Requisitos Previos

Actualización del Sistema

sudo apt update
sudo apt upgrade

Instalación de Python

sudo apt install python python3-pip python3-venv

Instalación de Docker

sudo apt install docker.io
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker
docker --version

Instalación de Docker-Compose

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version

Puesta en Marcha

Clonación del Repositorio

git clone git@github.com:danunziata/pps-kevin_haponiuk-2025.git
cd pps-kevin_haponiuk-2025/src/self-hosted-ai-starter-kit

Ejecución con Docker Compose

El proyecto soporta dos perfiles de ejecución según el hardware disponible:

Descarga de Modelos en Ollama

# Acceder al contenedor de Ollama
docker exec -it ollama bash

# Descargar modelos necesarios
ollama run llama3.1:8b
ollama run gemma3:1b
ollama run qwen3:8b
ollama pull nomic-embed-text

Nota: Al finalizar cada ejecución de modelo, salir con /bye.

Configuración de Servicios

N8N

1. Acceder a http://localhost:5678
2. Configurar credenciales locales:
   • Email: prueba@gmail.com
   • First Name: Prueba
   • Last Name: Prueba
   • Password: Prueba123
3. Verificar que aparezca el workflow "Agent-AI-PPS_Kevin-Haponiuk"... Si no aparece, importar desde: pps-kevin_haponiuk-2025/src/self-hosted-ai-starter-kit/n8n/backup/workflows/Agent-AI-PPS_Kevin-Haponiuk.json

Credenciales de Google

Configurar las credenciales de Google siguiendo la guía de instalación.

Verificación de GROBID

1. Prueba desde navegador: http://localhost:8070/api/isalive debe retornar true
2. Prueba desde N8N: Ejecutar el bloque "TEST GROBID" para verificar la conectividad

Procesamiento de Datos

Carga de Información

1. Configurar la carpeta de PDFs en el bloque "Search all Content"
2. Ejecutar el workflow "CARGA DE INFORMACIÓN" en N8N
3. Verificar la carga en http://localhost:6333/dashboard#/collections

Configuración de PostgreSQL

Obtener la IP del servicio de postgres:

docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' self-hosted-ai-starter-kit-postgres-1

Configurar credenciales del nodo de Postgres en N8N:

• Host: [IP obtenida]
• Database: n8n
• Username: root
• Password: password

PgAdmin (Opcional)

1. Acceder a http://localhost:5050/
2. Login: admin@admin.com / admin
3. Agregar nuevo servidor con la IP de postgres y mismos parámetros utilizados en el punto anterior.

Consulta al Agente

Existen dos formas de interactuar con el agente:

1. Chat directo: Usar el bloque "when chat message received" en N8N
2. Webhook con OpenWebUI: Configurar integración externa

Configuración de OpenWebUI

Para poder hacer la consulta al agente mediante el bloque webhook, debemos configurar el servicio de OpenWebUI.

1. Acceder a OpenWebUI: Ir a http://localhost:3000 y logearse con un mail y password.

2. Crear nueva función: Ir abajo a la izquierda y entrar al Admin Panel → Functions y crear una nueva función.

3. Código de la función: Copiar el siguiente código en la función:

   # Código completo disponible en: src/self-hosted-ai-starter-kit/n8n-pipeline-function.py
   

4. Configurar parámetros: Configure los siguientes parámetros en la función creada:

   • Nombre: "N8N Pipeline"
   • Descripción: "Pipeline para interactuar con N8N"

5. Acceder al bloque Webhook: En N8N, localice y configure el bloque Webhook de la siguiente manera (copie el Test URL generado):

En las configuraciones de la función, utilice la URL copiada de N8N y realice el siguiente cambio:

• Reemplace localhost por el nombre del contenedor de N8N (en este caso "n8n")
• Mantenga el resto de configuraciones en valores por defecto

Activar el workflow: Active el workflow en N8N para comenzar a recibir solicitudes:

Configurar escucha: Configure el workflow para escuchar y recibir respuestas externas:

Verificación Final

Una vez completados todos los pasos anteriores, ya puede realizar consultas al agente directamente desde n8n o desde Open WebUI.

🛑 Detener la ejecución

# Para perfil CPU
docker compose --profile cpu down

# Para perfil GPU NVIDIA
docker compose --profile gpu-nvidia down

Puertos Utilizados