疯哥 
11 个必须尝试的 AI 开源工具，重新定义了我们创建和思考代码的方式 – 准备开始吧！
专有人工智能服务在提供便利的同时，也付出了代价：供应商锁定、成本不可预测以及对数据的控制很少。
开源人工智能颠覆了这一现状。
从 Llama 和 Mistral 等基础开源 AI 模型到 Ollama 等部署平台，组织现在拥有创建完全控制的 AI 系统的基础模块，同时将数据保存在适当的位置。
在本文中，您将探索 11 个具有变革意义的开源 AI 工具类别——从基础模型、向量数据库到代理框架。您还将了解像n8n这样的平台如何将这些工具与数据源、API 和自动化逻辑连接起来，从而创建端到端的 AI 工作流。
什么是开源人工智能？
开源 AI 是指底层代码、模型权重或架构公开，可供任何人检查、修改和分发的人工智能技术。这些技术涵盖整个 AI 堆栈：从 Llama 和 Mistral 等基础模型，到开发框架、部署工具以及用于特定任务的专用组件。
与专有人工智能系统不同，开源人工智能允许组织准确检查该技术的工作原理，根据特定需求进行定制，并将其部署在自己的基础设施上，而不受特定供应商的条款或定价模型的限制。
开源人工智能有哪些好处？
开源人工智能为企业提供了多项战略优势：
- 完全所有权和控制权
- 成本可预测性
- 定制灵活性
- 不受供应商锁定
- 透明度和治理
- 社区改进（如量化和修剪）。
开源人工智能面临哪些挑战？
尽管开源 AI 有很多好处，但组织在实施开源 AI 时应该意识到几个挑战：
- 运行更大模型的资源要求，尤其是 GPU 基础设施
- 部署和维护所需的技术专业知识
- 与专有替代品相比的潜在性能差距
- 需要额外保护措施的安全漏洞
- 许可条款复杂，商业使用限制各异
- 缺乏内置的企业监控和治理工具。
11个开源AI工具
| 编号 | 类别 | 工具和框架 | 常用案例 |
|---|---|---|---|
| 1 | 基础模型 | Llama 3, Mistral, Gemma, Stable Diffusion, FLUX.1, Whisper, LLaVA | Text generation, function & agent tools calling, image & audio generation, speech-to-text & text-to-speech, multimodal AI |
| 2 | 模型部署 | Ollama, BentoML, HF Transformers, TorchServe | Serving LLMs and generative models, API endpoints for applications |
| 3 | 矢量数据库 | Weaviate, Qdrant, PostgreSQL + pgvector | Semantic search, similarity matching, embeddings storage |
| 4 | 图知识库 | Neo4j, GraphRAG, Zep | Relationship mapping, knowledge graphs, contextual memory |
| 5 | 文档处理 | Unstructured.io, Open Parse | OCR, PDF parsing, data extraction, document analysis |
| 6 | 图书馆 | OpenCV, BackgroundRemover, MindSQL | Computer vision, image cleanup, text-to-SQL, domain-specific AI |
| 7 | 知识库引擎 | Haystack, LlamaIndex | Retrieval-augmented generation, document Q&A, knowledge assistants |
| 8 | LLM框架 | HF Transformers, Semantic Kernel | Model fine-tuning, prompt engineering, NLP pipelines |
| 9 | AI代理框架 | CrewAI, AutoGen, Haystack Agents | Multi-step reasoning, workflow automation, autonomous agents |
