self-hosted-ai-starter-kit - GitLite

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self-hosted-ai-starter-kit

(★ 15,193)

The Self-hosted AI Starter Kit은 로컬 AI 환경을 빠르게 구축할 수 있는 오픈소스 템플릿입니다. n8n에서 엄선한 이 킷은 안전한 자체 호스팅 AI 워크플로우를 만드는 데 필수적인 도구를 제공합니다.

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- n8n-demo.gif
.env.example
.gitignore
CONTRIBUTING.md
docker-compose.yml
LICENSE
README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd self-hosted-ai-starter-kit

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker compose --profile gpu-nvidia up

compose 설정 파일에 정의된 서비스들을 대상으로 명령을 실행합니다.

docker compose --profile gpu-amd up

compose 설정 파일에 정의된 서비스들을 대상으로 명령을 실행합니다.

docker compose up

정의된 모든 컨테이너(서버, DB 등)를 한 번에 빌드하고 백그라운드에서 실행합니다.

docker compose --profile cpu up

compose 설정 파일에 정의된 서비스들을 대상으로 명령을 실행합니다.

docker compose --profile gpu-nvidia pull

compose 설정 파일에 정의된 서비스들을 대상으로 명령을 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

// repository documentation

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# Self-hosted AI starter kit
\*\*Self-hosted AI Starter Kit\*\*은 포괄적인 로컬 AI 및 로우코드 개발 환경을 신속하게 초기화할 수 있도록 설계된 오픈소스 Docker Compose 템플릿입니다.
![n8n.io - Screenshot](https://raw.githubusercontent.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit/main/assets/n8n-demo.gif)
에서 기획되었으며, 자체 호스팅된 n8n 플랫폼과 호환 가능한 AI 제품 및 컴포넌트들을 조합하여 자체 호스팅 AI 워크플로우 구축을 빠르게 시작할 수 있도록 돕습니다.
> [!TIP]
> [공지사항 읽기](https://blog.n8n.io/self-hosted-ai/)
### 포함된 기능
✅ [\*\*Self-hosted n8n\*\*](https://n8n.io/) - 400개 이상의 연동 기능과 고급 AI 컴포넌트를 갖춘 로우코드 플랫폼
✅ [\*\*Ollama\*\*](https://ollama.com/) - 최신 로컬 LLM을 설치하고 실행하기 위한 크로스플랫폼 LLM 플랫폼
✅ [\*\*Qdrant\*\*](https://qdrant.tech/) - 포괄적인 API를 제공하는 오픈소스 고성능 벡터 저장소
✅ [\*\*PostgreSQL\*\*](https://www.postgresql.org/) - 데이터 엔지니어링 분야의 핵심 도구로, 대량의 데이터를 안전하게 처리합니다.
### 구축할 수 있는 기능
⭐️ 일정 예약을 위한 \*\*AI Agents\*\*
⭐️ 데이터 유출 없이 안전하게 \*\*회사 PDF 요약하기\*\*
⭐️ 향상된 사내 커뮤니케이션 및 IT 운영을 위한 \*\*더 스마트한 Slack Bots\*\*
⭐️ 최소한의 비용으로 진행하는 \*\*개인 재무 문서 분석\*\*
## 설치
### 레퍼지토리 복제하기
```bash
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
cp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside
```
### Docker Compose를 사용하여 n8n 실행하기
#### Nvidia GPU 사용자용
```bash
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
cp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside
docker compose --profile gpu-nvidia up
```
> [!NOTE]
> Docker에서 Nvidia GPU를 이전에 사용해 본 적이 없다면,
> [Ollama Docker 안내서](https://docs.ollama.com/docker)를 따르세요.
### Linux의 AMD GPU 사용자용
```bash
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
cp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside
docker compose --profile gpu-amd up
```
#### Mac / Apple Silicon 사용자용
M1 이상의 프로세서가 탑재된 Mac을 사용하는 경우, 안타깝게도 Docker 인스턴스에 GPU를 직접 할당할 수 없습니다. 이 경우 두 가지 선택지가 있습니다:
1. 아래 "기타 모든 사용자" 섹션처럼 스타터 키트를 CPU에서만 실행하기
2. 더 빠른 추론을 위해 Mac에서 Ollama를 실행하고, n8n 인스턴스에서 여기에 연결하기
Mac에서 Ollama를 실행하려면
[Ollama 홈페이지](https://ollama.com/)에서
설치 지침을 확인하고, 다음과 같이 스타터 키트를 실행하세요:
```bash
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
cp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside
docker compose up
```
##### 로컬에서 OLLAMA를 실행하는 Mac 사용자용
Mac에서 (Docker가 아닌) 로컬로 OLLAMA를 실행하는 경우, OLLAMA\_HOST 환경 변수를 수정해야 합니다.
1. .env 파일에서 OLLAMA\_HOST를 `host.docker.internal:11434`로 설정합니다.
2. 추가로, "Editor is now accessible via: "가 표시된 후에:
1. 이동하기
2. "Local Ollama service" 클릭하기
3. 기본 URL을 "http://host.docker.internal:11434/"로 변경하기
#### 기타 모든 사용자용
```bash
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
cp .env.example .env # you should update secrets and passwords inside
docker compose --profile cpu up
```
## ⚡️ 빠른 시작 및 사용법
Self-hosted AI Starter Kit의 핵심은 네트워크 및 스토리지 설정이 사전 구성된 Docker Compose 파일이며, 추가 설치의 필요성을 최소화합니다.
위의 설치 단계를 완료한 후, 아래 단계에 따라 간단히 시작할 수 있습니다.
1. 브라우저에서 를 열어 n8n을 설정합니다. 이 작업은 최초 한 번만 수행하면 됩니다.
2. 포함된 워크플로우 열기:
3. Cli

