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

PGVector Vector Store în n8n & Automatizări AI

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

Folosește tabele PGVector din PostgreSQL ca vector store, cu colecții și nume de coloane configurabile.

Configurare nod & expresie 
PGVector 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 PGVector Vector Store

PGVector Vector Store lucrează cu tabelele PGVector (extensia PostgreSQL) din baza ta: inserare, căutare, retriever pentru lanțuri sau unealtă pentru agent.

Opțiunea Collection separă seturi de date: creează un tabel și o coloană care țin evidența colecției fiecărui vector. Opțiunea Column Names schimbă numele coloanelor pentru ID, vector, conținut și metadate.

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 folosit.
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.
Collection Use Collection, Collection Name și Collection Table Name.
Column Names ID Column Name, Vector Column Name, Content Column Name, Metadata Column Name.
Metadata Filter În Get Many: potrivire după metadatele documentelor. Este o interogare AND: toate câmpurile date trebuie să se potrivească. Metadatele se pun la inserare, din document loader.

Exemple practice

Exemplul 1: Configurare ca unealtă pentru agent

Operation Mode: Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)
Name: baza_cunostinte
Description: Articole din baza de cunoștințe
Table Name: n8n_vectors
Limit: 10
Options > Collection > Use Collection: on, Collection Name: suport

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) -> PGVector Vector Store
Question and Answer Chain (Retriever) -> Vector Store Retriever (Vector Store) -> PGVector Vector Store
AI Agent (Tool) -> Vector Store Question Answer Tool (Vector Store) -> PGVector 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.
  • Schimbi numele coloanelor doar la inserare sau doar la căutare. Opțiunea Column Names trebuie să fie aceeași în ambele.
  • Scrii o expresie care se referă la mai multe elemente de intrare. În sub-noduri, expresia se rezolvă mereu pentru primul element.

Comenzi înrudite