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Pinecone 向量存储节点#

使用 Pinecone 节点与您的 Pinecone 数据库进行交互,作为向量存储。您可以将文档插入向量数据库、从向量数据库获取文档、检索文档以将其提供给连接到的检索器,或直接连接到智能体作为工具。您还可以通过 ID 更新向量数据库中的项目。

在此页面上,您将找到 Pinecone 节点的节点参数以及更多资源的链接。

凭证

您可以在此处找到此节点的身份验证信息。

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。

节点使用模式#

您可以在以下模式中使用 Pinecone 向量存储节点。

作为常规节点用于插入、更新和检索文档#

您可以将 Pinecone 向量存储用作常规节点来插入、更新或获取文档。此模式将 Pinecone 向量存储放置在常规连接流程中,而不使用智能体。

您可以在此模板的场景 1 中看到这方面的示例。

直接连接到 AI 智能体作为工具#

您可以将 Pinecone 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)-> Pinecone 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 Pinecone 向量存储节点一起使用,从 Pinecone 向量存储节点获取文档。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。

连接流程示例将是:问答链(检索器连接器)-> 向量存储检索器(向量存储连接器)-> Pinecone 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汇总结果并回答来自 Pinecone 向量存储节点的问题。这种模式不是将 Pinecone 向量存储直接连接作为工具,而是使用专门设计用于汇总向量存储中数据的工具。

在这种情况下,连接流程将如下所示:AI 智能体(工具连接器)-> 向量存储问答工具(向量存储连接器)-> Pinecone 向量存储。

节点参数#

操作模式#

此向量存储节点有五种模式:获取多个插入文档检索文档(作为链/工具的向量存储)检索文档(作为 AI 代理的工具)更新文档。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。提示将被嵌入并用于相似性搜索。节点将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。

更新文档#

使用更新文档模式通过 ID 更新向量数据库中的文档。在 ID 中填入要更新的嵌入条目的 ID。

重新排序结果#

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)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#

  • Pinecone 索引:选择或输入要使用的 Pinecone 索引。
  • 提示:输入您的搜索查询。
  • 限制:输入要从向量存储中检索多少个结果。例如,将其设置为 10 以获得十个最佳结果。

插入文档参数#

  • Pinecone 索引:选择或输入要使用的 Pinecone 索引。

检索文档(作为链/工具的向量存储)参数#

  • Pinecone 索引:选择或输入要使用的 Pinecone 索引。

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。良好、具体的描述能让 LLM 更经常地产生预期结果。
  • Pinecone 索引:选择或输入要使用的 Pinecone 索引。
  • 限制:输入要从向量存储中检索多少个结果。例如,将其设置为 10 以获得十个最佳结果。

更新文档参数#

  • ID

节点选项#

Pinecone 命名空间#

另一个隔离选项,用于如何在索引中存储您的数据。

元数据过滤器#

获取多个模式下可用。搜索数据时,使用此选项与文档相关的元数据进行匹配。

这是一个 AND 查询。如果您指定多个元数据过滤器字段,所有字段都必须匹配。

插入数据时,元数据是使用文档加载器设置的。有关加载文档的更多信息,请参阅默认数据加载器

清除命名空间#

插入文档模式中可用。在插入新数据之前删除命名空间中的所有数据。

模板和示例#

Ask questions about a PDF using AI

by David Roberts

View template details
Chat with PDF docs using AI (quoting sources)

by David Roberts

View template details
RAG Chatbot for Company Documents using Google Drive and Gemini

by Mihai Farcas

View template details
Browse Pinecone 向量存储 integration templates, or search all templates

相关资源#

有关该服务的更多信息,请参阅 LangChain 的 Pinecone 文档

查看 n8n 的高级 AI 文档。

查找您的 Pinecone 索引和命名空间#

您的 Pinecone 索引和命名空间在您的 Pinecone 账户中可用。

Pinecone 账户的屏幕截图,标记了 Pinecone 索引

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