캔버스 하단의 \*\*Chat\*\* 버튼을 클릭하여 워크플로우 실행을 시작하세요.
4. 워크플로우를 처음 실행하는 경우, Ollama가 Llama3.2 다운로드를 완료할 때까지 기다려야 할 수 있습니다. docker 콘솔 로그를 확인하여 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.
언제든지 브라우저에서 n8n을 열려면 브라우저 주소창에 접속하세요.
n8n 인스턴스를 통해 400개 이상의 통합 기능과 다음과 같은 기본 및 고급 AI 노드 모음을 사용할 수 있습니다:
[AI Agent](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.agent/),
[Text classifier](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.text-classifier/),
[Information Extractor](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.information-extractor/) 노드. 모든 데이터를 로컬에 유지하려면 언어 모델용 Ollama 노드와 벡터 저장소용 Qdrant를 사용하는 것을 기억하세요.
> [!NOTE]
> 이 스타터 킷은 셀프 호스팅 AI 워크플로우를 쉽게 시작할 수 있도록 설계되었습니다. 프로덕션 환경에 완전히 최적화되어 있지는 않지만, 개념 증명(PoC) 프로젝트에 적합하고 원활하게 작동하는 강력한 구성 요소들을 결합하고 있습니다. 특정 요구사항에 맞게 커스텀하여 사용할 수 있습니다.

## 업그레이드
* ### Nvidia GPU 설정의 경우:
```bash
docker compose --profile gpu-nvidia pull
docker compose create && docker compose --profile gpu-nvidia up
```
* ### Mac / Apple Silicon 사용자의 경우:
```bash
docker compose pull
docker compose create && docker compose up
```
* ### Non-GPU 설정의 경우:
```bash
docker compose --profile cpu pull
docker compose create && docker compose --profile cpu up
```

## 👓 추천 읽을거리
n8n에는 AI 개념과 노드를 빠르게 시작하는 데 도움이 되는 유용한 콘텐츠가 가득합니다. 문제가 발생하면 [support](#support)로 이동하세요.
- [개발자를 위한 AI agent: n8n으로 이론부터 실습까지](https://blog.n8n.io/ai-agents/)
- [튜토리얼: n8n에서 AI 워크플로우 구축하기](https://docs.n8n.io/advanced-ai/intro-tutorial/)
- [n8n의 Langchain 개념](https://docs.n8n.io/advanced-ai/langchain/langchain-n8n/)
- [agent와 chain의 주요 차이점 시연](https://docs.n8n.io/advanced-ai/examples/agent-chain-comparison/)
- [벡터 데이터베이스란 무엇인가요?](https://docs.n8n.io/advanced-ai/examples/understand-vector-databases/)

