ما هو n8n Self-Hosted AI Starter Kit؟
إن Self-hosted AI Starter Kit هو قالب Docker Compose، وليس برنامجًا جديدًا — فوصفه الخاص على GitHub يسميه "قالب docker compose مفتوح" يساعدك على "تهيئة بيئة تطوير محلية شاملة للذكاء الاصطناعي والتطوير منخفض الكود بسرعة". فهو يجمع بين أربعة مشاريع مفتوحة المصدر مُدارة بشكل منفصل (n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL) في تهيئة واحدة جاهزة الربط، فتحصل على حزمة ذكاء اصطناعي محلية عاملة دون تثبيت كل جزء وربطه شبكيًا بنفسك.
- الوظيفة الأساسية: ملف
docker-compose.ymlوملفات تهيئة مساندة تُشغّل n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL معًا، مع ربط شبكي مسبق يتيح لها التواصل فيما بينها - n8n: منصة أتمتة سير عمل منخفضة الكود تضم أكثر من 400 تكامل وعُقد ذكاء اصطناعي/LangChain مخصصة لبناء الوكلاء والأتمتة
- Ollama: يشغّل نماذج لغوية مفتوحة الأوزان محليًا، ويُعرَض على سير عمل n8n كمزوّد نماذج
- Qdrant: قاعدة بيانات متجهية مفتوحة المصدر تُستخدم لتخزين واسترجاع المتجهات (embeddings) في سير عمل بأسلوب RAG
- PostgreSQL: قاعدة البيانات العلائقية التي تدعم تخزين سير العمل وبيانات الاعتماد الخاصة بـn8n نفسها
- الجهة المُشرِفة: n8n، الشركة التي تقف خلف منصة أتمتة سير العمل n8n
- المستودع الرسمي: github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit — مصدر خطوات التثبيت وتاريخ الإصدارات المستخدَمة في هذه المراجعة
تاريخ المشروع وآخر التغييرات في الحزمة
ليس للحزمة إصدارات مرقّمة؛ وسجلّ الإيداعات (commits) هو السجل الوحيد للتغييرات. لا ينشر مستودع GitHub إصدارات ولا وسومًا، لذا فإن الإيداعات المؤرَّخة في الفرع الافتراضي أدناه هي كل ما يمكن التحقق منه.
- 1الحزمة الأساسية من أربع خدمات
Why it matters: يربط ملف compose بين n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL، ويستورد عند أول تشغيل سير عمل تجريبيًا وبيانَي اعتماد جاهزين («Local Ollama service» و«Local QdrantApi database»)، ويسحب النموذج `llama3.2` تلقائيًا. - 2ملفات تعريف Compose للـ GPU
Why it matters: تأتي ملفات التعريف المنفصلة `gpu-nvidia` و`gpu-amd` إلى جانب الملف الافتراضي `cpu`، فيتمكن Ollama من استخدام GPU مدعومة بدل تشغيل كل نموذج على المعالج. - 3١ سبتمبر ٢٠٢٥ — تحديث سير العمل التجريبي
Why it matters: نصّ رسالة الإيداع: «Use latest version of Basic LLM Chain, to avoid fallback model issues». - 4٦ يناير ٢٠٢٦ — آخر تعديل على ملف compose
Why it matters: عدّل الإيداع «Skip demo import if workflows already exist» الملف `docker-compose.yml` بحيث لا تعيد إعادة التشغيل استيراد العرض التجريبي إلى نسخة n8n التي تحتوي أصلًا على سير عمل. - 5٢٣ يوليو ٢٠٢٦ — آخر إيداع في الفرع الافتراضي
Why it matters: لم يمسّ الإيداع «Fixed broken link in the readme. No significant changes» سوى `README.md`.
ماذا يمكنك فعله باستخدام Starter Kit؟
تكمن قيمة الحزمة فيما تفعله الخدمات المُجمَّعة معًا، لا في وظيفة جديدة خاصة بها. فيما يلي ما يفعله كل جزء فعليًا، وفق ملف README الرسمي على GitHub.
