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？_半刻网络（zqeat.cn）
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作者： 发布时间：2025-06-18 00:05:12点击：
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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。
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