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

Redis Vector Store în n8n & Automatizări AI

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

Folosește Redis cu Redis Query Engine ca vector store, cu chei, prefix și TTL configurabile.

Configurare nod & expresie 
Redis 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 Redis Vector Store

Redis Vector Store are nevoie de o bază Redis cu Redis Query Engine: Redis Open Source 8.0 sau mai nou, Redis Cloud ori Redis Software. Dacă indexul nu există, nodul îl creează.

Documentele se salvează ca hash-uri Redis. Cheile câmpurilor (metadata, content, embedding) și prefixul (doc:) se pot schimba din Redis Configuration Options. La inserare poți suprascrie documentele (ceea ce șterge și indexul) și poți da un TTL în secunde.

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.
Redis Index Numele indexului de căutare vectorială; se poate alege unul existent.
Include Metadata Include metadatele. În Get Many și As Tool for AI Agent.
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.
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.
Redis Configuration Options Metadata Key (implicit metadata), Key Prefix (doc:), Content Key (content), Embedding Key (embedding).
Insert Options Overwrite Documents (șterge și indexul) și Time-to-Live în secunde (nu expiră indexul).

Exemple practice

Exemplul 1: Configurare ca unealtă pentru agent

Operation Mode: Insert Documents
Redis Index: produse
Options > Insert Options > Time-to-Live: 86400

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) -> Redis Vector Store
Question and Answer Chain (Retriever) -> Vector Store Retriever (Vector Store) -> Redis Vector Store
AI Agent (Tool) -> Vector Store Question Answer Tool (Vector Store) -> Redis 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.
  • Pornești Overwrite Documents fără să știi că șterge și indexul.
  • Scrii o expresie care se referă la mai multe elemente de intrare. În sub-noduri, expresia se rezolvă mereu pentru primul element.

Comenzi înrudite