PGVector Vector Store 노드 문서

n8n에서 PGVector Vector Store 노드를 사용하는 방법을 알아봅니다. 워크플로에 PGVector Vector Store 노드를 통합하는 기술 문서입니다.

PGVector는 PostgreSQL의 확장입니다. 이 노드를 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스의 PGVector 테이블과 상호작용합니다. 벡터 테이블에 문서를 삽입하거나, 벡터 테이블에서 문서를 가져오거나, 체인 에 연결된 리트리버에 제공할 문서를 검색하거나, 에이전트 에 도구 로 직접 연결할 수 있습니다. 이 페이지에서는 PGVector 노드의 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다. 자격 증명 이 노드의 인증 정보는 여기 에서 확인할 수 있습니다. 서브 노드에서의 파라미터 해석 서브 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다. 루트 노드를 포함한 대부분의 노드는 임의 수의 항목을 입력으로 받아 처리한 후 결과를 출력합니다. 표현식을 사용하여 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 순서대로 표현식을 해석합니다. 예를 들어, 5개의 name 값이 입력된 경우 {{ $json.name }} 표현식은 각 이름을 순서대로 해석합니다. 서브 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다. 예를 들어, 5개의 name 값이 입력된 경우 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 이름으로 해석됩니다. 노드 사용 패턴 # PGVector Vector Store 노드는 다음 패턴으로 사용할 수 있습니다. 문서 삽입 및 검색을 위한 일반 노드로 사용 # PGVector Vector Store를 일반 노드로 사용하여 문서를 삽입하거나 가져올 수 있습니다. 이 패턴은 에이전트를 사용하지 않고 PGVector Vector Store를 일반 연결 흐름에 배치합니다. 이 템플릿 의 시나리오 1에서 예시를 확인할 수 있습니다 (템플릿은 Supabase Vector Store를 사용하지만 패턴은 동일합니다). AI 에이전트에 도구로 직접 연결 # PGVector Vector Store 노드를 AI 에이전트 의 도구 커넥터에 직접 연결하여 쿼리에 응답할 때 벡터 스토어를 리소스로 활용할 수 있습니다. 이 경우 연결은 다음과 같습니다: AI 에이전트 (tools connector) -> PGVector Vector Store 노드. 리트리버를 사용하여 문서 가져오기 # Vector Store Retriever 노드와 PGVector Vector Store 노드를 함께 사용하여 문서를 가져올 수 있습니다. 주어진 채팅 입력과 일치하는 문서를 벡터 스토어에서 가져오기 위해 Question and Answer Chain 노드와 함께 자주 사용됩니다. 연결 흐름 예시 (링크된 예시는 Pinecone을 사용하지만 패턴은 동일합니다): Question and Answer Chain (Retriever connector) -> Vector Store Retriever (Vector Store connector) -> PGVector Vector Store. Vector Store Question Answer Tool로 질문에 답변 # 또 다른 패턴은 Vector Store Question An