Mecanismos para trabalho colaborativo de componentes técnicos
Na suíte de IA auto-hospedada da n8n, o Ollama assume a função de núcleo computacional como um ambiente de tempo de execução para grandes modelos de linguagem, oferecendo suporte à operação local dos principais modelos de código aberto, como o Llama3, etc. O Qdrant, como um banco de dados vetorial de alto desempenho, atinge uma capacidade de processamento de mais de 100.000 consultas por segundo por meio de índices vetoriais de 128 dimensões, e os dois são perfeitamente integrados por meio de uma API REST.
Vantagem de comparação de desempenho
- Otimização da latênciaImplementação localizada reduz a latência de inferência de IA de 300 a 500 ms para serviços baseados em nuvem para 80 a 120 ms
- custo-benefícioExecutar o LLM localmente reduz o custo de uso a longo prazo em 70-90% em comparação com as APIs de IA comerciais.
- Flexibilidade de extensãoA taxa de transferência de nó único da Qdrant é de até 5.000 QPS e suporta o dimensionamento horizontal para milhões de armazenamentos de vetores.
Desempenho de aplicações práticas
Em um cenário de chatbot inteligente, a combinação de tecnologias atinge uma precisão de reconhecimento de intenção de 98%. Os testes de fluxo de trabalho de análise de documentos mostram que o tempo médio para processar um PDF de 100 páginas é de 45 segundos, e o espaço de memória é estável em menos de 8 GB.
Essa resposta foi extraída do artigon8n Self-hosted AI Starter Kit: um modelo de código aberto para criar rapidamente um ambiente local de IAO
