简单向量存储节点#

使用简单向量存储节点在n8n的应用内存中存储和检索嵌入向量。

在此页面上，您将找到简单向量存储节点的节点参数和更多资源的链接。

子节点中的参数解析

子节点在使用表达式处理多个项目时，与其他节点的行为不同。

大多数节点（包括根节点）接受任意数量的项目作为输入，处理这些项目，并输出结果。您可以使用表达式引用输入项目，节点会依次为每个项目解析表达式。例如，给定五个 name 值的输入，表达式 {{ $json.name }} 会依次解析为每个名称。

在子节点中，表达式始终解析为第一个项目。例如，给定五个 name 值的输入，表达式 {{ $json.name }} 始终解析为第一个名称。

此节点与AI记忆节点不同

这里描述的简单向量存储与AI记忆节点（如简单记忆）不同。

此节点在应用内存中创建一个向量数据库。

数据安全限制#

在使用简单向量存储节点之前，了解其限制和工作原理很重要。

Warning

n8n建议仅在开发中使用简单向量存储。

向量存储数据不是持久性的#

此节点仅在内存中存储数据。当n8n重启时，所有数据都会丢失，在内存不足的情况下也可能被清除。

所有实例用户都可以访问向量存储数据#

简单向量存储节点的内存键是全局的，不限定于单个工作流。

这意味着实例的所有用户都可以通过添加简单向量存储节点并选择内存键来访问向量存储数据，无论为原始工作流设置了什么访问控制。在使用简单向量存储节点吸取数据时，请注意不要暴露敏感信息。

节点使用模式#

您可以按照以下模式使用简单向量存储节点。

作为常规节点用于插入和检索文档#

您可以将简单向量存储作为常规节点用于插入或获取文档。这种模式将简单向量存储放在常规连接流中，而不使用智能体。

您可以在此模板的第2步中看到一个示例。

作为工具直接连接到AI智能体#

您可以将简单向量存储节点直接连接到AI智能体的工具连接器，以在回答查询时将向量存储用作资源。

在这里，连接将是：AI智能体（工具连接器） -> 简单向量存储节点。

使用检索器获取文档#

您可以将向量存储检索器节点与简单向量存储节点一起使用，从简单向量存储节点中获取文档。这通常与问答链节点一起使用，从向量存储中获取与给定聊天输入匹配的文档。

连接流示例（链接的示例使用Pinecone，但模式相同）将是：问答链（检索器连接器） -> 向量存储检索器（向量存储连接器） -> 简单向量存储。

使用向量存储问答工具回答问题#

另一种模式使用向量存储问答工具来总结结果并回答来自简单向量存储节点的问题。这种模式不是将简单向量存储直接连接作为工具，而是使用专门设计用于总结向量存储中数据的工具。

在这种情况下，连接流看起来就是这样：AI智能体（工具连接器） -> 向量存储问答工具（向量存储连接器） -> 简单向量存储。

内存管理#

简单向量存储实现了内存管理来防止过度的内存使用：

当内存压力增加时自动清理旧的向量存储
移除在可配置时间内未被访问的非活动存储

配置选项#

您可以使用这些环境变量控制内存使用：

变量	类型	默认值	描述
`N8N_VECTOR_STORE_MAX_MEMORY`	Number	-1	所有向量存储允许的最大内存（MB）（-1禁用限制）。
`N8N_VECTOR_STORE_TTL_HOURS`	Number	-1	非活动时间（小时），之后存储被移除（-1禁用TTL）。

在n8n Cloud上，这些值预设为100MB（大约可存储8,000个文档，具体取决于文档大小和元数据）和7天。对于自托管实例，这两个值默认都为-1（无内存限制或基于时间的清理）。

节点参数#

操作模式#

此向量存储节点有四种模式：获取多个、插入文档、检索文档（作为链/工具的向量存储）和检索文档（作为 AI 代理的工具）。您选择的模式决定了您可以使用节点执行的操作以及可用的输入和输出。

获取多个#

在此模式下，您可以通过提供提示从向量数据库中检索多个文档。提示会被嵌入并用于相似性搜索。节点返回与提示最相似的文档及其相似度分数。如果您想检索相似文档列表并将其作为额外上下文传递给代理，这非常有用。

插入文档#

使用插入文档模式将新文档插入到向量数据库中。

检索文档（作为链/工具的向量存储）#

使用检索文档（作为链/工具的向量存储）模式与向量存储检索器一起从向量数据库检索文档，并将其提供给连接到链的检索器。在此模式下，您必须将节点连接到检索器节点或根节点。

检索文档（作为 AI 代理的工具）#

使用检索文档（作为 AI 代理的工具）模式在回答查询时将向量存储用作工具资源。在制定响应时，当向量存储名称和描述与问题详细信息匹配时，代理会使用向量存储。

重新排列结果#

启用重新排序。如果您启用此选项，必须将重新排序节点连接到向量存储。该节点然后将对查询结果进行重新排序。您可以在 获取多个、检索文档（作为链/工具的向量存储） 和 检索文档（作为 AI 代理的工具） 模式下使用此选项。

获取多个参数#

内存键：选择或创建包含您要查询的向量内存的键。
提示词：输入搜索查询。
限制：输入从向量存储中检索多少结果。例如，将此设置为10以获取十个最佳结果。

插入文档参数#

内存键：选择或创建您要存储向量内存的键。
清除存储：使用此参数控制是否在插入数据之前清除此工作流的给定内存键的向量存储（开启）。

检索文档（作为链/工具的向量存储）参数#

内存键：选择或创建包含您要查询的向量内存的键。

检索文档（作为AI智能体工具）参数#

名称：向量存储的名称。
描述：向LLM解释此工具的作用。好的、具体的描述使LLM能更频繁地产生预期的结果。
内存键：选择或创建包含您要查询的向量内存的键。
限制：输入从向量存储中检索多少结果。例如，将此设置为10以获取十个最佳结果。

模板和示例#

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