- أتمتة سير عمل محلية — ابنِ وشغّل أتمتة في محرر n8n المرئي، باستخدام أي من تكاملاته الـ400+ إلى جانب عُقد ذكاء اصطناعي/LangChain مخصصة لبناء الوكلاء
- خادم API محلي — كل نسخة n8n مُجمَّعة تُتيح واجهة REST API الخاصة بـn8n نفسها، ما يتيح تشغيل أو إدارة سير العمل برمجيًا من خدمات محلية أخرى، وليس فقط من واجهة n8n
- استدلال LLM محلي — يشغّل Ollama نماذج مفتوحة الأوزان (Llama وQwen وGemma وغيرها) محليًا ويتاح لسير عمل n8n كمزوّد نماذج دون مفتاح API خارجي؛ ويسحب ملف compose النموذج
llama3.2تلقائيًا عند أول تشغيل - تخزين متجهات محلي لـ RAG — يخزّن Qdrant المتجهات ويسترجعها، وتنشئ الحزمة في n8n بيانات الاعتماد «Local QdrantApi database»؛ سير العمل التجريبي المرفق لا يستخدمها، ويُبنى مسار RAG بإضافة Qdrant كمخزن متجهات في سير عملك الخاص
- تخزين دائم لسير العمل وبيانات الاعتماد — يدعم PostgreSQL قاعدة بيانات n8n نفسها، بحيث تظل سير العمل وبيانات الاعتماد وسجل التنفيذ محفوظة عبر إعادة تشغيل الحاويات
- ملفات تعريف لتسريع وحدة معالجة الرسوميات — تتيح ملفات تعريف Compose المنفصلة (
cpuوgpu-nvidiaوgpu-amd) لـOllama استخدام عتاد وحدة معالجة الرسوميات المتاح لاستدلال محلي أسرع حيثما كان مدعومًا - الوصول المشترك إلى الملفات — يتيح المجلد المُركَّب
/data/sharedلـ n8n قراءة الملفات المحلية وكتابتها عبر عُقد مثل Read/Write Files from Disk وLocal File Trigger وExecute Command، وهو مفيد لسير عمل استيعاب المستندات - سير عمل تجريبي محمَّل مسبقًا — تستورد الحزمة عند أول تشغيل سير عمل واحدًا («Demo workflow»: Chat Trigger وBasic LLM Chain ونموذج Ollama Chat Model مضبوط على
llama3.2:latest)؛ افتحه واستخدم زر Chat للتحدث مع النموذج المحلي
أمثلة على الاستخدام: ثلاث طرق لاستخدام Starter Kit
المثال الأول هو سير العمل التجريبي الخاص بالحزمة. أما المثالان الآخران فنمطان تبنيهما بنفسك من المكوّنات المضمَّنة باستخدام عُقد يشير إليها README — ولا تقدّمهما الحزمة كسير عمل جاهز.
تشغيل سير عمل المحادثة التجريبي المحمَّل مسبقًا
بعد docker compose --profile cpu up افتح n8n على http://localhost:5678 وأكمل إعداد n8n لمرة واحدة. افتح سير العمل المرفق، وانقر Chat أسفل اللوحة وأرسل رسالة. في أول تشغيل انتظر حتى ينتهي Ollama من تنزيل llama3.2؛ وتعرض سجلات Docker التقدّم. لا يتدخل أي مفتاح API سحابي.
بناء خط استيعاب مستندات باستخدام المجلد المشترك
ضع الملفات في المجلد المُركَّب /data/shared، ثم ابنِ سير عمل n8n يراقب هذا المجلد (مثلًا بعقدة Local File Trigger)، ويولّد تمثيلات (embeddings) للمستندات الجديدة بنموذج تضمين محلي من Ollama ويفهرسها في Qdrant للاسترجاع لاحقًا. تجمّع هذا المسار بنفسك؛ فالحزمة توفّر الخدمات وبيانات الاعتماد لا سير العمل.
