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

Simple Vector Store în n8n & Automatizări AI

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

Vector store în memoria procesului n8n, pentru dezvoltare: datele se pierd la repornire și sunt vizibile tuturor utilizatorilor instanței.

Configurare nod & expresie 
Simple 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 Simple Vector Store

Simple Vector Store creează o bază vectorială în memoria aplicației n8n. Documentația îl recomandă doar pentru dezvoltare. Nu este același lucru cu nodurile de memorie pentru chat, precum Simple Memory.

Datele nu sunt persistente: se pierd la repornirea n8n și pot fi eliminate când memoria e puțină. Cheile de memorie (Memory Key) sunt globale, nu pe flux: orice utilizator al instanței poate citi datele alegând aceeași cheie.

Consumul se controlează cu N8N_VECTOR_STORE_MAX_MEMORY (MB pentru toate store-urile, -1 fără limită) și N8N_VECTOR_STORE_TTL_HOURS (ore de inactivitate până la ștergere, -1 dezactivat). Self-hosted ambele sunt implicit -1; pe n8n Cloud sunt 100 MB și 7 zile.

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.
Memory Key Cheia sub care se salvează sau din care se citește baza vectorială.
Clear Store La Insert Documents: golește store-ul pentru cheia dată înainte de inserare.
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.

Exemple practice

Exemplul 1: Configurare ca unealtă pentru agent

Operation Mode: Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)
Name: catalog_produse
Description: Descrierile produselor din magazin
Memory Key: catalog
Limit: 10

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) -> Simple Vector Store
Question and Answer Chain (Retriever) -> Vector Store Retriever (Vector Store) -> Simple Vector Store
AI Agent (Tool) -> Vector Store Question Answer Tool (Vector Store) -> Simple 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.
  • Pui date sensibile într-un Simple Vector Store pe o instanță cu mai mulți utilizatori. Cheile de memorie nu respectă permisiunile fluxului.
  • Scrii o expresie care se referă la mai multe elemente de intrare. În sub-noduri, expresia se rezolvă mereu pentru primul element.

Comenzi înrudite