Weaviate Vector Store în n8n & Automatizări AI

Weaviate 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 Weaviate Vector Store

Weaviate Vector Store lucrează cu o colecție Weaviate: inserare (cu Embedding Batch Size, implicit 200), căutare, retriever pentru lanțuri sau unealtă pentru agent.

Opțiunile Hybrid combină căutarea vectorială cu cea pe cuvinte: Hybrid: Query Text, Hybrid: Alpha (1.0 doar vector, 0.0 doar cuvinte, implicit 0.5), Hybrid: Fusion Type (Relative Score sau Ranked) și altele. Metadata Keys limitează proprietățile întoarse.

Tenant Name alege tenantul. Multi-tenancy se activează doar la prima inserare într-o colecție și nu se mai poate schimba după creare.

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.
Weaviate Collection	Colecția Weaviate.
Embedding Batch Size	La Insert Documents: documente pe lot. Implicit 200.
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.
Search Filters	Filtre aplicate la căutare.
Metadata Keys	Proprietățile întoarse. Implicit toate.
Hybrid: Query Text / Explain Score / Fusion Type / Auto Cut Limit / Alpha / Query Properties / Max Vector Distance	Setările căutării hibride.
Tenant Name	Tenantul pentru stocare sau căutare.
Text Key	Cheia cu textul embedded.
Skip Init Checks / Init Timeout / Insert Timeout / Query Timeout / GRPC Proxy	Setări de conexiune ale clientului (timpi în secunde).
Clear Data	La Insert Documents.

Exemple practice

Exemplul 1: Configurare ca unealtă pentru agent

Operation Mode: Get Many
Weaviate Collection: Articole
Prompt: {{ $json.intrebare }}
Limit: 10
Options > Hybrid: Alpha: 0.5

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) -> Weaviate Vector Store
Question and Answer Chain (Retriever) -> Vector Store Retriever (Vector Store) -> Weaviate Vector Store
AI Agent (Tool) -> Vector Store Question Answer Tool (Vector Store) -> Weaviate 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.
• Creezi colecția fără Tenant Name și vrei multi-tenancy mai târziu. Nu se mai poate activa după creare.
• Scrii o expresie care se referă la mai multe elemente de intrare. În sub-noduri, expresia se rezolvă mereu pentru primul element.

Comenzi înrudite

• vector-store-node-n8n
• embeddings-openai-ollama-n8n
• document-loader-text-splitter-n8n
• retrievers-n8n