| 10 | 数据与处理 | dbt, Apache Kafka, Apache Airflow | ETL, data orchestration, workflow automation |
| 11 | 模型评估和监控 | Evidently AI, ClearML, Langfuse, Phoenix | Model tracking, drift detection, output validation |
基础模型
开源基础模型——涵盖文本生成（LLM）、图像创建、语音处理和多模式理解——为组织提供了前所未有的灵活性，可以构建 AI 解决方案，而不会被锁定在专有 API 中。
最适合：跨文本、图像、音频和多模式任务的企业级人工智能应用程序的基础
顶级开源 AI 基础模型：包括 Meta 的 Llama 3 和 4、Google 的 Gemma、Mistral AI 的模型以及用于图像的 Stability AI 的 Stable Diffusion 和 BlackForestLabs FLUX.1 等模型。
💪 特点
主要特点
- 多模态：文本（LLM）、图像生成、语音转文本、文本转语音和多模态功能
- 函数调用：调用外部工具和 API 的本机能力——创建 AI 代理和代理工作流的关键功能。
- 多样化的模型大小：从边缘设备的轻量级模型（1-3B 参数）到企业级模型（70B+ 参数）。
- 扩展上下文处理：用于处理企业级文档的上下文窗口范围从 4K 到 128K 标记。
- 定制选项：针对行业特定知识和术语的微调功能。
⚙️ 用例
- 内容生成：自动报告、营销材料和技术文档。
- 对话式人工智能：客户服务自动化和内部知识助理。
- 文档分析：从非结构化企业数据中提取可操作的见解。
- 结构化数据提取：将非结构化信息转换为数据库就绪格式。
- 基于代理的工作流程：创建通过多步骤过程进行推理的自主系统。
- 多模式应用：分析图像和文本以获得更丰富的情报。
🛑 挑战
- 许可复杂性：真正的开源（Apache 2.0）与具有商业限制的更严格的“开放重量”许可证。
- 部署和扩展考虑：基础设施要求可能很大，特别是对于较大的模型。
💡从使用 OpenRouter、Hugging Face Inference Endpoints 或 fal.ai 等平台托管开源模型开始。它们允许您快速测试和切换模型，以找到最合适的模型——无需样板代码。n8n 等工具可以轻松连接 LLM，并通过简洁的用户界面将其集成到您现有的工作流程中。了解更多关于在
模型部署
模型部署工具弥合了实验性 AI 与生产应用之间的差距。这些开源工具处理高效服务模型所需的关键基础设施，管理模型的生命周期，并通过标准化 API 访问模型——所有这些都无需依赖任何供应商。
最适合：大规模提供 AI 模型、创建可用于生产的 API 以及在本地运行 LLM，以用于隐私优先的企业应用程序
顶级开源模型部署工具： Ollama、BentoML、HF Transformers、TorchServe。💪
主要特点
- 私人推理：在您自己的基础设施内部署模型，以实现完全的数据主权。
- API 标准化：通过一致的 REST API 公开模型，以实现简化的集成。
- 性能优化：通过模型量化和自适应批处理等技术实现推理加速。
- 资源管理：高效分配 GPU/CPU 资源，实现经济高效的扩展。
⚙️ 用例
- 隐私敏感的 LLM 应用程序：具有机密数据的客户服务自动化。
- 企业知识系统：使用专有数据的安全问答系统。
- 边缘部署：针对延迟关键型应用程序在本地运行优化模型。
- 多模型编排：为不同的业务功能部署专门的模型。
- 具有成本效益的推理：避免大容量应用程序的每个令牌 API 费用。
🛑挑战
- 基础设施要求：管理 GPU 资源和扩展基础设施。
- 优化专业知识：平衡模型性能与硬件限制。
💡
自托管 AI 入门套件提供了使用 Docker Compose 部署本地 AI 工具（包括 Ollama、Qdrant 和 n8n）的最快途径。这款预配置模板可帮助 IT 团队快速构建以隐私为中心的 AI 基础架构，无需复杂的手动设置。了解更多关于
矢量数据库