توسيع سير العمل الأساسي باستخدام أكثر من 400 تكامل في n8n
انطلق من سير عمل المحادثة التجريبي المحمَّل مسبقًا، ثم أضف عُقدًا لخدمات تستخدمها أصلًا (البريد أو Slack أو نظام CRM أو webhook مخصص) ليطلق ردّ مولَّد من نموذج محلي إجراءً في مكان آخر — مستفيدًا من كتالوج التكاملات الأوسع في n8n فوق أساس الذكاء الاصطناعي المحلي للحزمة.
تثبيت Self-Hosted AI Starter Kit
تُثبَّت الحزمة عبر git clone وDocker Compose — لا يوجد تطبيق منفصل قابل للتنزيل. الخطوات أدناه مأخوذة من ملف README الرسمي على GitHub — تحقق دائمًا من تلك الصفحة مباشرة، إذ قد تتغيّر الأوامر الدقيقة بين التحديثات.
الخطوة | الأمر / الرابط |
|---|---|
| 1. استنساخ المستودع | git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git |
| 2. الدخول إلى المجلد | cd self-hosted-ai-starter-kit |
| 3. نسخ ملف البيئة | cp .env.example .env (ثم غيّر كلمات المرور والأسرار المؤقتة) |
| 4أ. التشغيل (وحدة معالجة مركزية فقط) | docker compose --profile cpu up |
| 4ب. التشغيل (Nvidia GPU) | docker compose --profile gpu-nvidia up |
| 4ج. التشغيل (AMD GPU، على Linux) | docker compose --profile gpu-amd up |
| 4د. التشغيل (Mac / Apple Silicon) | docker compose up (يعمل Ollama على الـ Mac، انظر الملاحظة) |
| الكود المصدري | github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit |
يصبح n8n متاحًا على http://localhost:5678 بعد تشغيل الحزمة. تتناسب متطلبات العتاد مع النماذج التي تشغّلها في Ollama — يعمل نموذج صغير على جهاز متواضع بالمعالج فقط، بينما تستفيد النماذج الأكبر من ملفات تعريف GPU لـ Nvidia أو AMD؛ تحقق من حجم النموذج في مكتبة Ollama قبل سحبه. على جهاز Mac بمعالج Apple Silicon لا يستطيع Docker استخدام الـ GPU: يعرض README التشغيل بالمعالج فقط، أو تثبيت Ollama على الـ Mac نفسه مع ضبط OLLAMA_HOST=host.docker.internal:11434 في .env وتوجيه بيانات الاعتماد «Local Ollama service» في n8n إلى http://host.docker.internal:11434/ وتشغيل docker compose up دون ملف تعريف. يتضمن .env.example أسرارًا مؤقتة (كلمة مرور قاعدة البيانات password) يطلب README تغييرها. يلزم تثبيت Docker وDocker Compose؛ وليس للحزمة بناء خاص بنظام تشغيل معيّن.
التسعير والترخيص
الحزمة نفسها مجانية ومفتوحة المصدر، ومرخّصة بموجب Apache-2.0. وبما أنها تجمع مشاريع مفتوحة المصدر أخرى، يستحق الأمر معرفة ترخيص كل مكوّن مُجمَّع ونموذج تكلفته الخاص أيضًا.
