[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-n8n-io--self-hosted-ai-starter-kit":3,"similar-n8n-io--self-hosted-ai-starter-kit":57},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":18,"owner_email":19,"owner_twitter":20,"owner_website":21,"owner_url":22,"languages":18,"stars":23,"forks":24,"last_commit_at":25,"license":26,"difficulty_score":27,"env_os":28,"env_gpu":29,"env_ram":30,"env_deps":31,"category_tags":41,"github_topics":45,"view_count":51,"oss_zip_url":18,"oss_zip_packed_at":18,"status":52,"created_at":53,"updated_at":54,"faqs":55,"releases":56},6034,"n8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit","self-hosted-ai-starter-kit","The Self-hosted AI Starter Kit is an open-source template that quickly sets up a local AI environment. Curated by n8n, it provides essential tools for creating secure, self-hosted AI workflows.","self-hosted-ai-starter-kit 是由 n8n 团队精心打造的一站式开源模板，旨在帮助用户快速在本地搭建安全、私有的 AI 开发环境。它通过 Docker Compose 技术，将低代码自动化平台 n8n、本地大模型运行工具 Ollama、高性能向量数据库 Qdrant 以及 PostgreSQL 数据库无缝集成，让用户无需繁琐配置即可启动完整的 AI 工作流。\n\n这套方案主要解决了企业在引入 AI 时面临的数据隐私顾虑和高昂部署门槛问题。所有数据均在本地处理，有效避免了敏感信息泄露风险，同时大幅降低了构建智能代理、私有文档分析及企业内部自动化机器人的成本与技术复杂度。\n\n该工具特别适合希望掌握数据主权的开发者、技术研究人员以及需要构建安全内部工具的 IT 运维人员。即使是不具备深厚底层架构知识的用户，也能借助其低代码特性轻松上手。其独特亮点在于预置了针对 NVIDIA、AMD 显卡及 Apple Silicon 芯片的优化配置，并实现了本地大模型与自动化流程的深度打通，让创建如“自动预约助手”或“私密财务分析”等复杂应用变得像搭积木一样简单高效。","# Self-hosted AI starter kit\n\n**Self-hosted AI Starter Kit** is an open-source Docker Compose template designed to swiftly initialize a comprehensive local AI and low-code development environment.\n\n![n8n.io - Screenshot](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fn8n-io_self-hosted-ai-starter-kit_readme_b3f3c044fa1d.gif)\n\nCurated by \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io>, it combines the self-hosted n8n\nplatform with a curated list of compatible AI products and components to\nquickly get started with building self-hosted AI workflows.\n\n> [!TIP]\n> [Read the announcement](https:\u002F\u002Fblog.n8n.io\u002Fself-hosted-ai\u002F)\n\n### What’s included\n\n✅ [**Self-hosted n8n**](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002F) - Low-code platform with over 400\nintegrations and advanced AI components\n\n✅ [**Ollama**](https:\u002F\u002Follama.com\u002F) - Cross-platform LLM platform to install\nand run the latest local LLMs\n\n✅ [**Qdrant**](https:\u002F\u002Fqdrant.tech\u002F) - Open-source, high performance vector\nstore with an comprehensive API\n\n✅ [**PostgreSQL**](https:\u002F\u002Fwww.postgresql.org\u002F) -  Workhorse of the Data\nEngineering world, handles large amounts of data safely.\n\n### What you can build\n\n⭐️ **AI Agents** for scheduling appointments\n\n⭐️ **Summarize Company PDFs** securely without data leaks\n\n⭐️ **Smarter Slack Bots** for enhanced company communications and IT operations\n\n⭐️ **Private Financial Document Analysis** at minimal cost\n\n## Installation\n\n### Cloning the Repository\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside\n```\n\n### Running n8n using Docker Compose\n\n#### For Nvidia GPU users\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside\ndocker compose --profile gpu-nvidia up\n```\n\n> [!NOTE]\n> If you have not used your Nvidia GPU with Docker before, please follow the\n> [Ollama Docker instructions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fdocker.md).