RAG в n8n: Как подключить ИИ к вашим документам и базе знаний

9 Просмотры

Спасибо! Поделитесь с друзьями!

Вам не понравилось видео. Спасибо за то что поделились своим мнением!

Издатель Jul 3, 2026

Большинство компаний сегодня буквально тонут в неструктурированных данных, документах и регламентах. Я, Владимир Нагин, предлагаю простое решение: превратить ваши разрозненные файлы в работающий корпоративный интеллект. В этом уроке мы разберем технологию RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая позволяет ИИ отвечать на вопросы, опираясь исключительно на ваши данные, без галлюцинаций и выдумок. Мы построим систему, которая сделает ваши знания доступными 24/7 для сотрудников и клиентов.

В программе урока:

* Концепция RAG: Что это такое и почему связка «поиск + генерация» эффективнее простого чата.
* Сравнительный тест 5 подходов: Разбор векторных хранилищ от простого (Simple Vector Store в n8n) до профессиональных решений (Pinecone, Supabase, PostgreSQL с PGVector).
* Автоматизация загрузки: Как настроить импорт PDF, Word (Docx), CSV и текстовых файлов в векторную базу.
* Эмбеддинги и чанкинг: Как правильно «нарезать» текст и превращать его в векторы с помощью моделей OpenAI и Gemini.
* Инструментарий ИИ-агента: Настройка ноды AI Agent для извлечения релевантной информации из нескольких баз одновременно.
* MCP-серверы: Быстрое подключение Pinecone Assistant для работы с документами без сложной настройки серверов.
* Безопасность данных: Как развернуть локальное векторное хранилище внутри вашего контура безопасности.

Результат урока:
Вы научитесь создавать «умного библиотекаря» для своего бизнеса. У вас будет готовый сценарий в n8n, который умеет загружать документы компании в облачные или локальные базы и отвечать на сложные вопросы, используя только проверенную информацию из ваших регламентов, скриптов или книг.