https://github.com/racksync/workshop-n8n

n8n docker compose stack
https://github.com/racksync/workshop-n8n

Last synced: 2 months ago
JSON representation

n8n docker compose stack

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/racksync/workshop-n8n
• Owner: racksync
• Created: 2025-05-15T07:04:31.000Z (11 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-05-24T14:02:43.000Z (11 months ago)
• Last Synced: 2025-06-30T13:50:17.223Z (10 months ago)
• Size: 3.79 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

          
# ชุดเริ่มต้น AI แบบโฮสต์เอง (n8n-services)

**เทมเพลต Docker Compose สำหรับ n8n + AI + เครื่องมือประกอบ**  

เลือกใช้งานได้หลายรูปแบบตามความต้องการ

![n8n.io - Screenshot](https://github.com/racksync/workshop-ai/blob/main/hands-on/n8n-services/assets/n8n-demo.gif)

## รายการบริการ

- **n8n:** ระบบอัตโนมัติและการจัดการเวิร์กโฟลว์

- **Ollama:** LLM (Large Language Model) สำหรับการประมวลผลภาษา

- **Qdrant:** ฐานข้อมูลเวกเตอร์ (Vector Database) สำหรับการจัดเก็บและค้นหาข้อมูล

- **Redis:** ระบบจัดการแคชและคิว

- **MinIO:** ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ S3-compatible

- **PGVector/Postgres:** ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

- **PgAdmin:** UI สำหรับจัดการ PostgreSQL

- **Cloudflared:** เชื่อมต่อกับ Cloudflare Tunnel

- **RedisInsight:** UI สำหรับจัดการ Redis

---

## เลือกโหมดการใช้งาน

> **แต่ละโหมดเหมาะกับการใช้งานที่แตกต่างกัน:**

>

> - **โหมดที่ 1 (`docker-compose.yml`):** เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นหรือทดลองใช้งาน n8n + vector database แบบเบา ๆ ไม่ต้องการ LLM ใน container เหมาะกับการเรียนรู้หรือทดสอบฟีเจอร์พื้นฐาน

> - **โหมดที่ 2 (`docker-compose-ollama.yml`):** เหมาะกับผู้ที่ต้องการใช้งาน LLM (Ollama) ใน container เดียวกันกับ n8n สะดวกสำหรับการทดลอง AI workflow แบบครบวงจรในเครื่องเดียว

> - **โหมดที่ 3 (`docker-compose-full.yml`):** **แนะนำสำหรับการใช้งานจริง/องค์กร (on premise/production)** เพราะมีบริการเสริมครบถ้วน (Redis, MinIO ฯลฯ) รองรับงาน production, ปรับแต่งและควบคุมบริการต่าง ๆ ได้อิสระ, สามารถแยก Ollama ออกไปติดตั้งบนเครื่องอื่นหรือคลัสเตอร์ได้ง่าย เหมาะกับการเก็บข้อมูลภายในองค์กรและขยายระบบในอนาคต

### 1. `docker-compose.yml` (โหมดเบา/พื้นฐาน)

- **บริการ:**  

  - n8n (workflow automation)

  - PostgreSQL (database)

  - PgAdmin (UI จัดการ postgres)

  - Qdrant (vector database)

  - Cloudflared (Cloudflare tunnel)

- **ไม่มี Ollama**

- **เหมาะสำหรับ:** ทดลอง n8n + vector DB, ไม่ต้องการ LLM ใน container

> **ข้อดีของโหมดนี้:**  

> - เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นหรือผู้ที่ต้องการทดลองใช้งาน n8n และ vector database ได้อย่างรวดเร็ว  

> - ใช้งานง่าย ไม่ซับซ้อน บริการน้อย ดูแลรักษาง่าย  

> - เหมาะกับการเรียนรู้ ทดสอบ หรือสาธิตฟีเจอร์พื้นฐาน  

> - ใช้ทรัพยากรเครื่องน้อย เหมาะกับเครื่องสเปกต่ำหรือ dev environment

**เริ่มต้น:**

```bash

git clone https://github.com/racksync/workshop-ai.git

cd workshop-ai/hands-on/n8n-services

docker compose up -d

```

---

### 2. `docker-compose-ollama.yml` (โหมด AI ครบวงจร + Ollama ใน container)

- **บริการ:**  

  - n8n, postgres, pgadmin, qdrant, cloudflared

  - **Ollama** (เลือก profile: cpu/gpu/gpu-amd)

  - n8n-import (import credentials/workflows อัตโนมัติ)

- **เหมาะสำหรับ:** ต้องการรัน LLM (Ollama) ใน container เดียวกัน

> **ข้อดีของโหมดนี้:**  

> - ติดตั้งและใช้งาน LLM (Ollama) ได้ใน container เดียวกับ n8n สะดวกและรวดเร็ว  

> - เหมาะกับการทดลอง AI workflow แบบครบวงจรในเครื่องเดียว  

> - รองรับทั้ง CPU และ GPU (Nvidia/AMD) เลือก profile ได้ตามเครื่อง  

> - ลดขั้นตอนการตั้งค่า Ollama แยกต่างหาก เหมาะกับ dev/test/demo

**ตัวอย่างการรัน:**

- **CPU:**  

  ```bash

  docker compose -f docker-compose-ollama.yml --profile cpu up -d