向量数据库扩展了传统的关系型 SQL 数据库，使组织能够基于语义而非精确的关键字匹配来存储、搜索和检索数据。这些专用数据库将文本、图像和其他数据存储在能够捕捉语义关系的数值向量（嵌入）中。
当用户查询这些系统时，数据库会计算查询向量和存储向量之间的相似度，返回最接近的匹配，而不管具体措辞如何。
最适合：人工智能应用的语义搜索、相似性匹配和知识检索
顶级开源矢量数据库包括 Weaviate、Qdrant 和带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL，每个数据库都提供独特的矢量存储和检索方法。⚙️
主要特点
- 相似性搜索：即使关键词不匹配，也能找到概念相关的信息。
- 多模式支持：存储来自文本、图像、音频和其他数据类型的嵌入。
- 混合检索：将向量相似性与传统过滤器相结合以获得精确的结果。
- 可扩展性：处理数十亿个向量，同时保持亚秒级查询性能。
⚙️ 用例
- 检索增强生成 (RAG)：利用相关企业知识增强 LLM 输出。
- 语义搜索：实现对公司文档和知识库的自然语言查询。
- 推荐系统：根据语义相似性推荐产品、内容或动作。
- 知识管理：根据含义而不是关键词来组织和检索信息。
🛑 挑战
- 嵌入质量：搜索结果仅与所使用的嵌入模型一样好。
- 基础设施要求：高性能向量搜索可能耗费大量资源。
- 优化复杂性：调整速度和召回率的指标需要专业知识。
💡如果您的基础架构中已经使用 PostgreSQL，可以考虑从 PostgreSQL + pgvector 开始。这种方法可以充分利用您现有的数据库专业知识，同时添加向量功能。如需现成的解决方案，请参阅 RAG 引擎部分。
图知识库
与主要存储和检索嵌入的矢量数据库不同，图知识库将信息表示为相互连接的节点和边，从而捕捉复杂的关系及其随时间的变化。Neo4j、GraphRAG 和 Zep 的 Graphiti 等解决方案允许组织对此类知识结构进行建模。
最适合：复杂的关系、不断发展的知识结构和企业数据的时间推理
Neo4j、GraphRAG 和 Zep 的 Graphiti 等顶级开源图形知识库允许组织对此类知识结构进行建模。💪
主要特点
- 以关系为中心：明确表示实体之间的联系而不仅仅是相似性。
- 时间意识：跟踪关系和信息随时间的变化。
- 混合搜索功能：结合语义、基于关键字和图形遍历的方法。
- 动态更新：将新信息智能地集成到现有的知识结构中。
- 丰富的边缘语义：维护有关关系性质的详细元数据。
⚙️ 用例
- 企业知识管理：建模复杂的组织结构和流程。
- 时间推理：跟踪实体之间随时间演变的关系。
- 供应链智能：映射供应商之间的依赖关系和关系。
- 客户旅程图：了解跨接触点不断发展的客户互动。
🛑 挑战
- 实施复杂性：比基于矢量的方法需要更多的前期设计。
- 查询语言学习曲线：通常使用像 Cypher 这样的专门查询语言。
- 模式管理：在知识表示中平衡灵活性和一致性。
💡
使用图谱知识库时，请从特定的业务领域入手——例如，财务部门绘制交易图、人力资源部门绘制组织结构图，或运营部门绘制供应链图。这种有针对性的方法能够快速创造价值，并为更广泛的应用奠定基础。
文件处理
文档处理工具将 PDF、图像和电子表格等复杂文档转换为 AI 系统能够有效利用的清晰结构化数据。这些开源解决方案弥合了原始企业文档与 AI 就绪输入格式之间的差距，这对于知识提取和分析至关重要。
最适合：将非结构化文档转换为用于人工智能应用和知识提取的结构化数据
顶级开源文档处理工具包括Unstructured.io和 Open Parse，它们各自提供不同的文档处理方法，并具有不同程度的语义理解。
💪 主要特点
- 多格式支持：PDF、图像、电子邮件、HTML、Word 文档和电子表格。
- 智能分块：根据内容含义而不是任意标记计数对文档进行语义划分。
- 布局理解：对文档结构的视觉识别，包括标题、段落、表格和图像。
- 表格提取：将复杂表格转换为结构化数据的高级功能。
- OCR 集成：用于处理扫描文档和图像的文本识别。
- Markdown 转换：将格式化的文档转换为 Markdown 以供 LLM 使用。
⚙️ 用例
- RAG 系统：用于检索增强生成应用程序的预处理文档。
- 财务文件处理：分析报告、报表和监管文件。
- 技术文档：转换手册、规范和程序文件。
- 医疗记录：从不同的医疗文档中构建患者数据。
- 知识库创建：构建全面、可搜索的企业知识库。
🛑 挑战