\n\n### For AMD GPU users on Linux\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside\ndocker compose --profile gpu-amd up\n```\n\n#### For Mac \u002F Apple Silicon users\n\nIf you’re using a Mac with an M1 or newer processor, you can't expose your GPU\nto the Docker instance, unfortunately. There are two options in this case:\n\n1. Run the starter kit fully on CPU, like in the section \"For everyone else\"\n   below\n2. Run Ollama on your Mac for faster inference, and connect to that from the\n   n8n instance\n\nIf you want to run Ollama on your mac, check the\n[Ollama homepage](https:\u002F\u002Follama.com\u002F)\nfor installation instructions, and run the starter kit as follows:\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside\ndocker compose up\n```\n\n##### For Mac users running OLLAMA locally\n\nIf you're running OLLAMA locally on your Mac (not in Docker), you need to modify the OLLAMA_HOST environment variable\n\n1. Set OLLAMA_HOST to `host.docker.internal:11434` in your .env file. \n2. Additionally, after you see \"Editor is now accessible via: \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002F>\":\n\n    1. Head to \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002Fhome\u002Fcredentials>\n    2. Click on \"Local Ollama service\"\n    3. Change the base URL to \"http:\u002F\u002Fhost.docker.internal:11434\u002F\"\n\n#### For everyone else\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside\ndocker compose --profile cpu up\n```\n\n## ⚡️ Quick start and usage\n\nThe core of the Self-hosted AI Starter Kit is a Docker Compose file, pre-configured with network and storage settings, minimizing the need for additional installations.\nAfter completing the installation steps above, simply follow the steps below to get started.\n\n1. Open \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002F> in your browser to set up n8n. You’ll only\n   have to do this once.\n2. Open the included workflow:\n   \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002Fworkflow\u002FsrOnR8PAY3u4RSwb>\n3. Click the **Chat** button at the bottom of the canvas, to start running the workflow.\n4. If this is the first time you’re running the workflow, you may need to wait\n   until Ollama finishes downloading Llama3.2. You can inspect the docker\n   console logs to check on the progress.\n\nTo open n8n at any time, visit \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002F> in your browser.\n\nWith your n8n instance, you’ll have access to over 400 integrations and a\nsuite of basic and advanced AI nodes such as\n[AI Agent](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcluster-nodes\u002Froot-nodes\u002Fn8n-nodes-langchain.agent\u002F),\n[Text classifier](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcluster-nodes\u002Froot-nodes\u002Fn8n-nodes-langchain.text-classifier\u002F),\nand [Information Extractor](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcluster-nodes\u002Froot-nodes\u002Fn8n-nodes-langchain.information-extractor\u002F)\nnodes. To keep everything local, just remember to use the Ollama node for your\nlanguage model and Qdrant as your vector store.