Vector Store Question Answer Tool 노드#

Vector Store Question Answer 노드는 tool로, agent가 vector store에서 가져온 청크를 기반으로 결과를 요약하고 질문에 대답할 수 있게 해줍니다.

이 페이지에서는 Vector Store Question Answer 노드의 노드 매개변수를 찾을 수 있으며, 추가 리소스에 대한 링크도 포함되어 있습니다.

예제 및 템플릿

시작하는 데 도움이 되는 사용 예제와 템플릿은 n8n의 Vector Store Question Answer Tool 통합 페이지를 참조하세요.

하위 노드에서의 매개변수 해석

하위 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다.

대부분의 노드는(루트 노드 포함) 여러 개의 항목을 입력으로 받아 각 항목을 개별적으로 처리한 후 결과를 출력합니다.
이 과정에서 표현식을 사용하면 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 표현식을 순차적으로 해석합니다.
예를 들어, name 값이 5개 있는 경우, {{ $json.name }} 표현식은 각각의 이름으로 순차적으로 해석됩니다.

하지만 하위 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다.
즉, name 값이 5개 있어도 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 name 값으로 해석됩니다.

노드 매개변수#

데이터 이름#

벡터 저장소의 데이터 이름을 입력하세요.

데이터 설명#

벡터 저장소의 데이터에 대한 설명을 입력하세요.

n8n은 데이터 이름과 데이터 설명 매개변수를 사용하여 AI 에이전트를 위한 도구 설명을 다음 형식으로 작성합니다:

[데이터 이름]에 대한 질문에 대답해야 할 때 유용합니다. [데이터 설명]에 대한 정보가 필요할 때마다 항상 이를 사용해야 합니다. 입력은 완전한 질문이어야 합니다.

제한#

반환할 최대 결과 수입니다.

AI 용어집 (AI Glossary)#

완성(Completion): GPT와 같은 모델이 생성하는 응답을 의미합니다.
환각(Hallucinations): AI에서 "환각"이란 LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 패턴이나 개체를 잘못 인식하는 현상을 의미합니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database): 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.
임베딩(Embeddings) 및 검색기(Retrievers)와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 접근할 수 있는 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.
벡터 저장소(Vector Store): 벡터 데이터베이스와 동일한 개념으로, 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 시스템입니다.
임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.

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