간단한 RAG
중급
이것은Internal Wiki, AI RAG분야의자동화 워크플로우로, 14개의 노드를 포함합니다.주로 FormTrigger, Agent, ChatTrigger, LmChatOpenAi, RerankerCohere 등의 노드를 사용하며. OpenAI, Pinecone, Cohere 재정렬을 사용하여 PDF 기반 RAG 시스템을 구축합니다.
사전 요구사항
- •OpenAI API Key
- •Pinecone API Key
사용된 노드 (14)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "pDhufDfHS9qRgtLf",
"meta": {
"instanceId": "fa52a98dd39f67760c7540fff8a0dd5306d89f766551eb7a7c84b5f43eb33d4c",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Simple RAG",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "93cd13c5-12ad-4c9c-aac7-1886a1d24470",
"name": "폼 제출 시",
"type": "n8n-nodes-base.formTrigger",
"position": [
0,
0
],
"webhookId": "cab3dda4-3b49-4f05-a2c1-915ae4c62017",
"parameters": {
"options": {},
"formTitle": "Upload RAG PDF",
"formFields": {
"values": [
{
"fieldType": "file",
"fieldLabel": "File",
"multipleFiles": false,
"requiredField": true,
"acceptFileTypes": ".pdf"
}
]
},
"formDescription": "Upload RAG PDF"
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "13fe2ba5-a24d-4198-8509-882eb4c08e1a",
"name": "Pinecone 벡터 저장소",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
320,
0
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {},
"pineconeIndex": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "n8n",
"cachedResultName": "n8n"
}
},
"credentials": {
"pineconeApi": {
"id": "VP5fhue9NYRkdlCj",
"name": "PineconeApi account"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "aa3d1481-3da7-4ae1-9857-c64a71e28443",
"name": "임베딩 OpenAI",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
920,
460
],
"parameters": {
"options": {
"dimensions": 1024
}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "y8sLJ2LzZL2c7SGi",
"name": "OpenAI Webinar"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "17350e15-5b99-493d-acd2-9f44fd661b09",
"name": "기본 데이터 로더",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
440,
220
],
"parameters": {
"options": {},
"dataType": "binary",
"textSplittingMode": "custom"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "8199713d-cad8-4d17-937c-1b3b604b95ea",
"name": "재귀적 문자 텍스트 분할기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter",
"position": [
520,
440
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "fcaf5178-4694-4e20-ac62-8da3c1c8279e",
"name": "스티키 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-60,
-80
],
"parameters": {
"width": 880,
"height": 680,
"content": "## Insert Data to Pinecone"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "e094ded2-c2e9-4139-b6d0-df086f2e2049",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
1440,
80
],
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "Hanya jawab berdasarkan data yang ada di tools \"VectorDB\". Kalau data disitu gak ada, jawab saja kamu tidak tahu."
}
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "015d2a82-3c3d-4604-bbbf-7df57dd24269",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
1200,
80
],
"webhookId": "c1f8d15b-e096-47f8-922e-a7484ebbc25c",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "a1b26946-9a3f-4aa2-a723-f91e196943cf",
"name": "OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
1280,
300
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4.1",
"cachedResultName": "gpt-4.1"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "y8sLJ2LzZL2c7SGi",
"name": "OpenAI Webinar"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "6beecd5e-a8fc-4e69-8fbc-a0e0e90c4aa6",
"name": "심플 메모리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
1480,
300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "02b1aa4f-a291-4f2c-b6d9-0290d6b563ae",
"name": "VectorDB",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
1640,
300
],
"parameters": {
"mode": "retrieve-as-tool",
"topK": 20,
"options": {},
"useReranker": true,
"pineconeIndex": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "n8n",
"cachedResultName": "n8n"
},
