Self-hosted AI Package란? 로컬 환경에서 AI 워크플로우를 구축하는 올인원 솔루션

로컬 AI 개발 환경을 빠르게 구축하고 싶다면

로컬 환경에서 AI 모델을 직접 실행하고, 데이터를 안전하게 관리하며, 자동화 워크플로우까지 함께 구성하고 싶다면 생각보다 많은 도구와 설정이 필요합니다.
Self-hosted AI Package는 이런 복잡함을 줄이기 위해 등장한 Docker Compose 기반의 오픈 템플릿으로, 로컬 AI 및 Low-code 개발 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 설계된 패키지입니다.

이 글에서는 Self-hosted AI Package가 무엇인지, 어떤 구성 요소로 이루어져 있는지, 그리고 실제로 어떻게 설치하고 활용할 수 있는지를 중심으로 정리해보겠습니다.

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Self-hosted AI Package 개요

Self-hosted AI Package는 완전한 로컬 AI 개발 환경을 빠르게 구성할 수 있도록 도와주는 오픈소스 패키지입니다.
n8n 기반의 자동화 워크플로우를 중심으로, 로컬 LLM 실행, 벡터 데이터베이스, 인증, 관측(Observability) 도구까지 함께 제공합니다.

특히 이 패키지는 Cole의 개선 버전으로, 기존 n8n Local AI Starter Kit에 다음과 같은 도구들이 추가·확장되었습니다.

• Supabase
• Open WebUI
• Flowise
• Neo4j
• Langfuse
• SearXNG
• Caddy

이를 통해 단순한 AI 실험 환경을 넘어, 실제 AI 에이전트 워크플로우를 구성하고 검증할 수 있는 구조를 제공합니다.

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전체 아키텍처 구성과 핵심 구성 요소

Self-hosted AI Package는 여러 오픈소스 도구를 하나의 Docker Compose 환경으로 묶어 제공합니다. 각각의 역할은 다음과 같습니다.

1. n8n – AI 워크플로우의 중심

• 400개 이상의 통합 기능을 제공하는 Low-code 자동화 플랫폼
• AI Agent, Text Classifier, Information Extractor 등 AI 전용 노드 포함
• 로컬 AI 모델(Ollama)과 벡터 DB(Qdrant, Supabase)를 함께 사용 가능

2. Supabase – AI 에이전트를 위한 데이터 백엔드

• 오픈소스 Database as a Service
• PostgreSQL 기반 데이터베이스
• 인증(Authentication), 벡터 스토어, API 기능 제공
• AI 에이전트에서 가장 널리 사용되는 DB 중 하나

3. Ollama – 로컬 LLM 실행 환경

• 최신 LLM을 로컬에서 설치 및 실행할 수 있는 플랫폼
• GPU(NVIDIA, AMD) 및 CPU 환경 모두 지원
• 외부 API 없이 완전한 로컬 추론 가능

4. Open WebUI – ChatGPT 스타일의 로컬 인터페이스

• 로컬 LLM과 n8n 에이전트를 채팅 형태로 사용
• 프라이버시를 유지한 채 AI와 상호작용 가능
• n8n과 연동하여 에이전트 호출 가능

5. Flowise – No/Low-code AI 에이전트 빌더

• 시각적인 방식으로 AI 에이전트 설계
• n8n과 함께 사용하면 복잡한 AI 워크플로우 구성 가능

6. Qdrant – 고성능 벡터 데이터베이스

• 오픈소스 벡터 스토어
• Supabase(Postgres)보다 빠른 벡터 검색 성능
• RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 적합

7. Neo4j – 지식 그래프 엔진

• GraphRAG, LightRAG, Graphiti 등 지식 그래프 기반 AI에 활용
• 관계형 지식 표현에 강점

8. SearXNG – 프라이버시 중심 메타 검색 엔진

• 최대 229개의 검색 서비스를 통합
• 사용자 추적 및 프로파일링 없음
• 로컬 AI 에이전트의 검색 도구로 적합

9. Langfuse – LLM 관측(Observability) 플랫폼

• AI 에이전트의 요청, 응답, 성능 추적
• LLM 엔지니어링 및 디버깅에 유용

10. Caddy – HTTPS 및 도메인 관리

• TLS/HTTPS 자동 관리
• 로컬 및 클라우드 배포 시 보안 구성 단순화

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Self-hosted AI Package의 주요 특징과 강점

1. 완전한 로컬 AI 환경

• 외부 API 의존 없이 LLM 실행 가능
• 데이터가 외부로 나가지 않아 보안과 프라이버시 확보

2. Docker Compose 기반의 빠른 부트스트랩

• 복잡한 설치 과정 없이 한 번에 서비스 실행
• CPU, NVIDIA GPU, AMD GPU, Mac 환경까지 지원

3. AI 에이전트 중심 설계

• n8n + Ollama + 벡터 DB 조합으로 RAG 및 에이전트 구현 가능
• 영상에서 소개된 로컬 RAG 워크플로우가 기본 포함

4. 확장성과 실험 친화성

• PoC(Proof of Concept)에 적합
• 필요에 따라 각 컴포넌트 개별 커스터마이징 가능

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Self-hosted AI Package가 의미하는 것

Self-hosted AI Package는 단순한 개발 도구 묶음이 아니라,
로컬 환경에서 AI 에이전트를 실제로 설계하고 검증할 수 있는 실험실에 가깝습니다.

• 로컬 LLM 실행
• AI 자동화 워크플로우
• RAG 및 지식 그래프
• 관측과 디버깅까지 포함된 구성

완전한 프로덕션 환경을 목표로 하기보다는,
AI 아이디어를 빠르게 구현하고 검증하려는 개발자와 팀에게 매우 실용적인 선택지라고 볼 수 있습니다.

앞으로 로컬 AI와 프라이빗 AI 환경에 대한 수요가 늘어날수록,
이와 같은 Self-hosted AI 패키지의 활용 가치는 더욱 커질 것으로 기대됩니다.

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https://github.com/coleam00/local-ai-packaged?fbclid=IwY2xjawO4v7BleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFxc0lRcTg5ajFxSlhkWVdzc3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHhTQz8me2SbBj6PEfPIH_lKVBRwnGXkQgzmmtCRI_2axFkdrcTUqpvsQC2xL_aem_xAGdiObLoAnoA4N2IwIRJg

GitHub - coleam00/local-ai-packaged: Run all your local AI together in one package - Ollama, Supabase, n8n, Open WebUI, and more