Self-hosted AI Starter Kit (هذا القالب)
- الترخيص:
- Apache-2.0، وفق ملف LICENSE في المستودع
- التكلفة:
- مجاني
n8n (مُجمَّعة)
- الترخيص:
- رخصة Sustainable Use (مصدر متاح، غير معتمدة من OSI) للاستخدام الذاتي الاستضافة؛ راجع مراجعة n8n لتفاصيل الترخيص الكاملة
- التكلفة:
- مجاني للاستضافة الذاتية بموجب شروط ترخيص n8n
Ollama (مُجمَّعة)
- الترخيص:
- MIT
- التكلفة:
- مجاني
Qdrant (مُجمَّعة)
- الترخيص:
- Apache-2.0
- التكلفة:
- مجاني
PostgreSQL (مُجمَّعة)
- الترخيص:
- PostgreSQL License (متساهلة)
- التكلفة:
- مجاني
تشغيل الحزمة الكاملة لا يكلّف شيئًا من ناحية ترخيص البرمجيات — التكلفة الحقيقية الوحيدة هي بنيتك التحتية الخاصة (الحوسبة والتخزين، واختياريًا وحدة معالجة رسوميات). إذا وسّعت سير عمل n8n المحمَّل مسبقًا لاستدعاء واجهة برمجة تطبيقات سحابية مدفوعة أو تكامل خارجي مدفوع، فسيُطبَّق تسعير ذلك المزوّد الخاص؛ الحزمة نفسها لا تضيف أي هامش سعر أو رسوم اشتراك.
Self-Hosted AI Starter Kit مقابل n8n وحدها
الحزمة ليست بديلًا عن n8n — بل هي n8n مع حزمة ذكاء اصطناعي محلية جاهزة الربط حولها. أوضح طريقة لفهم الفرق هي مقارنة ما تحصل عليه جاهزًا مقابل ما يتعيّن عليك تهيئته بنفسك.
ما الذي تثبّته
- Self-Hosted AI Starter Kit:
- n8n + Ollama + Qdrant + PostgreSQL، مربوطة شبكيًا مسبقًا في ملف docker-compose.yml واحد
- n8n مستضافة ذاتيًا فقط:
- n8n فقط — راجع مراجعة n8n لخطوات تثبيتها الخاصة
استدلال نماذج لغوية محلية
- Self-Hosted AI Starter Kit:
- مُضمَّن افتراضيًا عبر Ollama المُجمَّعة
- n8n مستضافة ذاتيًا فقط:
- غير مُضمَّن؛ تصل بنفسك بمزوّد النموذج الخاص بك (محلي أو سحابي) يدويًا
قاعدة بيانات متجهية لـRAG
- Self-Hosted AI Starter Kit:
- مُضمَّنة افتراضيًا عبر Qdrant المُجمَّعة
- n8n مستضافة ذاتيًا فقط:
- غير مُضمَّنة؛ ستضيف وتربط قاعدة بيانات متجهية بنفسك
سير عمل نموذجي
- Self-Hosted AI Starter Kit:
- سير عمل محادثة تجريبي واحد (Chat Trigger وBasic LLM Chain وOllama) مع بيانات اعتماد جاهزة لـ Ollama وQdrant
- n8n مستضافة ذاتيًا فقط:
- تبدأ بلوحة فارغة؛ القوالب متاحة بشكل منفصل من مكتبة قوالب n8n
الأنسب لمن
- Self-Hosted AI Starter Kit:
- تشغيل بيئة سير عمل ذكاء اصطناعي محلية كاملة خلال دقائق، دون ربط الخدمات يدويًا
- n8n مستضافة ذاتيًا فقط:
- الفرق التي تشغّل بالفعل بنية تحتية خاصة بها للنماذج أو المتجهات، وتحتاج فقط إلى طبقة الأتمتة
إذا كانت لديك بالفعل خدمة Ollama أو قاعدة بيانات متجهية تعمل في مكان آخر من بنيتك التحتية، فقد يكون تثبيت n8n وحدها والاتصال بخدماتك الحالية أبسط من اعتماد النسخ المُجمَّعة في الحزمة. أما إذا كنت تبدأ من الصفر، فإن الحزمة تزيل عنك عمل التكامل.
من الذي يجب أن يستخدم Starter Kit؟
ملاءمة الحزمة تتوقف على ما إذا كنت تريد بيئة سير عمل ذكاء اصطناعي محلية جاهزة مقابل تجميع المكوّنات نفسها بنفسك.
