النقاط الرئيسية
- إنه قالب Docker Compose وليس تطبيقًا مستقلًا — فهو يربط بين أربع أدوات مفتوحة المصدر قائمة بدلًا من إصدار كود جديد خاص به
- يجمع بين n8n (أتمتة سير عمل، أكثر من 400 تكامل)، وOllama (استدلال نماذج لغوية محلية)، وQdrant (قاعدة بيانات متجهية)، وPostgreSQL (تخزين بيانات)
- مرخّص بموجب Apache-2.0، مجاني ولا يتطلب حسابًا أو مفتاح API
- ملفات تعريف Docker Compose منفصلة لاستدلال النماذج باستخدام وحدة المعالجة المركزية فقط، أو Nvidia GPU، أو AMD GPU (على Linux)
- يأتي مزودًا بسير عمل نموذجي محمَّل مسبقًا في n8n يوضّح خط RAG محلي باستخدام خدمتَي Ollama وQdrant المُجمَّعتين
- يُظهر مستودع GitHub نحو 15,300 نجمة وحوالي 3,800 تشعبّة (fork) حتى سبتمبر 2026
- تُعِدّه وتحافظ عليه n8n، شركة أتمتة سير العمل منخفضة الكود التي تقف خلف منصة n8n نفسها
📍 في جملة واحدة
إن Self-hosted AI Starter Kit هو قالب Docker Compose مجاني مرخّص بموجب Apache-2.0 من n8n، يجمع بين n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL في أمر واحد لبناء سير عمل ذكاء اصطناعي محلي دون أي اعتماد على السحابة.
💬 بعبارات بسيطة
بدلًا من تثبيت أداة سير عمل ومشغّل نماذج محلي وقاعدة بيانات متجهية كل على حدة ثم ربطها بنفسك، تمنحك هذه الحزمة الأربعة جميعًا مهيّأة مسبقًا للتواصل مع بعضها — تُشغّل أمر docker-compose واحدًا وتحصل على بيئة أتمتة ذكاء اصطناعي محلية عاملة مع سير عمل RAG نموذجي محمَّل مسبقًا.
📌ملاحظة: هذه المراجعة هي النسخة المتعمّقة المرافقة لمدخل Self-hosted AI Starter Kit في دليل برمجيات النماذج اللغوية المحلية — راجع تلك الصفحة لمعرفة كيف يُقارَن سريعًا بعشرات الأدوات المحلية الأخرى.
ما هو 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 ومحطات الإصدارات الرئيسية
نشرت n8n Self-hosted AI Starter Kit كمورد مرافق لمجموعتها المتنامية من عُقد الذكاء الاصطناعي وتكامل LangChain، بهدف منح المطورين طريقة سريعة وقابلة للتكرار لتجربة أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي المحلي دون تجميع الحزمة الأساسية يدويًا.
- 1الإصدار الأولي — حزمة الخدمات الأربع الأساسية
Why it matters: أطلق ملف docker-compose.yml الأصلي الذي يربط بين n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL، مع سير عمل RAG نموذجي محمَّل مسبقًا. - 2إضافة ملفات تعريف Compose لوحدة معالجة الرسوميات
Why it matters: أدخل ملفَي تعريف `gpu-nvidia` و`gpu-amd` منفصلين إلى جانب ملف التعريف الافتراضي `cpu`، ما يتيح لـOllama استخدام تسريع وحدة معالجة الرسوميات المتاحة على الأنظمة المدعومة بدلًا من الاستدلال بوحدة المعالجة المركزية فقط لكل نموذج. - 3مستمر: مواكبة إضافات n8n الخاصة لعُقد الذكاء الاصطناعي/LangChain
Why it matters: مع إضافة منتج n8n الأساسي مزيدًا من العُقد المخصصة للذكاء الاصطناعي وقدرات بناء الوكلاء، تم تحديث سير العمل النموذجي المحمَّل مسبقًا والتوثيق في الحزمة ليعكسا ما يمكن أن تفعله نسخة n8n المُجمَّعة.
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
- استدلال نماذج لغوية محلية — يشغّل Ollama نماذج مفتوحة الأوزان (Llama وQwen وGemma وغيرها) محليًا، متاحة لسير عمل n8n كمزوّد نماذج دون الحاجة لأي مفتاح API خارجي
- تخزين متجهي محلي لـRAG — يخزّن Qdrant ويسترجع المتجهات بحيث يمكن لسير عمل n8n بناء خطوط توليد معزَّز بالاسترجاع بالكامل على بنية تحتية محلية
- 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 - وصول إلى ملفات مشتركة — يمنح مجلد
/data/sharedالمُثبَّت سير عمل n8n طريقة لقراءة وكتابة الملفات المحلية، وهو مفيد لسير عمل RAG القائم على استيعاب المستندات - سير عمل نموذجي محمَّل مسبقًا — تأتي الحزمة بسير عمل n8n عامل مستورَد بالفعل، يوضّح نمط RAG محليًا باستخدام خدمتَي Ollama وQdrant المُجمَّعتين كقالب انطلاق
أمثلة على الاستخدام: ثلاث طرق لاستخدام Starter Kit
هذه سير عمل ملموسة مبنية من الميزات الموثَّقة والمُجمَّعة في الحزمة أعلاه — وليست حالات استخدام افتراضية.
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 |
| 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 |
| الكود المصدري | github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit |
يصبح n8n متاحًا على http://localhost:5678 بمجرد تشغيل الحزمة. تعتمد متطلبات العتاد على النماذج التي تشغّلها في Ollama — يعمل نموذج صغير على جهاز متواضع بوحدة معالجة مركزية فقط، بينما تستفيد النماذج الأكبر من ملفَي تعريف Nvidia أو AMD GPU؛ تحقق من حجم أي نموذج في مكتبة Ollama قبل سحبه. يتطلب تثبيت Docker وDocker Compose على macOS، أو Windows (عبر WSL2)، أو Linux — ولا تحتوي الحزمة نفسها على 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 RAG محلي نموذجي محمَّل مسبقًا عند التشغيل الأول
- 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.
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.
الأسئلة الشائعة
ما هو Self-hosted AI Starter Kit؟
هو قالب Docker Compose مفتوح المصدر أعدّته n8n، يجمع بين n8n وOllama وQdrant وPostgreSQL في أمر واحد لبناء سير عمل ذكاء اصطناعي محلي وخطوط RAG دون أي اعتماد على السحابة.
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 جميع الخدمات المُجمَّعة محليًا افتراضيًا، ويستخدم سير عمل RAG النموذجي المحمَّل مسبقًا خدمتَي Ollama وQdrant المُجمَّعتين فقط. يمكنك اختياريًا إضافة مفاتيح API لمزوّد سحابي داخل سير عمل n8n لاحقًا إذا أردت.
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.
كم عدد النجوم التي يحصل عليها Self-hosted AI Starter Kit على GitHub؟
يُظهر مستودع GitHub نحو 15,300 نجمة وحوالي 3,800 تشعبّة حتى سبتمبر 2026 — تحقق من المستودع المباشر للعدد الحالي، إذ يتغيّر باستمرار.
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.