\n\n> [!NOTE]\n> This starter kit is designed to help you get started with self-hosted AI\n> workflows. While it’s not fully optimized for production environments, it\n> combines robust components that work well together for proof-of-concept\n> projects. You can customize it to meet your specific needs\n\n## Upgrading\n\n* ### For Nvidia GPU setups:\n\n```bash\ndocker compose --profile gpu-nvidia pull\ndocker compose create && docker compose --profile gpu-nvidia up\n```\n\n* ### For Mac \u002F Apple Silicon users\n\n```bash\ndocker compose pull\ndocker compose create && docker compose up\n```\n\n* ### For Non-GPU setups:\n\n```bash\ndocker compose --profile cpu pull\ndocker compose create && docker compose --profile cpu up\n```\n\n## 👓 Recommended reading\n\nn8n is full of useful content for getting started quickly with its AI concepts\nand nodes. If you run into an issue, go to [support](#support).\n\n- [AI agents for developers: from theory to practice with n8n](https:\u002F\u002Fblog.n8n.io\u002Fai-agents\u002F)\n- [Tutorial: Build an AI workflow in n8n](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Fintro-tutorial\u002F)\n- [Langchain Concepts in n8n](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Flangchain\u002Flangchain-n8n\u002F)\n- [Demonstration of key differences between agents and chains](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Fexamples\u002Fagent-chain-comparison\u002F)\n- [What are vector databases?](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Fexamples\u002Funderstand-vector-databases\u002F)\n\n## 🎥 Video walkthrough\n\n- [Installing and using Local AI for n8n](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xz_X2N-hPg0)\n\n## 🛍️ More AI templates\n\nFor more AI workflow ideas, visit the [**official n8n AI template\ngallery**](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002Fcategories\u002Fai\u002F). From each workflow,\nselect the **Use workflow** button to automatically import the workflow into\nyour local n8n instance.\n\n### Learn AI key concepts\n\n- [AI Agent Chat](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F1954-ai-agent-chat\u002F)\n- [AI chat with any data source (using the n8n workflow too)](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2026-ai-chat-with-any-data-source-using-the-n8n-workflow-tool\u002F)\n- [Chat with OpenAI Assistant (by adding a memory)](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2098-chat-with-openai-assistant-by-adding-a-memory\u002F)\n- [Use an open-source LLM (via Hugging Face)](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F1980-use-an-open-source-llm-via-huggingface\u002F)\n- [Chat with PDF docs using AI (quoting sources)](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2165-chat-with-pdf-docs-using-ai-quoting-sources\u002F)\n- [AI agent that can scrape webpages](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2006-ai-agent-that-can-scrape-webpages\u002F)\n\n### Local AI templates\n\n- [Tax Code Assistant](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2341-build-a-tax-code-assistant-with-qdrant-mistralai-and-openai\u002F)\n- [Breakdown Documents into Study Notes with MistralAI and Qdrant](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2339-breakdown-documents-into-study-notes-using-templating-mistralai-and-qdrant\u002F)\n- [Financial Documents Assistant using Qdrant and](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2335-build-a-financial-documents-assistant-using-qdrant-and-mistralai\u002F) [Mistral.ai](http:\u002F\u002Fmistral.ai\u002F)\n- [Recipe Recommendations