Xây Dựng Phòng Lab Tự Chạy n8n AI Với Ollama & PostgreSQL Trên Windows 🤖💻

Là một người đam mê công nghệ, tôi luôn bị cuốn hút bởi tiềm năng của tự động hóa AI. Tuần này, tôi quyết định tự mình xây dựng một phòng lab AI tự chạy mạnh mẽ, ngay từ chiếc máy tính HP chạy Windows của mình.
Sử dụng bộ công cụ khởi đầu AI tự chạy n8n, tôi đã cấu hình một công cụ địa phương kết hợp với:

• 🧠 Ollama: Cung cấp động cơ AI địa phương bằng cách chạy các mô hình ngôn ngữ lớn như LLaMA 3 trực tiếp trên máy của tôi — nhanh chóng, riêng tư và không cần đám mây.
• 🗃️ PostgreSQL: Đóng vai trò là cơ sở dữ liệu của n8n để lưu trữ các quy trình công việc, thông tin xác thực và nhật ký thực thi một cách đáng tin cậy.
• ⚙️ n8n: Là động cơ tự động hóa và trình biên tập quy trình công việc.
• 🧰 Docker, Git Bash và VS Code: Để điều phối và tùy chỉnh toàn bộ môi trường.
• 📊 Qdrant: Cơ sở dữ liệu vector cho tìm kiếm ngữ nghĩa và ghi nhớ.

Tại Sao Tôi Chọn Tự Chạy n8n

• Không Có Phí Đăng Ký: Tận hưởng các tính năng của n8n mà không mất chi phí định kỳ.
• Kiểm Soát Hoàn Toàn: Quản lý dữ liệu, quy trình công việc và bảo mật một cách dễ dàng.
• Khả Năng Mở Rộng: Chạy không giới hạn quy trình công việc mà không bị hạn chế.
• Tùy Chỉnh: Tùy biến n8n theo nhu cầu cụ thể của bạn với các nút và tích hợp tùy chỉnh.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm của mình khi thiết lập phòng lab tự chạy n8n AI và hướng dẫn bạn qua quá trình.

✅ Yêu Cầu Cần Thiết

Đảm bảo bạn đã có:

• Docker và Docker Compose v2+
• Git
• Truy cập vào Terminal
• Trình duyệt web
• Ít nhất 4GB RAM (8GB+ được khuyến nghị) và 10GB+ dung lượng đĩa

Cài Đặt và Công Cụ Của Tôi

• Hệ Điều Hành: Máy tính Windows 10/11
• Terminal: Git Bash
• Trình Soạn Thảo: Visual Studio Code
• Docker: Thông qua Docker Desktop
• Trình Duyệt: Chrome (để truy cập bảng điều khiển n8n)
• Phần Cứng: Intel HD Graphics 520 (chỉ CPU)

Hướng Dẫn Cấu Hình

Bước 1 – Sao Chép Repo

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

Lần chạy đầu tiên: Docker sẽ tải về các hình ảnh cần thiết, tạo volumes/mạng và tạo containers.

Di chuyển cơ sở dữ liệu và nhật ký n8n cho thấy các bảng và di chuyển được áp dụng.

Bước 2 – Cấu Hình .env

Tôi mở file .env trong VS Code và thêm thông tin bí mật của mình (sử dụng giá trị giả cho các khóa nhạy cảm):

env  
POSTGRES_USER="root"  
POSTGRES_PASSWORD="examplepass123"  
POSTGRES_DB="n8n"

N8N_ENCRYPTION_KEY="examplekey123"  
N8N_USER_MANAGEMENT_JWT_SECRET="examplejwtsecret123"  
N8N_DEFAULT_BINARY_DATA_MODE="filesystem"

N8N_RUNNERS_ENABLED=true  
N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE=false  
N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true

💡 Mẹo Pro: Luôn đặt dấu ngoặc kép cho các bí mật và thoát ký hiệu $, nếu không Docker sẽ hiểu sai.

Bước 3 – Bắt Đầu Cài Đặt

docker compose --profile cpu up

Tái khởi động docker compose với profile cpu, xác nhận các dịch vụ (Postgres, Qdrant, Ollama, n8n) được khởi động lại.

Các dịch vụ đã khởi động:

• n8n
• PostgreSQL
• Qdrant
• Ollama
• n8n-import

⚠️ Lỗi Thường Gặp và Cách Khắc Phục

• Cảnh Báo Biến Môi Trường → được khắc phục bằng cách đặt dấu ngoặc kép và thoát ký hiệu $.
• Xung Đột Mạng → dừng tất cả containers và xóa mạng cũ.
• n8n bị kẹt trong quá trình khởi động → kiểm tra nhật ký, khởi động lại và cuối cùng nó đã hồi phục.

✅ Truy Cập Bảng Điều Khiển

Khi mọi thứ đã hoạt động, tôi truy cập vào:

http://localhost:5678

…và thật tuyệt vời 💥 — trình biên tập n8n đã hoạt động!

🔄 Khởi Động Lại Sau Khi Khởi Động Máy

Mỗi khi tôi bật máy tính, tôi chỉ cần chạy:

cd ~/self-hosted-ai-starter-kit
docker compose --profile cpu up

🔖 Script Khởi Động Tùy Chọn
Để đơn giản hóa quá trình, tôi tạo một file có tên là start-n8n.sh:

#!/bin/bash
cd ~/self-hosted-ai-starter-kit
docker compose --profile cpu up

Sau đó, tôi chạy:

./start-n8n.sh

Có thể bạn sẽ cần làm cho nó có thể thực thi:

chmod +x start-n8n.sh

🌍 Đối Với Những Người Khác Thử Nghiệm

• Mac (Apple Silicon)

  docker compose --profile mac up

• Linux (AMD GPU)

  docker compose --profile gpu-amd up

• Nvidia GPU

  docker compose --profile gpu-nvidia up

Tiếp Theo Là Gì

Việc thiết lập phòng lab tự chạy AI với n8n, Ollama và PostgreSQL đã mang lại cho tôi một trải nghiệm tuyệt vời. Nó đã cung cấp cho tôi một nền tảng đáng tin cậy và linh hoạt để xây dựng các quy trình thông minh mà không cần phụ thuộc vào dịch vụ đám mây hay các khoản đăng ký. Mọi thứ đều chạy cục bộ, cho tôi toàn quyền kiểm soát dữ liệu và quy trình của mình.

Dù bạn đang xây dựng trợ lý thông minh, tự động hóa nhiệm vụ hay thử nghiệm với các mô hình LLM cục bộ, bộ khởi đầu này là một điểm khởi đầu tuyệt vời. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách nó hoạt động hoặc muốn đi sâu hơn, tôi khuyên bạn nên xem tài liệu chính thức của n8n. Tài liệu này rõ ràng, thực tế và được xây dựng để hỗ trợ các nhà sáng tạo ở mọi cấp độ.

Tôi sẽ chia sẻ thêm nhiều thông tin trong thời gian tới khi tôi xây dựng dự án n8n tiếp theo. Hãy theo dõi, tương tác và chờ đón những điều thú vị tiếp theo nhé!