`Retrievere și Reranker Cohere` în n8n & Automatizări AI

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

Referință pentru cele patru sub-noduri retriever și pentru Reranker Cohere, care reordonează rezultatele unui vector store.

Configurare nod & expresie

Question and Answer Chain -> Retriever: Vector Store Retriever | MultiQuery Retriever
                                       | Contextual Compression Retriever | Workflow Retriever
Vector Store (Rerank Results: on) -> Reranker Cohere

Ce face `Retrievere și Reranker Cohere`

Un retriever aduce documente pentru un lanț, de obicei Question and Answer Chain. Vector Store Retriever citește dintr-un vector store conectat în modul Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool). MultiQuery Retriever folosește un model ca să genereze mai multe variante ale întrebării, din perspective diferite. Contextual Compression Retriever ține cont de contextul întrebării ca să îmbunătățească rezultatele căutării.

Workflow Retriever aduce date dintr-un alt flux n8n. Fluxul se alege din bază (ID) sau se lipește ca JSON. Valorile din Workflow Values apar în ieșirea triggerului din fluxul apelat.

Reranker Cohere se conectează la un vector store cu opțiunea Rerank Results pornită și reordonează documentele găsite după relevanță descrescătoare. Singurul parametru este modelul Cohere de reranking.

Sintaxă și opțiuni

Opțiune / Parametru	Descriere
`Vector Store Retriever: Limit`	Numărul maxim de rezultate.
`MultiQuery Retriever: Query Count`	Câte variante ale întrebării se generează.
`Contextual Compression Retriever`	Fără parametri în documentație.
`Workflow Retriever: Source`	Database (ID-ul fluxului) sau Parameter (JSON-ul complet al fluxului).
`Workflow Retriever: Workflow Values`	Valori trimise fluxului apelat.
`Reranker Cohere: Model`	Modelul Cohere de reranking.

Exemple practice

Exemplul 1: Lanț cu retriever și reranker

Question and Answer Chain
  Retriever: Vector Store Retriever (Limit: 10)
    Vector Store: Qdrant Vector Store (Rerank Results: on)
      Embedding: Embeddings OpenAI
      Reranker: Reranker Cohere

Exemplul 2: Citirea unei valori în fluxul apelat de Workflow Retriever

Pentru o valoare cu numele myCustomValue, într-un flux pornit de Execute Sub-workflow Trigger:

{{ $('Execute Sub-workflow Trigger').item.json.myCustomValue }}

Greșeli frecvente și bune practici

Conectezi vector store-ul în alt mod decât Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) sub un Vector Store Retriever.
Pornești Rerank Results fără nod de reranking conectat.
Folosești retrievere cu un agent. Pentru agent, conectezi vector store-ul ca unealtă sau prin Vector Store Question Answer Tool.

Ce face Retrievere și Reranker Cohere