- 处理准确性：使用现成的解决方案时，复杂的布局和非标准格式会降低提取质量。
- 计算要求：高级文档处理可能耗费大量资源。
- 集成复杂性：与下游系统结合需要仔细的管道设计。
💡构建文档处理流程时，请使用真实且具有代表性的样本，而非理想化的测试用例。现实世界中文档的多样性往往会暴露出通用解决方案无法识别的极端情况。对于关键文档，应在将数据发送到下游 AI 系统之前，添加人工参与步骤来验证数据。
专业图书馆
开源专用库为特定用例提供 AI 功能，无需从头构建解决方案的复杂性。这些库利用神经网络和其他先进技术来解决各个领域中定义明确的问题。
最适合：需要特定功能的目标人工智能任务，如计算机视觉、图像处理和特定领域的处理
顶级开源专用库包括：用于计算机视觉的 OpenCV、用于图像处理的 BackgroundRemover、用于语音识别的 Whisper、用于语音合成的 ESPnet 以及 MindSQL（文本到 SQL）等特定领域的工具。
💪 主要特点
预训练模型：可用于执行诸如物体检测、面部识别和情感分析等常见任务的现成实现。
- 专门处理：特定领域的功能，如背景去除、音频增强和文本提取。
- 模块化架构：将特定组件集成到更大的企业工作流程中的能力。
⚙️ 用例
- 先进的图像处理：自动化产品摄影增强、文档分析和视觉质量控制。
- 视频分析：安全监控、客户行为分析和运营优化。
- 音频处理：转录、语音分析和语音增强。
- 领域特定自动化：将自然语言转换为数据库查询、结构化数据提取和行业特定处理。
🛑 挑战
维护注意事项：较小的库可能拥有不太活跃的开发社区和有限的文档。
质量变化：开源替代品可能并不在所有情况下都能与商业解决方案相匹配。
集成复杂性：专门的库通常需要技术专长才能实现。
💡
实用技巧：考虑创建一个可重复使用的 n8n 工作流库，通过
Webhook 节点封装专用的开源 AI 功能。这种方法允许业务部门利用 API 端点等高级 AI 功能，而无需了解底层技术，同时 IT 部门可以掌控实施、安全性和扩展方面的考量。
RAG 引擎
检索增强生成 (RAG) 引擎提供了专门的框架，用于将大型语言模型连接到组织的数据，使 AI 系统能够访问和推理专有信息，而无需重新训练底层模型。
最适合：企业知识管理、文档智能和上下文感知人工智能应用
顶级开源 RAG 引擎（如 LlamaIndex 和 Haystack）专注于复杂的检索机制，而 LangChain 则提供更广泛的 LLM 编排，并内置基本的 RAG 功能。
💪 主要特点
- 文档处理管道：内置从各种来源提取、分块和预处理文档的功能。
- 复杂的检索策略：语义搜索、混合搜索和元数据过滤，以找到最相关的信息。
- 知识图谱集成：连接到图形数据库以增强上下文理解和关系映射。
- 内存管理：对话历史跟踪，用于在多轮交互中维护上下文。
- 可扩展框架：支持自定义检索器、嵌入模型和 LLM 集成的可插拔架构。
⚙️ 用例
- 企业搜索：增强跨孤立组织知识的文档发现。
- 会话知识库：使用公司文档回答问题的智能助手。
- 财务分析：利用最新的市场信息丰富财务模型。
- 客户支持：在与客户互动期间向代理提供来自知识库的上下文信息。
🛑 挑战
- 框架复杂性：特别是 LangChain，它有一个学习曲线。
- 优化要求：针对特定用例对检索精度与召回率进行微调。
- 与现有系统集成：连接到专有数据库和内容管理系统。
💡首先，识别高价值、未得到充分利用的知识资产，例如内部文档、客户聊天记录或利基数据源。这些资产可为 RAG 用例带来丰厚的投资回报。构建可在团队间重复使用的模块化 RAG 工作流，以扩大初始设置的影响。
LLM框架
LLM 框架提供了构建复杂 AI 应用程序所需的中间件和编排层，将基础模型连接到业务系统和数据。与原始模型 API 不同，框架提供了常见 AI 模式和集成点的抽象。
最适合：人工智能应用程序开发、编排和工作流自动化
顶级开源 LLM 框架包括代码优先解决方案（如 HugginFace Transformers 和 Semantic Kernel）和可视化构建器，后者已从纯粹的工作流自动化发展成为适用于 AI 驱动应用程序的综合工具。
💪 主要特点
- 模块化架构：为检索、代理和内存管理等常见 AI 任务预先构建的组件。
- 集成能力：数据库、API、矢量存储和企业应用程序的连接器。