  ```

- **Nvidia GPU:**  

  ```bash

  docker compose -f docker-compose-ollama.yml --profile gpu-nvidia up -d

  ```

- **AMD GPU:**  

  ```bash

  docker compose -f docker-compose-ollama.yml --profile gpu-amd up -d

  ```

---

### 3. `docker-compose-full.yml` (โหมด production-like ครบเครื่อง)

- **บริการ:**  

  - n8n, pgvector, pgadmin, qdrant, cloudflared

  - **Redis** (cache/queue)

  - **RedisInsight** (UI จัดการ redis)

  - **MinIO** (S3-compatible object storage)

- **ไม่มี Ollama ในตัว** (ต้องรัน Ollama แยกเอง หรือใช้ Ollama บน host)

- **เหมาะสำหรับ:** สภาพแวดล้อมครบเครื่อง, เชื่อมต่อ Ollama ภายนอก

> **ข้อดีของโหมดนี้ (on premise/production):**  

> - เหมาะกับการใช้งานในองค์กรหรือ production ที่ต้องการความเสถียรและความปลอดภัย  

> - มีบริการเสริมครบถ้วน (Redis, MinIO ฯลฯ) รองรับงานจริงและการขยายระบบ  

> - ปรับแต่งและควบคุมบริการต่าง ๆ ได้อิสระ  

> - สามารถแยก Ollama ออกไปติดตั้งบนเครื่องอื่นหรือคลัสเตอร์ได้ง่าย  

> - เหมาะกับการใช้งาน on premise ที่ต้องการเก็บข้อมูลภายในองค์กร

**ตัวอย่างการรัน (CPU):**

```bash

docker compose -f docker-compose-full.yml up -d

```

> หากต้องการใช้ Ollama ให้ติดตั้ง Ollama บนเครื่อง หรือรัน container Ollama แยกต่างหาก  

> จากนั้นตั้งค่า `OLLAMA_HOST` ใน `.env` หรือ environment variable ให้ชี้ไปที่ Ollama instance ที่ต้องการ

---

## การเชื่อมต่อ Ollama (LLM)

- **Ollama ใน container:** ใช้ `docker-compose-ollama.yml` พร้อม profile ที่ต้องการ

- **Ollama บน host (เช่น Mac/Windows):**  

  - ติดตั้ง Ollama [ดูวิธีที่นี่](https://ollama.com/)

  - ตั้งค่า `OLLAMA_HOST=host.docker.internal:11434` (ค่าดีฟอลต์ใน compose รองรับแล้ว)

  - รัน n8n ด้วย compose ปกติหรือ full

---

## การเข้าถึงบริการ

- **n8n:** [http://localhost:5678/](http://localhost:5678/)

- **PgAdmin:** [http://localhost:5050/](http://localhost:5050/) (user/pass ดูใน `.env`)

- **Qdrant:** [http://localhost:6333/](http://localhost:6333/)

- **RedisInsight:** [http://localhost:5540/](http://localhost:5540/) (เฉพาะ full)

- **MinIO:** [http://localhost:9000/](http://localhost:9000/) (เฉพาะ full, UI: [http://localhost:9001/](http://localhost:9001/))

---

## การอัปเกรด

- **อัปเดตบริการ:**

  ```bash

  docker compose -f docker-compose-full.yml pull

  docker compose -f docker-compose-full.yml up -d

  ```

  (เปลี่ยนชื่อไฟล์ compose ตามที่ใช้งาน)

---

## โฟลเดอร์ข้อมูล

- `./n8n_data` : ข้อมูล workflow n8n

- `./shared` : โฟลเดอร์แชร์ไฟล์เข้า workflow (mount ที่ `/data/shared`)

- `./qdrant_data`, `./redis_data`, `./minio_data` : ข้อมูลบริการประกอบ

---

## เอกสารและแหล่งเรียนรู้

- [AI agents สำหรับนักพัฒนา: จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติด้วย n8n](https://blog.n8n.io/ai-agents/)

- [บทแนะนำ: สร้างเวิร์กโฟลว์ AI ใน n8n](https://docs.n8n.io/advanced-ai/intro-tutorial/)

- [แนวคิด Langchain ใน n8n](https://docs.n8n.io/advanced-ai/langchain/langchain-n8n/)

- [ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร?](https://docs.n8n.io/advanced-ai/examples/understand-vector-databases/)

---

## สนับสนุนและชุมชน

- ถาม-ตอบและพูดคุย: [n8n Forum](https://community.n8n.io/)

---

## License

โปรเจกต์นี้อยู่ภายใต้ Apache License 2.0 - ดูไฟล์ [LICENSE](LICENSE) สำหรับรายละเอียด