벡터 저장소
중급
이것은Engineering, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 13개의 노드를 포함합니다.주로 GoogleSheets, ConvertToFile, Agent, ChatTrigger, EmbeddingsOpenAi 등의 노드를 사용하며. OpenAI와 Gemini AI를 사용하여 Google Sheets에서 개인 데이터 벡터 스토리지 생성
사전 요구사항
- •Google Sheets API 인증 정보
- •OpenAI API Key
- •Google Gemini API Key
- •PostgreSQL 데이터베이스 연결 정보
- •Supabase URL과 API Key
사용된 노드 (13)
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": "nd6AMUkZTTyLUCao",
"meta": {
"instanceId": "c3aa3d6f2185f4557415de4fd4d9322e835a16c7857dfc9bb5c578a3453c93b8",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Vector Store",
"tags": [
{
"id": "0CVNvLkMsFx0fYp2",
"name": "vector",
"createdAt": "2025-08-12T15:02:22.969Z",
"updatedAt": "2025-08-12T15:02:22.969Z"
},
{
"id": "AGb9sgonhJTDopA7",
"name": "agent",
"createdAt": "2025-08-12T15:02:28.571Z",
"updatedAt": "2025-08-12T15:02:28.571Z"
},
{
"id": "7KrXwk3m9PhErl7A",
"name": "memory",
"createdAt": "2025-08-12T15:02:37.615Z",
"updatedAt": "2025-08-12T15:02:37.615Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "3de1a952-043a-46cc-be79-7e314399351a",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
-592,
-848
],
"webhookId": "a1c07fe3-73c6-458c-bf3d-30040273a27e",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "0513d68e-6da9-4dae-8afb-1dc02223e727",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
-256,
-848
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 2.1
},
{
"id": "213e8d03-3414-4b87-8374-4bb56179695c",
"name": "Google Gemini 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
-272,
-672
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "yZQEvQxhWU0JUDgM",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "79899926-cff5-45eb-af1e-f468e427dfda",
"name": "sheet1에서 행 가져오기",
"type": "n8n-nodes-base.googleSheets",
"position": [
-576,
-272
],
"parameters": {
"options": {},
"sheetName": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gid=0",
"cachedResultUrl": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gORnXWKOs9ENYCUki_9hLE_H3bZVKnerZqOPhNzVMRc/edit#gid=0",
"cachedResultName": "Birthday"
},
"documentId": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "1gORnXWKOs9ENYCUki_9hLE_H3bZVKnerZqOPhNzVMRc",
"cachedResultUrl": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gORnXWKOs9ENYCUki_9hLE_H3bZVKnerZqOPhNzVMRc/edit?usp=drivesdk",
"cachedResultName": "Personal Birthday"
}
},
"credentials": {
"googleSheetsOAuth2Api": {
"id": "rNId5842mzkdaFvl",
"name": "Google Sheets GRM"
}
},
"typeVersion": 4.6
},
{
"id": "a7f53efa-8819-4b5a-9489-20fe543b2624",
"name": "Supabase 벡터 저장소",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase",
"position": [
-32,
-720
],
"parameters": {
"mode": "retrieve-as-tool",
"options": {
"queryName": "match_personal_data"
},
"tableName": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "personal_data",
"cachedResultName": "personal_data"
},
"toolDescription": "Personal details table"
},
"credentials": {
"supabaseApi": {
"id": "mQIo3PRJSDAr1T7Y",
"name": "Supabase account"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "8510b172-bfe6-4aab-8ca0-c6437e66b766",
"name": "기본 데이터 로더2",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
96,
-32
],
"parameters": {
"loader": "csvLoader",
"options": {},
"dataType": "binary"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "b178e5a3-3fad-457d-85e1-60505dda4bdd",
"name": "Postgres 채팅 메모리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat",
"position": [
-160,
-640
],
"parameters": {},
"credentials": {
"postgres": {
"id": "7UcDVxFeJ671y1tk",
"name": "Postgres account"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "89597607-b666-4b6b-8f55-63b8bf6f44db",
"name": "임베딩 OpenAI",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
-112,
-80
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "iUylyqZDd8P9Lu2O",
"name": "OpenAi GRM"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "b8c7629a-1ff0-401c-888d-b79def975fe3",
"name": "임베딩 OpenAI1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
-32,
-592
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "iUylyqZDd8P9Lu2O",
"name": "OpenAi GRM"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "b0d9356b-9899-4a6b-8ed3-7251dd95907b",
"name": "파일로 변환",
"type": "n8n-nodes-base.convertToFile",
"position": [