## 🎥 비디오 가이드
- [n8n용 Local AI 설치 및 사용법](https://www.youtube.com/watch?v=xz\_X2N-hPg0)

## 🛍️ 더 많은 AI 템플릿
더 많은 AI 워크플로우 아이디어를 보려면 [\*\*공식 n8n AI 템플릿 갤러리\*\*](https://n8n.io/workflows/categories/ai/)를 방문하세요. 각 워크플로우에서 \*\*Use workflow\*\* 버튼을 선택하면 로컬 n8n 인스턴스로 워크플로우를 자동으로 가져올 수 있습니다.

### AI 핵심 개념 학습
- [AI Agent Chat](https://n8n.io/workflows/1954-ai-agent-chat/)
- [모든 데이터 소스와 AI chat (n8n 워크플로우 도구 사용)](https://n8n.io/workflows/2026-ai-chat-with-any-data-source-using-the-n8n-workflow-tool/)
- [OpenAI Assistant와 대화하기 (메모리 추가)](https://n8n.io/workflows/2098-chat-with-openai-assistant-by-adding-a-memory/)
- [오픈소스 LLM 사용하기 (Hugging Face를 통해)](https://n8n.io/workflows/1980-use-an-open-source-llm-via-huggingface/)
- [AI로 PDF 문서와 대화하기 (출처 인용)](https://n8n.io/workflows/2165-chat-with-pdf-docs-using-ai-quoting-sources/)
- [웹페이지를 스크랩할 수 있는 AI agent](https://n8n.io/workflows/2006-ai-agent-that-can-scrape-webpages/)

### 로컬 AI 템플릿
- [세법 어시스턴트](https://n8n.io/workflows/2341-build-a-tax-code-assistant-with-qdrant-mistralai-and-openai/)
- [MistralAI와 Qdrant를 사용하여 문서를 요약 노트로 분해하기](https://n8n.io/workflows/2339-breakdown-documents-into-study-notes-using-templating-mistralai-and-qdrant/)
- [Qdrant를 사용한 금융 문서 어시스턴트 및](https://n8n.io/workflows/2335-build-a-financial-documents-assistant-using-qdrant-and-mistralai/) [Mistral.ai](http://mistral.ai/)
- [Qdrant와 Mistral을 이용한 레시피 추천](https://n8n.io/workflows/2333-recipe-recommen)

dations-with-qdrant-and-mistral/)
## 팁과 요령
### 로컬 파일 접근
셀프 호스팅 AI 스타터 키트는 공유 폴더를 생성하며(기본적으로 동일한 디렉토리에 위치함), 이 폴더는 n8n 컨테이너에 마운트되어 n8n이 디스크의 파일에 접근할 수 있도록 합니다. n8n 컨테이너 내의 이 폴더는 `/data/shared`에 위치합니다. 로컬 파일 시스템과 상호작용하는 노드에서는 이 경로를 사용해야 합니다.

\*\*로컬 파일 시스템과 상호작용하는 노드\*\*
- [Read/Write Files from Disk](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.filesreadwrite/)
- [Local File Trigger](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.localfiletrigger/)
- [Execute Command](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.executecommand/)

## 📜 라이선스
이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 [LICENSE](LICENSE) 파일을 참조하세요.

## 💬 지원
[n8n Forum](https://community.n8n.io/)에서 대화에 참여하세요. 여기에서 다음을 수행할 수 있습니다:
- \*\*작업 공유하기\*\*: n8n으로 구축한 결과물을 뽐내고 커뮤니티의 다른 사람들에게 영감을 주세요.
- \*\*질문하기\*\*:이제 막 시작하는 단계이든 숙련된 전문가이든, 커뮤니티와 저희 팀이 모든 도전에 대해 지원할 준비가 되어 있습니다.
- \*\*아이디어 제안하기\*\*: 기능이나 개선에 대한 아이디어가 있으신가요? 알려주세요! 여러분이 다음에 무엇을 보고 싶은지 항상 기쁜 마음으로 듣고 있습니다.