with Qdrant and Mistral](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2333-recipe-recommendations-with-qdrant-and-mistral\u002F)\n\n## Tips & tricks\n\n### Accessing local files\n\nThe self-hosted AI starter kit will create a shared folder (by default,\nlocated in the same directory) which is mounted to the n8n container and\nallows n8n to access files on disk. This folder within the n8n container is\nlocated at `\u002Fdata\u002Fshared` -- this is the path you’ll need to use in nodes that\ninteract with the local filesystem.\n\n**Nodes that interact with the local filesystem**\n\n- [Read\u002FWrite Files from Disk](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcore-nodes\u002Fn8n-nodes-base.filesreadwrite\u002F)\n- [Local File Trigger](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcore-nodes\u002Fn8n-nodes-base.localfiletrigger\u002F)\n- [Execute Command](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcore-nodes\u002Fn8n-nodes-base.executecommand\u002F)\n\n## 📜 License\n\nThis project is licensed under the Apache License 2.0 - see the\n[LICENSE](LICENSE) file for details.\n\n## 💬 Support\n\nJoin the conversation in the [n8n Forum](https:\u002F\u002Fcommunity.n8n.io\u002F), where you\ncan:\n\n- **Share Your Work**: Show off what you’ve built with n8n and inspire others\n  in the community.\n- **Ask Questions**: Whether you’re just getting started or you’re a seasoned\n  pro, the community and our team are ready to support with any challenges.\n- **Propose Ideas**: Have an idea for a feature or improvement? Let us know!\n  We’re always eager to hear what you’d like to see next.\n","# 自托管 AI 入门套件\n\n**自托管 AI 入门套件** 是一个开源的 Docker Compose 模板，旨在快速初始化一个全面的本地 AI 和低代码开发环境。\n\n![n8n.io - 截图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fn8n-io_self-hosted-ai-starter-kit_readme_b3f3c044fa1d.gif)\n\n由 \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io> 精心打造，它将自托管的 n8n 平台与精选的兼容 AI 产品和组件相结合，帮助您迅速开始构建自托管的 AI 工作流。\n\n> [!TIP]\n> [阅读公告](https:\u002F\u002Fblog.n8n.io\u002Fself-hosted-ai\u002F)\n\n### 包含的内容\n\n✅ [**自托管 n8n**](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002F) - 拥有超过 400 种集成和高级 AI 组件的低代码平台\n\n✅ [**Ollama**](https:\u002F\u002Follama.com\u002F) - 跨平台的 LLM 平台，用于安装和运行最新的本地 LLM\n\n✅ [**Qdrant**](https:\u002F\u002Fqdrant.tech\u002F) - 开源、高性能的向量数据库，提供全面的 API\n\n✅ [**PostgreSQL**](https:\u002F\u002Fwww.postgresql.org\u002F) - 数据工程领域的主力，安全地处理大量数据。\n\n### 您可以构建的内容\n\n⭐️ 用于安排预约的 **AI 代理**\n\n⭐️ 安全地总结公司 PDF 文件，避免数据泄露\n\n⭐️ 更智能的 Slack 机器人，提升公司沟通和 IT 运营效率\n\n⭐️ 以最低成本进行私有金融文档分析\n\n## 安装\n\n### 克隆仓库\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # 您应更新其中的密钥和密码\n```\n\n### 使用 Docker Compose 运行 n8n\n\n#### 对于 NVIDIA GPU 用户\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # 您应更新其中的密钥和密码\ndocker compose --profile gpu-nvidia up\n```\n\n> [!NOTE]\n> 如果您之前从未在 Docker 中使用过 NVIDIA GPU，请遵循 [Ollama 的 Docker 指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fdocker.md)。\n\n### 对于 Linux 上的 AMD GPU 用户\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # 您应更新其中的密钥和密码\ndocker compose --profile gpu-amd up\n```\n\n#### 对于 Mac \u002F Apple Silicon 用户\n\n如果您使用的是搭载 M1 或更高版本处理器的 Mac，则很遗憾无法将您的 GPU 暴露给 Docker 容器。在这种情况下，有两种选择：\n\n1. 完全在 CPU 上运行入门套件，如下面的“对于其他所有人”部分所述。\n2. 在您的 Mac 上运行 Ollama 以获得更快的推理速度，并从 n8n 实例连接到它。