문서 기반의 AI 채팅 로봇, RAG, OpenAI, Cohere 리프레셔 사용
고급
이것은Internal Wiki, AI RAG분야의자동화 워크플로우로, 18개의 노드를 포함합니다.주로 GoogleDrive, ManualTrigger, Agent, ExtractFromFile, ChatTrigger 등의 노드를 사용하며. 기반 문서의 AI 챗봇, RAG, OpenAI 및 Cohere 재정렬기 사용
사전 요구사항
- •Google Drive API 인증 정보
- •OpenAI API Key
- •Supabase URL과 API Key
사용된 노드 (18)
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
{
"meta": {
"instanceId": "6052a1b29f061469e8139dae44556603650099c3365d7598798f132ae827fa1c"
},
"nodes": [
{
"id": "a8afd8c2-2bfd-49f3-9687-0d68c83db4ad",
"name": "채팅 인터페이스",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
80,
100
],
"webhookId": "de210796-2512-4c20-97eb-87b7f05298cb",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "00c21cda-1193-4cf5-9681-bf21ac2b269c",
"name": "RAG 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
300,
100
],
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "You are an intelligent assistant with access to a knowledge base. Always search for relevant information before answering questions. Be helpful, accurate, and cite your sources when providing information from the knowledge base."
}
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "c74d3fac-14ef-4809-b290-d0344db04c79",
"name": "AI 모델 (OpenAI)",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
180,
320
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4-mini"
},
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "e8a473c1-4934-491b-8283-80d48982d604",
"name": "검색 임베딩",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
540,
460
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "6fc17058-70f2-4bbe-a8b5-e35116f14853",
"name": "대화 메모리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
340,
320
],
"parameters": {
"contextWindowLength": 10
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "ba366390-61e3-4a25-8008-fb172145486a",
"name": "문서 로드 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
100,
760
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f97d305b-3a96-445c-ace2-535c60055a4f",
"name": "드라이브에서 PDF 다운로드",
"type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
"position": [
320,
760
],
"parameters": {
"fileId": {
"__rl": true,
"mode": "url",
"value": "{{GOOGLE_DRIVE_FILE_URL}}"
},
"options": {},
"operation": "download"
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "9eec6cb6-f445-4add-8de9-1464b61dfa7a",
"name": "문서 임베딩",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
700,
960
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "e64b2357-0238-45ca-87bd-10f8deddd6e4",
"name": "문서 텍스트 처리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
840,
960
],
"parameters": {
"options": {
"metadata": {
"metadataValues": [
{
"name": "source",
"value": "={{ $node['Download PDF from Drive'].json.name }}"
},
{
"name": "type",
"value": "pdf"
}
]
}
},
"jsonData": "={{ $json.text }}",
"jsonMode": "expressionData"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "8b0645f9-dbcb-4613-9126-9efa824615bc",
"name": "지식 베이스 검색",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase",
"position": [
540,
320
],
"parameters": {
"mode": "retrieve-as-tool",
"topK": 10,
"options": {
"queryName": "{{MATCH_FUNCTION_NAME}}"
},
"tableName": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "{{VECTOR_TABLE_NAME}}"
},
"useReranker": true,
"toolDescription": "Use this tool to search for information in the knowledge base. Always use this before answering questions to ensure accurate, up-to-date responses."
},
"credentials": {
"supabaseApi": {
"id": "PgMEWpeDY6PHLFXp",
"name": "Supabase Zenithon Suporte IA"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "4cb8869a-de07-44f5-8f79-9b3c1207d21c",
"name": "벡터 데이터베이스 저장",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase",
"position": [
700,
760
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {
"queryName": "{{MATCH_FUNCTION_NAME}}"
},
"tableName": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "{{VECTOR_TABLE_NAME}}"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "c8d8674d-ebe7-42fa-918e-ea9c5dc56b98",
"name": "PDF 콘텐츠 추출",
"type": "n8n-nodes-base.extractFromFile",
"position": [
500,
760
],
"parameters": {
"options": {
"maxPages": 500
},
"operation": "pdf"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "c5af8b70-bbda-4138-9598-dfd6c44a0eb5",
"name": "Cohere 리랭커",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.rerankerCohere",
"position": [
700,
460
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "c3af22b6-830c-43a6-9a8f-0f38f3dec647",
"name": "참고: 채팅 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
20,
-40
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 200,
"height": 120,
"content": "### 1️⃣ Chat Trigger\nReceives messages from users through the chat interface"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "c3655d77-d3ee-4c21-8166-da08b15175d3",
"name": "참고: RAG 에이전트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
300,
-40
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 200,
"height": 120,
"content": "### 2️⃣ RAG Agent\nOrchestrates the conversation using tools and memory"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ba9f02ea-6def-433a-9ccc-6f0ec1a1792b",
"name": "참고: 지식 검색",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
560,
180
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 200,
"height": 100,
"content": "### 3️⃣ Knowledge Search\nSearches the vector database for relevant information"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ba558d29-fa87-4a2d-a63f-64a768bb2efb",
"name": "참고: 리랭커",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
820,
440
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 200,
"height": 100,
"content": "### 4️⃣ Reranker\nImproves search quality by reordering results"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0ff39f38-d67e-4517-8f5b-834c032383dd",
"name": "참고: 구성",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
880,
0
],
"parameters": {
"color": 4,
"width": 260,
"height": 180,
"content": "### Configuration Variables\n\nReplace these in the workflow:\n- **GOOGLE_DRIVE_FILE_URL**\n- **VECTOR_TABLE_NAME**\n- **MATCH_FUNCTION_NAME**"
},
"typeVersion": 1
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"a8afd8c2-2bfd-49f3-9687-0d68c83db4ad": {
"main": [
[
{
"node": "00c21cda-1193-4cf5-9681-bf21ac2b269c",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"c5af8b70-bbda-4138-9598-dfd6c44a0eb5": {
"ai_reranker": [
[
{
"node": "8b0645f9-dbcb-4613-9126-9efa824615bc",
"type": "ai_reranker",
"index": 0
}
]
]
},
"c74d3fac-14ef-4809-b290-d0344db04c79": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "00c21cda-1193-4cf5-9681-bf21ac2b269c",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"e8a473c1-4934-491b-8283-80d48982d604": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "8b0645f9-dbcb-4613-9126-9efa824615bc",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"6fc17058-70f2-4bbe-a8b5-e35116f14853": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "00c21cda-1193-4cf5-9681-bf21ac2b269c",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"9eec6cb6-f445-4add-8de9-1464b61dfa7a": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "4cb8869a-de07-44f5-8f79-9b3c1207d21c",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"c8d8674d-ebe7-42fa-918e-ea9c5dc56b98": {
"main": [
[
{
"node": "4cb8869a-de07-44f5-8f79-9b3c1207d21c",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"8b0645f9-dbcb-4613-9126-9efa824615bc": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "00c21cda-1193-4cf5-9681-bf21ac2b269c",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"e64b2357-0238-45ca-87bd-10f8deddd6e4": {
"ai_document": [
[
{
"node": "4cb8869a-de07-44f5-8f79-9b3c1207d21c",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"ba366390-61e3-4a25-8008-fb172145486a": {
"main": [
[
{
"node": "f97d305b-3a96-445c-ace2-535c60055a4f",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f97d305b-3a96-445c-ace2-535c60055a4f": {
"main": [
[
{
"node": "c8d8674d-ebe7-42fa-918e-ea9c5dc56b98",
"type": "main",
"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?
고급 - 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.
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