- 编排工具：对多步骤 AI 流程和业务逻辑进行排序和协调。
- 模板系统：快速工程和输出格式的标准化方法。
- 开发灵活性：从低代码可视化构建器到代码优先框架的选项。
⚙️ 用例
- 企业 AI 工作流程：将 LLM 连接到公司数据、流程和系统。
- 多步骤推理：跨多个模型协调复杂的决策过程
- 生产部署：在现有企业系统中实现人工智能能力的运作
🛑 挑战
学习曲线：掌握框架特定模式以及 LLM 概念。
抽象复杂性：一些框架增加了抽象层，这会使调试变得复杂。
依赖管理：框架更新会影响应用程序的稳定性。
💡无需使用代码优先框架从头构建复杂的 AI 应用程序，只需使用 n8n 的可视化构建器即可构建 AI 工作流原型。这种方法允许业务利益相关者在将开发资源投入到最终实现之前，直观地了解流程、快速迭代并识别集成点。
人工智能代理框架
虽然 LLM 框架为 AI 应用程序提供了构建模块和集成层，但 AI 代理框架更进一步，能够创建能够在最少人工干预的情况下推理、规划和执行多步骤任务的自主系统。
最适合：需要自主决策和复杂问题解决的应用
顶级开源 AI 代理框架包括 CrewAI 和 AutoGen 等专业解决方案以及灵活的工具，它们包装了 LangChain 的 JavaScript 实现以支持其强大的代理功能。
💪 主要特点
- 多代理协作：协调专业代理团队共同解决复杂问题。
- 工具利用：使AI代理能够通过API、数据库和其他服务与外部系统进行交互。
- 内存管理：在多轮交互中维护对话历史和上下文。
- 推理能力：支持规划、分解任务和处理复杂的决策树。
- 工作流集成：将 AI 代理连接到业务流程和现有企业系统。
⚙️ 用例
- 研究分析：收集、综合和呈现来自不同来源的研究结果的自主系统。
- 业务流程优化：能够适应不断变化的条件和要求的智能工作流程。
- 决策支持：分析数据并为企业决策者提供建议的代理。
🛑 挑战
- 控制和可靠性：确保代理在定义的参数范围内可预测地执行。
- 治理和监督：保持对代理人行为和决策的可见性。
- 集成复杂性：安全有效地将代理连接到企业系统。
💡与其构建试图包揽一切的单体式 AI 代理，不如使用 n8n 创建擅长特定任务的专用代理，然后将它们协调起来。这种方法提高了可靠性，并显著简化了维护——每个组件都可以独立更新或改进，而不会中断整个系统。
数据平台和处理
开源数据平台为现代人工智能应用所需的数据集的移动、转换和管理提供了关键的基础设施。这些平台使组织能够构建可靠、可扩展的数据管道，为机器学习模型和人工智能工作流程提供数据。
最适合：协调支持企业级 AI 应用程序的数据管道和工作流
用于数据处理的顶级开源数据平台包括用于工作流编排的 Apache Airflow、用于实时数据流的 Apache Kafka 和用于转换的 dbt。
💪 主要特点
- 数据管道编排：调度、监控和管理具有依赖关系的复杂数据工作流。
- 流处理：处理实时数据流以进行持续的 AI 模型训练和推理。
- 转换能力：清理、规范化和重组数据为适合 AI 的格式。
- 工作流自动化：通过 API 集成和自定义逻辑连接不同的系统。
- 监控和可观察性：跟踪数据质量和管道性能指标。
⚙️ 用例
矢量数据库的 ETL：为 RAG 应用程序准备和加载嵌入。
训练数据准备：自动收集和准备模型训练数据集。
数据同步：让AI系统保持最新的企业数据更新。
🛑 挑战
- 技术复杂性：许多平台需要专业知识和编码技能。
- 集成障碍：连接到专有企业系统可能很困难。
- 扩展考虑：有效处理大型数据集需要精心的架构。
💡从预建模板开始，无需从头构建数据管道。n8n 提供众多专为数据处理和系统间同步而设计的工作流模板。这些模板为您提供了基础，您可以根据特定的企业需求进行自定义，从而显著缩短学习时间。
模型评估与监控
模型评估和监控工具为生产中的人工智能系统提供关键监督，使组织能够跟踪性能、检测问题并确保模型随着时间的推移提供一致的商业价值。
最适合：确保 AI 模型的可靠性、防止偏差并维护跨企业部署的治理
顶级开源模型评估和监控工具包括用于数据漂移检测的 Evidently AI 平台 、用于模型基准测试的 Langfuse 或 Phoenix 平台以及用于 ML 跟踪的 ClearML 平台。
💪 主要特点
- 性能指标跟踪：监控准确性、延迟、吞吐量和定制的业务相关 KPI。
- 漂移检测：识别可能表明恶化的数据分布或模型性能的变化。