\n\n如果您希望在 Mac 上运行 Ollama，请查看 [Ollama 官网](https:\u002F\u002Follama.com\u002F) 获取安装说明，然后按照以下步骤运行入门套件：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # 您应更新其中的密钥和密码\ndocker compose up\n```\n\n##### 对于在本地运行 OLLAMA 的 Mac 用户\n\n如果您在本地（而非在 Docker 中）运行 OLLAMA，需要修改 OLLAMA_HOST 环境变量：\n\n1. 将 .env 文件中的 OLLAMA_HOST 设置为 `host.docker.internal:11434`。\n2. 此外，在看到“编辑器现在可通过以下地址访问：\u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002F>”之后：\n\n    1. 前往 \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002Fhome\u002Fcredentials>\n    2. 点击“Local Ollama service”\n    3. 将基础 URL 更改为 “http:\u002F\u002Fhost.docker.internal:11434\u002F”\n\n#### 对于其他所有人\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env # 您应更新其中的密钥和密码\ndocker compose --profile cpu up\n```\n\n## ⚡️ 快速开始与使用\n\n自托管 AI 入门套件的核心是一个预配置了网络和存储设置的 Docker Compose 文件，从而最大限度地减少了额外安装的需求。完成上述安装步骤后，只需按照以下步骤即可开始使用。\n\n1. 在浏览器中打开 \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002F> 来设置 n8n。您只需执行此操作一次。\n2. 打开附带的工作流：\n   \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002Fworkflow\u002FsrOnR8PAY3u4RSwb>\n3. 点击画布底部的 **Chat** 按钮，开始运行工作流。\n4. 如果这是您首次运行该工作流，可能需要等待 Ollama 完成下载 Llama3.2。您可以查看 Docker 控制台日志来跟踪进度。\n\n要随时打开 n8n，请在浏览器中访问 \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002F>。\n\n通过您的 n8n 实例，您将可以访问超过 400 种集成以及一系列基础和高级 AI 节点，例如 [AI Agent](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcluster-nodes\u002Froot-nodes\u002Fn8n-nodes-langchain.agent\u002F)、[Text classifier](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcluster-nodes\u002Froot-nodes\u002Fn8n-nodes-langchain.text-classifier\u002F) 和 [Information Extractor](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcluster-nodes\u002Froot-nodes\u002Fn8n-nodes-langchain.information-extractor\u002F) 节点。为了保持所有内容本地化，只需记住使用 Ollama 节点作为您的语言模型，并将 Qdrant 用作您的向量数据库。\n\n> [!NOTE]\n> 本入门套件旨在帮助您快速上手自托管的 AI 工作流。虽然它并未完全针对生产环境进行优化，但其强大的组件能够很好地协同工作，适合概念验证项目。您可以根据自身需求对其进行定制。\n\n## 升级\n\n* ### 对于 NVIDIA GPU 配置：\n\n```bash\ndocker compose --profile gpu-nvidia pull\ndocker compose create && docker compose --profile gpu-nvidia up\n```\n\n* ### 对于 Mac \u002F Apple Silicon 用户\n\n```bash\ndocker compose pull\ndocker compose create && docker compose up\n```\n\n* ### 对于非 GPU 配置：\n\n```bash\ndocker compose --profile cpu pull\ndocker compose create && docker compose --profile cpu up\n```\n\n## 👓 推荐阅读\n\nn8n 提供了大量有用的内容，帮助您快速掌握其 AI 概念和节点。如果您遇到任何问题，请前往 [支持](#support)。\n\n- [面向开发者的 AI 代理：从理论到实践，借助 n8n](https:\u002F\u002Fblog.n8n.io\u002Fai-agents\u002F)\n- [教程：在 n8n 中构建 AI 工作流](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Fintro-tutorial\u002F)\n- [n8n 中的 Langchain 概念](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Flangchain\u002Flangchain-n8n\u002F)\n- [代理与链之间关键区别的演示](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Fexamples\u002Fagent-chain-comparison\u002F)\n- [什么是向量数据库？](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fadvanced-ai\u002Fexamples\u002Funderstand-vector-databases\u002F)\n\n## 🎥 视频教程\n\n- [为 n8n 安装和使用本地 AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xz_X2N-hPg0)\n\n## 🛍️ 更多 AI 模板\n\n如需更多 AI 工作流创意，请访问 [**n8n 官方 AI 模板库**](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002Fcategories\u002Fai\u002F)。从每个工作流中，选择 **Use workflow** 按钮，即可自动将工作流导入您的本地 n8n 实例。