TEL::0898-88889999

网站公告:

诚信为本:市场永远在变,诚信永远不变。

主营项目

  • 为什么开发一个 AI Agent 看似容易,但真正让它「好用」却如此困难?技术瓶颈主要在哪里?
  • 造一艘航母有多难?
  • SwiftUI 是不是一个败笔?
  • 你有哪些对未来的预测?
  • 为什么腾讯云或者阿里云不让自建dns服务器?
  • 是不是 Mac Mini(M4) 不值得?

新闻动态

当前位置: 首页 > 新闻动态

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?
上一篇:如何评价MiniMax推出的全球首个开源大规模混合架构的推理模型MiniMax-M1,其有何技术优势?
下一篇:有哪些值得推荐的小型 C 语言开源项目?