استخدم Self-Hosted AI Starter Kit إذا
- تريد تجربة سير عمل ذكاء اصطناعي محلي وقائم على الوكلاء (RAG، أتمتة مدعومة بالنماذج) دون تثبيت وربط أداة سير عمل ومشغّل نماذج وقاعدة بيانات متجهية كل على حدة يدويًا
- أنت بالفعل مهتم بـn8n وتريد نقطة انطلاق تركّز على الذكاء الاصطناعي بدلًا من لوحة سير عمل فارغة
- تريد سير عمل محادثة محلي يعمل مع Ollama للتعلّم والتعديل بدل البدء من الصفر
- تحتاج إلى تشغيل كل جزء من الحزمة على بنيتك التحتية الخاصة دون الحاجة إلى أي مفتاح API سحابي للبدء
- لديك وحدة معالجة رسوميات (Nvidia أو AMD على Linux) وتريد ملف تعريف Compose مُعَدًّا مسبقًا يستخدمها للاستدلال المحلي
انتظر، أو ابحث في مكان آخر، إذا
- كنت تشغّل بالفعل n8n أو Ollama أو قاعدة بيانات متجهية بشكل مستقل، ولا تريد أن تكرر النسخ المُجمَّعة في الحزمة إعدادك الحالي أو تتعارض معه
- تحتاج إلى إطار عمل RAG مخصص بميزات معالجة مستندات أعمق مما توفره أداة أتمتة سير عمل — راجع مراجعة RAGFlow أو مراجعة Haystack كبدائل مصمَّمة خصيصًا لهذا الغرض
- تريد أن تكون شروط ترخيص n8n المستضافة ذاتيًا (رخصة Sustainable Use مفتوحة المصدر جزئيًا وغير معتمدة من OSI) رخصة مفتوحة المصدر متساهلة بسيطة لكل مكوّن مُجمَّع — اقرأ رخصة n8n نفسها مباشرة إذا كان هذا التمييز مهمًا لمؤسستك
- تحتاج إلى دعم مؤسسي أو نشر بمستوى الإنتاج — قناة الدعم هي منتدى n8n، وتصف وثائق n8n الحزمة بأنها «للاختبار فقط»
Starter Kit مقابل أدوات سير العمل المحلية الأخرى
يقع Self-hosted AI Starter Kit في مساحة أتمتة سير العمل وأطر عمل RAG إلى جانب عدة خيارات أخرى قابلة للاستضافة الذاتية. إليك كيف يُقارَن بالأدوات القريبة منه — راجع دليل برمجيات النماذج اللغوية المحلية للكتالوج الكامل، وقسم مقارنة Starter Kit مقابل n8n وحدها المخصص أعلاه للمقارنة الأقرب مباشرة.
- n8n — منصة أتمتة سير العمل التي بُنيت هذه الحزمة فوقها؛ راجع قسم المقارنة المخصص أعلاه ومراجعة n8n الكاملة لتفاصيل تثبيتها المستقل وترخيصها.
- LangChain-Chatchat — تطبيق RAG وقاعدة معرفية مستضاف ذاتيًا بواجهة مستخدم مدمجة خاصة به، وليس لوحة أتمتة سير عمل عامة الغرض؛ راجع مراجعة LangChain-Chatchat إذا كان تطبيق محادثة مستندات مخصص يناسب احتياجك أكثر من منشئ سير عمل.
- RAGFlow — محرك RAG لفهم المستندات العميق يركّز على تحليل المستندات المعقّدة (الجداول والتخطيطات) بشكل أشمل من أداة سير عمل عامة؛ راجع مراجعة RAGFlow.
- Haystack — إطار عمل RAG يركّز على Python للمطورين الذين يريدون كتابة كود خط الأنابيب مباشرة بدلًا من استخدام منشئ سير عمل مرئي؛ راجع مراجعة Haystack.
الأخطاء الشائعة عند تقييم Starter Kit
معظم الالتباس حول Self-hosted AI Starter Kit ينشأ من التعامل معه كتطبيق مستقل، أو سوء فهم ما تجمعه فعليًا، أو اختيار ملف تعريف Compose الخطأ.
