精选新鲜的资讯为您呈现
-
不是都说6月美债要爆吗 怎么没消息了?
不是都说6月美债要爆吗 怎么没消息了?···
音乐 -
618 有什么***椅值得入手，选购应该注意哪些方面？
618 有什么***椅值得入手，选购应该注意哪些方面？···
音乐 -
30马赫的导弹，近防炮能挡住吗？
30马赫的导弹，近防炮能挡住吗？···
音乐 -
一个练过功夫的姑娘能打过一个没练过的男人吗？
一个练过功夫的姑娘能打过一个没练过的男人吗？···
音乐 -
《长安的荔枝》李善德被强塞「荔枝使」，职场中当领导给你「重要但缺***的项目」，如何区分是培养还是陷阱？
《长安的荔枝》李善德被强塞「荔枝使」，职场中当领导给你「重要但缺***的项目」，如何区分是培养还是陷阱？···
音乐 -
为什么这次以色列打伊朗，网上声讨的人少了，反而都是嘲笑调侃伊朗？
为什么这次以色列打伊朗，网上声讨的人少了，反而都是嘲笑调侃伊朗？···
音乐 -
前端，后端，全栈哪个好找工作？
前端，后端，全栈哪个好找工作？···
音乐 -
为什么巴勒斯坦人民都快走上绝路了，没有任何国家支援？
为什么巴勒斯坦人民都快走上绝路了，没有任何国家支援？···
音乐 -
成都的房子大家都亏了多少？
成都的房子大家都亏了多少？···
音乐
怎么样才能让大模型的RAG迅速落地？
2025-06-18 00:05:12 来源：本站低代码用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…。
猜你喜欢