1gb te da para automatizaciones mínimas. LLMs locales con Ollama (o VLLM, cualquiera), requieren mucho cómputo para funcionar, a nivel de GPU, modelos que podes correr en CPUS y RAM no son buenos por ahora, desp en cuanto a rag, instalar Qdrant local y usarlo tmb consume en las querys, tenes otras opciones cloud como pinecone, pero como dijo clau, mínimo 8gb para tener varias apps open source sin problema y flujos escalables simultaneamente (a revisar, n8n queue mode, escalabilidad horizontal y optimizacion). Despues los LLMs si querés local te tocaria pagar GPU, es exageradamente caro, por eso mejor pagar APIs (Ej openai, gemini, antrhopic), y si es un caso especial de empresa grande que requiera una privacidad de datos extrema, requieren inversión grande para tener sus propios servidores con LLMs local, algunas lo hacen, pero suele costar decenas de miles de USD.

Te referis a credenciales?

Realmente chatwoot tiene muchas configuraciones y temas de campañas, mediante la api y con n8n podes hacer magia con chatwoot, sobre todo chatwoot nestor, una imagen modificada con funciones de paga desbloqueadas

(pasaron 20 dias pero espero le sirva a alguien) No tiene sentido nunca hostear en tu pc la solución a un cliente, sí, deberias dejarla prendida 24/7, consumiria recursos y necesitarías abrir al público los puertos e IP de tu máquina, lo que en seguridad es muy malo, lo ideal es para cada cliente pagar un servidor VPS/VPC y hacerle una instalación completa de la infraestructura necesaria, con buenas prácticas de seguridad y escalabilidad

Debe ser un problema con la base de datos que use n8n en cómo lo levanta render, recomiendo siempre dedicar mas tiempo a aprender sobre servidores, instalaciones, etc, tedioso y complejo pero son problemas que en producción con un cliente no te podes permitir, y bueno son temas de usar servicios "ready to use" como render, para algunas cosas está bien pero para otras no alcanza