dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
N8N Toate nodurile n8n AI

Oracle Database Vector Store în n8n & Automatizări AI

RAG Vizual & Baze Vectoriale în n8n n8n 2.45 (octombrie 2026)

Folosește un tabel vectorial Oracle Database (Oracle AI Vector Search) ca vector store, cu alegerea metricii de distanță.

Configurare nod & expresie 
Oracle Database Vector Store
  Operation Mode: Get Many | Insert Documents | Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) | Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)
  Sub-noduri: Embedding (obligatoriu), Document (la Insert Documents)

Ce face Oracle Database Vector Store

Oracle Database Vector Store inserează documente într-un tabel vectorial, le caută, le dă unui retriever sau devine unealtă pentru agent. La Get Many și Insert Documents, tabelul se creează dacă nu există.

Distance Strategy alege metrica: Cosine, Inner Product, Euclidean, Manhattan, Euclidean Squared sau Hamming. Metadata Filter funcționează în toate modurile de căutare și acceptă filtre avansate transmise la Oracle AI Vector Search: tablouri, filtre imbricate, operatori precum $gte, $nin și $and.

Sintaxă și opțiuni

Opțiune / Parametru Descriere
Operation Mode Unul din cele patru moduri: Get Many, Insert Documents, Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) și Retrieve Documents (As Tool for AI Agent). Modul decide intrările și ieșirile nodului.
Rerank Results Activează reordonarea rezultatelor. Trebuie conectat un nod de reranking, de exemplu Reranker Cohere. Merge în modurile Get Many și cele două moduri Retrieve Documents.
Table Name Tabelul vectorial. La Get Many și Insert Documents se creează dacă lipsește.
Prompt Doar în Get Many: textul căutării. Este transformat în vector și folosit pentru căutarea de similaritate.
Limit Câte rezultate se întorc (de exemplu 10 pentru cele mai bune zece). În Get Many și As Tool for AI Agent.
Name / Description Doar în As Tool for AI Agent: numele bazei și descrierea pentru model. O descriere precisă ajută agentul să aleagă unealta la momentul potrivit.
Distance Strategy La Get Many și Retrieve Documents: Cosine, Inner Product, Euclidean, Manhattan, Euclidean Squared, Hamming.
Metadata Filter În Get Many și ambele moduri Retrieve Documents. Mai multe câmpuri din interfață se combină cu AND.

Exemple practice

Exemplul 1: Configurare ca unealtă pentru agent

Operation Mode: Get Many
Table Name: documente
Prompt: {{ $json.intrebare }}
Limit: 10
Options > Distance Strategy: Cosine

Exemplul 2: Legături posibile (din documentație)

Nodul se poate folosi direct ca unealtă, printr-un retriever sau prin Vector Store Question Answer Tool.

AI Agent (Tool) -> Oracle Database Vector Store
Question and Answer Chain (Retriever) -> Vector Store Retriever (Vector Store) -> Oracle Database Vector Store
AI Agent (Tool) -> Vector Store Question Answer Tool (Vector Store) -> Oracle Database Vector Store

Greșeli frecvente și bune practici

  • Folosești alt model de embeddings la inserare decât la căutare. Vectorii trebuie să aibă aceeași dimensiune și să provină din același model.
  • Folosești o metrică diferită de cea potrivită modelului de embeddings ales.
  • Scrii o expresie care se referă la mai multe elemente de intrare. În sub-noduri, expresia se rezolvă mereu pentru primul element.

Comenzi înrudite