"toolDescription": "Ambil data dari vector database untuk knowledgebase"
},
"credentials": {
"pineconeApi": {
"id": "VP5fhue9NYRkdlCj",
"name": "PineconeApi account"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "bada58fc-73f4-431f-9702-e742a75ce2c3",
"name": "스티키 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1100,
-80
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 860,
"height": 680,
"content": "## Chat AI Agent"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "2e572866-dcf7-492f-aebe-35b12bc6b27d",
"name": "스티키 노트2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
840,
300
],
"parameters": {
"color": 4,
"height": 300,
"content": "## Embedding Model"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6dcbbf3a-3acd-4170-9f79-c2441da18979",
"name": "재정렬기 Cohere",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.rerankerCohere",
"position": [
1740,
480
],
"parameters": {},
"credentials": {
"cohereApi": {
"id": "yDA2nh2ZZXkR9tcq",
"name": "Cohere API Trial"
}
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "6b1d46bd-ed09-4a25-a95e-fa5a3e2950f7",
"connections": {
"02b1aa4f-a291-4f2c-b6d9-0290d6b563ae": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "e094ded2-c2e9-4139-b6d0-df086f2e2049",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"6beecd5e-a8fc-4e69-8fbc-a0e0e90c4aa6": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "e094ded2-c2e9-4139-b6d0-df086f2e2049",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"6dcbbf3a-3acd-4170-9f79-c2441da18979": {
"ai_reranker": [
[
{
"node": "02b1aa4f-a291-4f2c-b6d9-0290d6b563ae",
"type": "ai_reranker",
"index": 0
}
]
]
},
"aa3d1481-3da7-4ae1-9857-c64a71e28443": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "13fe2ba5-a24d-4198-8509-882eb4c08e1a",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
},
{
"node": "02b1aa4f-a291-4f2c-b6d9-0290d6b563ae",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"a1b26946-9a3f-4aa2-a723-f91e196943cf": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "e094ded2-c2e9-4139-b6d0-df086f2e2049",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"93cd13c5-12ad-4c9c-aac7-1886a1d24470": {
"main": [
[
{
"node": "13fe2ba5-a24d-4198-8509-882eb4c08e1a",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"17350e15-5b99-493d-acd2-9f44fd661b09": {
"ai_document": [
[
{
"node": "13fe2ba5-a24d-4198-8509-882eb4c08e1a",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"13fe2ba5-a24d-4198-8509-882eb4c08e1a": {
"main": [
[]
]
},
"015d2a82-3c3d-4604-bbbf-7df57dd24269": {
"main": [
[
{
"node": "e094ded2-c2e9-4139-b6d0-df086f2e2049",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"8199713d-cad8-4d17-937c-1b3b604b95ea": {
"ai_textSplitter": [
[
{
"node": "17350e15-5b99-493d-acd2-9f44fd661b09",
"type": "ai_textSplitter",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 내부 위키, AI RAG
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
관련 워크플로우 추천
Webhook, Pinecone + OpenAI + n8n을 기반으로 한 지능형 문서 질문 응답 시스템
기반 OpenAI GPT, Pinecone 벡터 데이터베이스 및 Google Drive 통합의 문서 질문 답변 시스템
Webhook
Google Drive
Manual Trigger
+
Webhook
Google Drive
Manual Trigger
30 노드Mohan Gopal
내부 위키
간단한 RAG 챗봇
OpenAI와 Pinecone을 사용한 고객 지원 RAG 채팅 로봇
Google Drive
Agent
Google Drive Trigger
+
Google Drive
Agent
Google Drive Trigger
15 노드Ilyass Kanissi
AI RAG
🤖 Gemini RAG 파이프라인을 사용한 문서 전문가 채팅 로봇 구축
OpenAI RAG 파이프라인을 사용하여 n8n 문서 전문가 채팅 로봇 구축
Set
Html
Filter
+
Set
Html
Filter
46 노드Ayham
내부 위키
GitHub용 AI 대리자
OpenAI로 GitHub 저장소에서 학습하는 코드 어시스턴트 생성
Set
Github
Http Request
+
Set
Github
Http Request
19 노드Nghia Nguyen
내부 위키
문서 기반의 AI 채팅 로봇, RAG, OpenAI, Cohere 리프레셔 사용
기반 문서의 AI 챗봇, RAG, OpenAI 및 Cohere 재정렬기 사용
Google Drive
Manual Trigger
Agent
+
Google Drive
Manual Trigger
Agent
18 노드Anderson Adelino
내부 위키
Drive 폴더와 RAG 대화
GPT, Pinecone, RAG를 사용하여 Google Drive 문서와 대화합니다.
Google Drive
Agent
Google Drive Trigger
+
Google Drive
Agent
Google Drive Trigger
20 노드Marko
AI RAG