-368,
-272
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "88200923-f5f3-433e-aa50-1cdd05b9d178",
"name": "스티커 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-784,
-384
],
"parameters": {
"width": 1024,
"height": 528,
"content": "## Vector Store Load :file_folder:\n### Insert Personal Data to Vector Store"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "00c44b09-2c0f-4a23-8360-77e681be263e",
"name": "스티커 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-784,
-1024
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 1024,
"height": 592,
"content": "## Agent :information_desk_person:\n### Agent can answer any personal information on Vector Store"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "bc8e0fe2-5d56-4cfc-9eb8-b8c6c75b6cee",
"name": "벡터 저장소",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase",
"position": [
-112,
-272
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {
"queryName": "match_personal_data"
},
"tableName": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "personal_data",
"cachedResultName": "personal_data"
}
},
"credentials": {
"supabaseApi": {
"id": "mQIo3PRJSDAr1T7Y",
"name": "Supabase account"
}
},
"typeVersion": 1.3
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "6ff1646e-f18a-4228-8d17-bd22b50b2bdb",
"connections": {
"b0d9356b-9899-4a6b-8ed3-7251dd95907b": {
"main": [
[
{
"node": "bc8e0fe2-5d56-4cfc-9eb8-b8c6c75b6cee",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"89597607-b666-4b6b-8f55-63b8bf6f44db": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "bc8e0fe2-5d56-4cfc-9eb8-b8c6c75b6cee",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"b8c7629a-1ff0-401c-888d-b79def975fe3": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "a7f53efa-8819-4b5a-9489-20fe543b2624",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"8510b172-bfe6-4aab-8ca0-c6437e66b766": {
"ai_document": [
[
{
"node": "bc8e0fe2-5d56-4cfc-9eb8-b8c6c75b6cee",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"79899926-cff5-45eb-af1e-f468e427dfda": {
"main": [
[
{
"node": "b0d9356b-9899-4a6b-8ed3-7251dd95907b",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"b178e5a3-3fad-457d-85e1-60505dda4bdd": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "0513d68e-6da9-4dae-8afb-1dc02223e727",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"a7f53efa-8819-4b5a-9489-20fe543b2624": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "0513d68e-6da9-4dae-8afb-1dc02223e727",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"213e8d03-3414-4b87-8374-4bb56179695c": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "0513d68e-6da9-4dae-8afb-1dc02223e727",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"3de1a952-043a-46cc-be79-7e314399351a": {
"main": [
[
{
"node": "0513d68e-6da9-4dae-8afb-1dc02223e727",
"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?
중급 - 엔지니어링, 멀티모달 AI
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
시각화 참조 라이브러리에서 n8n 노드를 탐색
可视化 참조 라이브러리에서 n8n 노드를 탐색
If
Ftp
Set
+
If
Ftp
Set
113 노드I versus AI
기타
재순위 #1
웹 스크래핑, GPT-4o, WhatsApp을 통한 텔레마케팅 자동화
Set
Code
Webhook
+
Set
Code
Webhook
48 노드Khaisa Studio
리드 육성
Google Drive를 사용하여 RAG 챗봇을 구축합니다.
OpenAI, Google Drive, Supabase를 사용하여 RAG 지식 챗봇을 구축합니다.
Set
Supabase
Google Drive
+
Set
Supabase
Google Drive
20 노드Babish Shrestha
기타
RAG를 통해 문서와 대화: Google Drive에서 GPT-5로, Supabase 벡터 데이터베이스 사용
RAG를 통해 문서와 대화: Google Drive에서 GPT-5까지, Supabase 벡터 데이터베이스를 사용합니다.
Set
Gmail
Slack
+
Set
Gmail
Slack
30 노드Paul
내부 위키
자동 업데이트 RAG 채팅 로봇(Google Drive, Gemini, Supabase)을 만들기
Google Drive, Gemini와 Supabase를 사용하여 자동 업데이트 RAG 채팅 로봇을 생성합니다.
Set
Code
Merge
+
Set
Code
Merge
45 노드Anirudh Aeran
콘텐츠 제작
재정렬 #1
Apify, GPT-4o 및 WhatsApp을 사용한 영업 콜드 콜 파이프라인 자동화
Set
Code
Webhook
+
Set
Code
Webhook
48 노드Khairul Muhtadin
리드 육성
워크플로우 정보
난이도
중급
노드 수13
카테고리2
노드 유형10
저자
Mustafa Polat
@mpolatWith 20+ years in marketing, I’ve worked as a developer and manager, leading teams and building innovative solutions. My expertise includes data engineering, designing native architectures on Google and AWS cloud, and integrating APIs to optimize workflows. I specialize in developing custom APIs and leveraging data to drive business efficiency, making impactful, data-driven decisions for organizations.
외부 링크
n8n.io에서 보기 →
이 워크플로우 공유