\n\n### 学习 AI 核心概念\n\n- [AI 代理聊天](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F1954-ai-agent-chat\u002F)\n- [与任意数据源进行 AI 聊天（使用 n8n 工作流）](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2026-ai-chat-with-any-data-source-using-the-n8n-workflow-tool\u002F)\n- [通过添加记忆与 OpenAI 助手聊天](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2098-chat-with-openai-assistant-by-adding-a-memory\u002F)\n- [使用开源大模型（通过 Hugging Face）](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F1980-use-an-open-source-llm-via-huggingface\u002F)\n- [使用 AI 与 PDF 文档聊天（引用来源）](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2165-chat-with-pdf-docs-using-ai-quoting-sources\u002F)\n- [能够抓取网页的 AI 代理](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2006-ai-agent-that-can-scrape-webpages\u002F)\n\n### 本地 AI 模板\n\n- [税法代码助手](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2341-build-a-tax-code-assistant-with-qdrant-mistralai-and-openai\u002F)\n- [利用 MistralAI 和 Qdrant 将文档拆解为学习笔记](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2339-breakdown-documents-into-study-notes-using-templating-mistralai-and-qdrant\u002F)\n- [使用 Qdrant 和 Mistral.ai 的财务文档助手](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2335-build-a-financial-documents-assistant-using-qdrant-and-mistralai\u002F) [Mistral.ai](http:\u002F\u002Fmistral.ai\u002F)\n- [使用 Qdrant 和 Mistral 提供建议食谱](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002F2333-recipe-recommendations-with-qdrant-and-mistral\u002F)\n\n## 小贴士与技巧\n\n### 访问本地文件\n\n自托管的 AI 入门套件会创建一个共享文件夹（默认位于同一目录下），该文件夹会被挂载到 n8n 容器中，从而使 n8n 能够访问磁盘上的文件。在 n8n 容器内，此文件夹的路径为 `\u002Fdata\u002Fshared` —— 在与本地文件系统交互的节点中，您需要使用此路径。\n\n**与本地文件系统交互的节点**\n\n- [从磁盘读取\u002F写入文件](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcore-nodes\u002Fn8n-nodes-base.filesreadwrite\u002F)\n- [本地文件触发器](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcore-nodes\u002Fn8n-nodes-base.localfiletrigger\u002F)\n- [执行命令](https:\u002F\u002Fdocs.n8n.io\u002Fintegrations\u002Fbuiltin\u002Fcore-nodes\u002Fn8n-nodes-base.executecommand\u002F)\n\n## 📜 许可证\n\n本项目采用 Apache License 2.0 许可证授权——详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。\n\n## 💬 支持\n\n加入 [n8n 论坛](https:\u002F\u002Fcommunity.n8n.io\u002F) 的讨论，您可以在其中：\n\n- **分享您的作品**：展示您使用 n8n 构建的内容，激励社区中的其他成员。\n- **提问**：无论您是初学者还是资深用户，社区和我们的团队都随时准备为您提供帮助，解决任何问题。\n- **提出建议**：如果您有功能或改进的想法，请告诉我们！我们始终期待听到您希望看到的新功能。","# Self-hosted AI Starter Kit 快速上手指南\n\n**Self-hosted AI Starter Kit** 是由 n8n 官方维护的开源项目，通过 Docker Compose 一键部署本地 AI 开发环境。它集成了低代码自动化平台 **n8n**、本地大模型运行器 **Ollama**、向量数据库 **Qdrant** 以及 **PostgreSQL**，帮助开发者快速构建隐私安全、低成本的本地 AI 工作流。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux、macOS (Intel\u002FApple Silicon) 或 Windows (需安装 WSL2)。\n*   **核心依赖**：\n    *   [Docker](https:\u002F\u002Fwww.docker.com\u002F) (建议最新版本)\n    *   [Docker Compose](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fcompose\u002F) (通常随 Docker 桌面版自带)\n*   **硬件建议**：\n    *   **Nvidia GPU 用户**：需预先安装 Nvidia Container Toolkit 以支持容器调用显卡（详见 Ollama Docker 文档）。\n    *   **内存**：建议至少 8GB RAM（运行本地大模型时推荐 16GB+）。\n    *   **磁盘**：预留至少 20GB 空间用于下载模型镜像和数据存储。\n\n> **注意**：国内用户在拉取 Docker 镜像时若遇到网络超时，建议配置国内镜像加速器（如阿里云、腾讯云等）或在 `docker compose` 命令前设置代理。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目并配置环境变量\n\n打开终端，执行以下命令获取源码并初始化配置文件：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io\u002Fself-hosted-ai-starter-kit.git\ncd self-hosted-ai-starter-kit\ncp .env.example .env\n```\n\n> **重要**：请编辑 `.env` 文件，修改其中的默认密码和密钥以确保安全。\n\n### 2. 