الخطأ 1: التعامل معه كتطبيق مستقل منفصل عن n8n
الحزمة ليست منتجًا قائمًا بذاته — إنها قالب Docker Compose يثبّت n8n ويربطه شبكيًا مع Ollama وQdrant وPostgreSQL. أي مراجعة لـn8n نفسها (الميزات، الترخيص، وتيرة الإصدارات) تنطبق على نسخة n8n التي تعمل داخل هذه الحزمة؛ راجع مراجعة n8n لهذه التفاصيل.
الخطأ 2: افتراض أنها تتضمن مزوّد نماذج لغوية سحابيًا
مزوّد النموذج الافتراضي المُجمَّع في الحزمة هو Ollama، الذي يشغّل النماذج محليًا بالكامل. لا تتضمن الحزمة ولا تتطلب أي مفتاح API لنموذج لغوي سحابي — إذا أردت إضافة مزوّد سحابي، تُهيّئه بشكل منفصل داخل سير عمل n8n.
الخطأ 3: تشغيل ملف التعريف الافتراضي cpu على جهاز بوحدة معالجة رسوميات قوية
يتضمن ملف Compose ثلاثة ملفات تعريف — cpu وgpu-nvidia وgpu-amd — ولا يفعّل أيًّا منها افتراضيًا ما لم تحدد واحدًا في سطر الأوامر. تشغيل docker compose --profile cpu up على جهاز فيه GPU من Nvidia أو AMD يهدر التسريع المتاح؛ استخدم ملف تعريف الـ GPU المطابق بدلًا من ذلك. وعلى جهاز Mac بمعالج Apple Silicon لا يمنح أي ملف تعريف Docker وصولًا إلى الـ GPU؛ ويقترح README تشغيل Ollama على الـ Mac نفسه.
الخطأ 4: توقّع أن تكون للحزمة وتيرة إصدارات مستقلة خاصة بها
لأنه قالب إعداد وليس تطبيقًا بقاعدة شيفرة خاصة به، فهو لا ينشر إصدارات ولا وسومًا. لا تتوقع حزمة مثبَّتة الإصدارات: تُسحب n8nio/n8n وollama/ollama وqdrant/qdrant بالوسم latest، فتتغير الإصدارات بحسب يوم السحب؛ وPostgreSQL وحده مثبَّت (postgres:16-alpine).
الخطأ 5: اعتبار الإعداد التجريبي جاهزًا للإنتاج
تصف وثائق n8n الحزمة بأنها «للاختبار فقط»، ويقول README إنها غير محسّنة بالكامل لبيئات الإنتاج. يستخدم .env.example المرفق أسرارًا مؤقتة، وينشر ملف compose المنافذ 5678 و11434 و6333 على المضيف؛ غيّر الأسرار وراجع المنافذ المكشوفة قبل جعل الحزمة متاحة خارج جهازك.
الأسئلة الشائعة
ما هو n8n Self-hosted AI Starter Kit؟
هو قالب Docker Compose مفتوح المصدر تُشرف عليه n8n ويُنشر على github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit، ويجمع n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL في أمر واحد لبناء سير عمل ذكاء اصطناعي محلي دون اعتماد على السحابة. وكثيرًا ما يُبحث عنه باسم «n8n AI starter kit».
هل Self-hosted AI Starter Kit مجاني؟
نعم. القالب نفسه مرخّص بموجب Apache-2.0، ولا يكلّف شيئًا لتشغيله. مكوّناته المُجمَّعة (n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL) كل منها مجاني للاستضافة الذاتية بموجب ترخيصه الخاص — راجع جدول التسعير أعلاه.
ماذا يجمع Self-hosted AI Starter Kit فعليًا؟
أربعة مشاريع مفتوحة المصدر مُدارة بشكل منفصل: n8n (أتمتة سير عمل، أكثر من 400 تكامل)، وOllama (استدلال نماذج لغوية محلية)، وQdrant (قاعدة بيانات متجهية)، وPostgreSQL (قاعدة بيانات علائقية تدعم بيانات n8n نفسها). إنه تهيئة docker-compose، وليس برمجية جديدة.