- 可解释性工具：为透明度和合规性提供模型决策的见解。
- 警报系统：通知团队异常、故障或性能下降。
- 仪表板可视化：技术和业务利益相关者均可访问的模型健康状况表示。
⚙️ 用例
- 合规性监控：确保模型保持受监管行业的监管标准。
- 性能优化：识别瓶颈和改进机会。
- 业务影响分析：将模型性能与业务成果关联起来。
- 反馈循环：捕捉用户交互以改进模型训练。
- A/B 测试：比较生产环境中的模型版本。
🛑 挑战
资源开销：管理监控系统的计算成本。
指标选择：确定哪些指标真正反映业务目标。
警报疲劳：平衡敏感性与不堪重负的运营团队。
💡从监控一小部分与业务目标相符的关键指标入手，而不是追踪所有可能的指标。对于企业部署，应为技术团队（专注于模型内部）和业务利益相关者（突出显示业务影响指标）创建单独的仪表板，以确保每个人都能获得相关的洞察，而不会造成信息过载。
集成层：n8n 如何连接开源 AI 模型
虽然了解开源 AI 格局很有价值，但真正的力量来自于将这些技术结合成一个有凝聚力的系统。n8n 在这一编排层表现出色，提供将开源 AI 组件连接到工作解决方案的可视化工作流。
让我们通过实际的例子来探索 n8n 如何与关键的开源 AI 类别相结合。
使用基础模型进行构建
n8n 提供了多种途径来与开源 LLM 和其他基础模型合作：
- 隐私优先部署：使用Ollama 模型节点连接到 Ollama 进行完全本地推理。
- 模型灵活性：在不同的 LLM 提供商之间切换：OpenRounter、Mistral、OpenAI等。
智能文档处理
将 n8n 与先进的开源文档处理工具相结合，或使用基本的 LangChain 功能来：
- 根据各种拆分规则对长文档进行分块：按字符、按标记或按递归。
- 将块加载到向量存储中
- 使用内置的摘要链节点来处理检索到的块
上下文感知分块工作流程演示了如何处理来自 Google Drive 的文档，在保留语义含义的同时智能地分块内容并将其加载到矢量数据库中进行检索。
矢量搜索和知识管理
n8n 与矢量数据库的原生集成使得知识检索成为可能：
- Postgres + pgvector：利用Vector Store PGVector 节点利用现有数据库基础架构
- 专用矢量数据库：通过Vector Store Pinecone和Vector Store Qdrant节点连接到专用解决方案
- 混合搜索：将向量相似性与传统过滤器相结合，实现精确的信息检索
这个由 RAG 驱动的聊天机器人演示了如何构建一个完整的知识系统，通过矢量数据库将文档连接到 LLM。
构建自主人工智能代理
n8n 无需大量编码即可创建 AI 代理：
- 规划和执行模式：AI Agent节点支持多步推理和规划
- 工具集成：将代理连接到数据库、API 和企业系统
- 记忆管理：利用内置记忆系统在对话中保持上下文
人工智能电话代理演示了如何构建基于语音的人工智能代理，该代理可以访问日历信息、处理语音并提供上下文响应。
数据处理管道
n8n 擅长协调 AI 应用程序的数据工作流程：
- 矢量数据库的 ETL：自动提取、转换和加载数据到矢量存储中
- 嵌入生成：使用嵌入 OpenAI 节点创建和管理嵌入，或连接到自托管替代方案
- 定期更新：通过自动更新工作流程保持知识库的更新
对于敏感数据处理，提取个人数据工作流程演示了使用自托管模型进行符合 GDPR 的数据提取。
包起来
开源 AI 正在彻底改变我们构建、集成和扩展智能系统的方式，使强大的功能比以往任何时候都更容易获得。从基础模型和矢量数据库到代理框架和数据管道，这些工具正在重新定义各个行业和用例的潜力。
通过将这些技术与n8n等工作流自动化平台相结合，团队可以超越实验，将想法转化为可用于生产的解决方案——更快、更智能、更安全。
下一步是什么？
准备好使用开源组件构建您的第一个 AI 工作流了吗？以下是如何开始：
创建您自己的 AI 工作流程
立即将您的开源 AI 工具与 n8n 连接起来
- 部署完整的堆栈：使用自托管 AI 入门套件（包括 n8n、Ollama 和 Qdrant）获取所需的一切。
- 探索模板：浏览工作流库以获取可立即使用的 AI 工作流。
如需实际指导，请查看以下资源：
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