启动服务\n\n根据您的硬件环境选择对应的启动命令：\n\n#### 方案 A：Nvidia GPU 用户 (Linux\u002FWindows WSL2)\n如果您拥有 Nvidia 显卡且已配置好 Docker GPU 支持：\n\n```bash\ndocker compose --profile gpu-nvidia up\n```\n\n#### 方案 B：AMD GPU 用户 (Linux)\n如果您使用支持 ROCm 的 AMD 显卡：\n\n```bash\ndocker compose --profile gpu-amd up\n```\n\n#### 方案 C：Mac (M1\u002FM2\u002FM3) 或 无独立显卡用户\n*   **纯 CPU 模式**（兼容性最好，但推理速度较慢）：\n    ```bash\n    docker compose --profile cpu up\n    ```\n*   **Mac 混合模式**（推荐）：在宿主机直接安装 Ollama 以获得更好性能，容器仅运行 n8n 和其他组件。\n    1. 前往 [Ollama 官网](https:\u002F\u002Follama.com\u002F) 下载并安装 Mac 版。\n    2. 修改 `.env` 文件，设置 `OLLAMA_HOST=host.docker.internal:11434`。\n    3. 启动容器：\n       ```bash\n       docker compose up\n       ```\n    4. 容器启动后，访问 n8n 界面，进入凭证设置，将 \"Local Ollama service\" 的 Base URL 修改为 `http:\u002F\u002Fhost.docker.internal:11434\u002F`。\n\n#### 方案 D：通用 CPU 模式 (其他所有情况)\n```bash\ndocker compose --profile cpu up\n```\n\n## 基本使用\n\n服务启动成功后（首次运行需等待 Ollama 下载 Llama3.2 模型，可通过日志查看进度），即可开始体验。\n\n### 1. 访问 n8n 工作台\n在浏览器中打开：\n\u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002F>\n\n按照指引完成初始账户设置（仅需一次）。\n\n### 2. 运行示例工作流\n项目预置了一个演示工作流，用于测试本地 AI 能力：\n\n1.  在浏览器地址栏直接访问示例工作流链接：\n    \u003Chttp:\u002F\u002Flocalhost:5678\u002Fworkflow\u002FsrOnR8PAY3u4RSwb>\n2.  点击画布底部的 **Chat** (聊天) 按钮。\n3.  输入任意问题，系统将调用本地 Ollama 模型进行回答。\n\n### 3. 构建自己的 AI 应用\n现在您已拥有一个完整的本地 AI 栈：\n*   **逻辑编排**：使用 n8n 的 400+ 集成节点和 AI 专用节点（如 AI Agent, Text Classifier）。\n*   **模型推理**：在 n8n 中选择 **Ollama** 节点作为 LLM 提供者。\n*   **记忆存储**：使用 **Qdrant** 节点作为向量数据库，实现文档问答等功能。\n*   **本地文件访问**：n8n 容器已挂载共享文件夹，路径为 `\u002Fdata\u002Fshared`，可用于读写本地文件。\n\n> **提示**：本工具包旨在快速验证概念 (PoC) 和本地开发。如需生产环境部署，请根据实际需求调整资源配置和安全策略。更多高级模板请访问 [n8n 官方工作流库](https:\u002F\u002Fn8n.io\u002Fworkflows\u002Fcategories\u002Fai\u002F)。","某中型律所的合规团队需要每日处理大量包含敏感客户信息的合同 PDF，并从中提取关键条款生成摘要报告。\n\n### 没有 self-hosted-ai-starter-kit 时\n- **数据泄露风险高**：使用公有云 AI 服务处理合同，必须将机密法律文档上传至第三方服务器，违反律所严格的数据隐私合规要求。\n- **环境搭建繁琐**：开发人员需手动配置 Ollama、向量数据库 Qdrant 和工作流引擎 n8n，耗时数天解决依赖冲突和网络配置问题。\n- **成本不可控**：按 Token 计费的公有云大模型在处理长篇法律文档时费用高昂，且难以预测月度支出。\n- **集成难度大**：缺乏统一的低代码编排工具，难以将本地运行的模型与律所现有的文件存储系统灵活对接。\n\n### 使用 self-hosted-ai-starter-kit 后\n- **数据完全私有化**：通过 Docker Compose 一键部署本地环境，所有文档分析均在内部服务器完成，彻底杜绝数据外泄风险。\n- **分钟级启动开发**：预配置的模板整合了 n8n、Ollama 和 Qdrant，开发人员只需几条命令即可在本地构建完整的 AI 工作流。\n- **运营成本极低**：利用现有硬件资源运行开源大模型，无需支付昂贵的 API 调用费，仅需承担电力与维护成本。\n- **流程自动化闭环**：借助 n8n 的可视化编排能力，轻松实现“上传 PDF->本地模型提取->向量库检索->生成报告”的全自动链路。\n\nself-hosted-ai-starter-kit 让敏感行业团队能以最低门槛构建安全、可控且高效的本地 AI 自动化流水线。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fn8n-io_self-hosted-ai-starter-kit_b3f3c044.gif","n8n-io","n8n - Workflow Automation","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fn8n-io_fc2d9fb6.png","Free and open fair-code licensed node based Workflow Automation Tool.",null,"hello@n8n.io","n8n_io","https:\u002F\u002Fn8n.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fn8n-io",14549,3686,"2026-04-09T17:29:59","Apache-2.0",3,"Linux, macOS","非必需。支持 NVIDIA GPU (需配置 Docker GPU 支持) 或 Linux 下的 AMD GPU。Mac (Apple Silicon) 无法将 GPU 暴露给 Docker，可选择纯 CPU 运行或在宿主机运行 Ollama。具体型号和显存未说明，取决于所选本地 LLM 模型的需求。","未说明 (取决于运行的本地大语言模型规模)",{"notes":32,"python":33,"dependencies":34},"该项目主要通过 Docker Compose 部署，无需本地安装复杂环境。首次运行工作流时，系统会自动下载 Llama3.2 模型，可能需要等待一段时间。Mac 用户若在本地运行 Ollama，需修改 .env 文件中的 OLLAMA_HOST 变量并在 n8n 界面更新连接地址。项目包含一个共享文件夹用于访问本地文件。","未说明 (基于 Docker Compose 运行，无需本地安装 Python)",[35,36,37,38,39,40],"Docker","Docker 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