هل يتطلب Self-hosted AI Starter Kit حسابًا سحابيًا أو مفتاح API؟
لا. تعمل كل الخدمات المضمَّنة محليًا افتراضيًا، ويستخدم سير العمل التجريبي نموذج Ollama المضمَّن فقط (llama3.2). يمكنك لاحقًا إضافة مفاتيح API لمزوّدين سحابيين داخل سير عمل n8n إن رغبت.
كيف أثبّت Self-hosted AI Starter Kit؟
استنسخ المستودع (git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git)، وانسخ ملف البيئة (cp .env.example .env)، ثم شغّل docker compose --profile cpu up (أو gpu-nvidia/gpu-amd لتسريع وحدة معالجة الرسوميات). راجع جدول التثبيت أعلاه للتسلسل الكامل.
هل يدعم تسريع وحدة معالجة الرسوميات؟
نعم، عبر ملفات تعريف Docker Compose منفصلة: gpu-nvidia لوحدات معالجة الرسوميات من Nvidia وgpu-amd لوحدات AMD على Linux، إلى جانب ملف التعريف الافتراضي cpu للاستدلال بوحدة المعالجة المركزية فقط.
هل هذا هو نفسه n8n؟
لا. n8n هي أحد المكوّنات الأربعة المُجمَّعة. الحزمة بيئة مُعَدّة مسبقًا تثبّت n8n إلى جانب Ollama وQdrant وPostgreSQL — راجع مقارنة Self-Hosted AI Starter Kit مقابل n8n وحدها أعلاه لمعرفة الفروق الدقيقة.
ما الترخيص الذي تستخدمه n8n نفسها داخل هذه الحزمة؟
n8n متاحة المصدر بموجب رخصة Sustainable Use الخاصة بها، وهي غير معتمدة من OSI، للاستخدام المستضاف ذاتيًا — وهي مختلفة عن رخصة Apache-2.0 التي تغطي قالب هذه الحزمة نفسه. راجع مراجعة n8n لتفاصيل الترخيص الكاملة.
هل Self-hosted AI Starter Kit جاهز للإنتاج؟
لا، وفق n8n: تصف وثائقها الحزمة بأنها «للاختبار فقط»، ويقول README إنها غير محسّنة بالكامل للإنتاج. تعامل معها كأساس لإثبات المفهوم: غيّر الأسرار المؤقتة في .env وراجع المنافذ المكشوفة وثبّت إصدارات الصور قبل أي استخدام إنتاجي.
من الذي يحافظ على Self-hosted AI Starter Kit؟
تُعِدّه وتحافظ عليه n8n، الشركة التي تقف خلف منصة أتمتة سير العمل n8n، كمورد مرافق يعرض سير عمل الذكاء الاصطناعي المحلي المبني بعُقد n8n للذكاء الاصطناعي وLangChain.
هل ما زال Self-hosted AI Starter Kit يُصان؟
يعود آخر إيداع في الفرع الافتراضي إلى ٢٣ يوليو ٢٠٢٦ وصحّح رابطًا في README فقط؛ وآخر تعديل على ملف compose كان في ٦ يناير ٢٠٢٦. لا ينشر المستودع إصدارات ولا وسومًا، ولا تذكر وثائق n8n إيقاف الحزمة. راجع المستودع قبل الاعتماد عليها.
هل يعمل Self-hosted AI Starter Kit على جهاز Mac بمعالج Apple Silicon؟
نعم، لكن Docker لا يستطيع إتاحة الـ GPU الخاص بالـ Mac. يقدّم README خيارين: تشغيل الحزمة كاملة على المعالج (docker compose --profile cpu up)، أو تثبيت Ollama على الـ Mac وضبط OLLAMA_HOST=host.docker.internal:11434 في .env وتوجيه بيانات الاعتماد «Local Ollama service» في n8n إلى http://host.docker.internal:11434/ ثم تشغيل docker compose up.