n Self-hosted AI Starter Kit: ローカルAI環境を素早く構築するためのオープンソーステンプレート

はじめに

n8n Self-Hosted AI Starter Kitは、包括的なローカルAIとローコード開発環境を素早く初期化するために設計されたオープンソースのDocker Composeテンプレートです。n8nチームによってキュレートされたこのスイートは、セルフホスト型のn8nプラットフォームと、ユーザーがセルフホスト型のAIワークフローを迅速に構築できるよう、互換性のあるさまざまなAI製品やコンポーネントを組み合わせています。このスイートには、n8nローコードプラットフォーム、OllamaクロスプラットフォームLLMプラットフォーム、Qdrant高性能ベクトルストレージ、PostgreSQLデータベースが含まれ、インテリジェントエージェント、文書要約、インテリジェントチャットボット、プライベート金融文書分析など、様々なAIアプリケーションシナリオに対応します。

機能一覧

• n8nローコードプラットフォーム迅速なビルドワークフローをサポートする400以上の統合された高度なAIコンポーネントを提供します。
• Ollamaプラットフォーム最新のネイティブLLMのインストールと実行をサポートするクロスプラットフォームLLMプラットフォーム。
• Qdrantベクターストレージ包括的なAPIを備えたオープンソースの高性能ベクトル・ストレージ。
• PostgreSQLデータベース大量のデータを扱うための信頼性の高いデータベース。
• インテリジェント・エージェントミーティングやタスクのスケジューリングを行うAIエージェント。
• 文書概要社内のPDF文書を安全にまとめ、情報漏えいを防ぎます。
• インテリジェント・チャットボット企業コミュニケーションとITオペレーションを強化するインテリジェントなSlackボット。
• 私的財務書類の分析私的な財務書類分析を可能な限り低コストで。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローン倉庫::

バッシュ
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit

2. Docker Composeでn8nを実行する::
   • Nvidia GPUユーザーへ：

     docker compose --profile gpu-nvidia up
     

     注：DockerでNvidia GPUを使用したことがない場合は、Ollama Dockerの指示に従ってください。

   • Mac/Apple Siliconユーザーの方へ：
     • オプション1：CPUのみで動作：

       docker compose --profile cpu up
       

     • オプション2：MacでOllamaを起動し、n8nインスタンスに接続する：

       docker compose up
       

       次に、Ollamaの認証情報を変更します。http://host.docker.internal:11434/ホストとしてね。

   • 他のユーザーへ

     docker compose --profile cpu up
     

使用ガイドライン

1. n8nの開始::
   • インタビューhttp://localhost:5678n8nインターフェイスに入る。
   • デフォルトアカウントでログインするか、新規アカウントを作成してください。
2. ワークフローの作成::
   • n8nのインターフェイスで、"New Workflow "をクリックします。
   • 左のメニューから目的のノードをワークスペースにドラッグします。
   • 各ノードのパラメータと接続を設定する。
3. ワークフローの実行::
   • 設定が完了したら、「実行」ボタンをクリックしてワークフローを実行します。
   • ワークフローの実行結果とログの表示

クイックスタートと使用

Self-Hosted AI Starter Kitの核となるのは、あらかじめネットワークとストレージが設定されたDocker Composeファイルです。インストールの手順が完了したら、以下のステップに従うだけで使い始めることができます：

1. http://localhost:5678/设置n8n。この操作は一度だけ行う必要がある。
2. http://localhost:5678/workflow/srOnR8PAY3u4RSwb.
3. オプションテスト・ワークフローワークフローの実行を開始する。
4. このワークフローを初めて実行する場合は、Llama 3.2のOllamaダウンロードが完了するまで待つ必要があるかもしれません。ドッカーコンソールのログで進捗を確認できます。

http://localhost:5678/来打开n8n。

n8nインスタンスでは、400を超えるインテグレーションや、AIエージェント、テキスト分類器、情報抽出器などの基本および高度なAIノードを利用できます。ローカルのランタイムでは、言語モデルとして Ollama ノードを、ベクトルストアとして Qdrant を使用していることを確認してください。

"銘記するこのスターターキットは、セルフホスト型のAIワークフローを始めるのに役立つように設計されています。本番環境に完全に最適化されているわけではありませんが、シームレスに連携する強力なコンポーネントを組み合わせており、概念実証プロジェクトに最適です。ニーズに合わせてカスタマイズできます。

"

アップグレード手順

• Nvidia GPUの設定：

docker compose --profile gpu-nvidia pull
docker compose create && docker compose --profile gpu-nvidia up

マック／アップルシリコン・ユーザー向け

docker compose pull
docker compose create && docker compose up

• 非GPU設定の場合：

docker compose --profile cpu pull
docker compose create && docker compose --profile cpu up