Pinecone 노드를 사용하여 벡터 스토어¹로서 Pinecone 데이터베이스와 상호작용할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스에 문서를 삽입하거나, 벡터 데이터베이스에서 문서를 가져오거나, 체인²에 연결된 검색기에 문서를 제공하기 위해 문서를 검색하거나, 도구³로서 에이전트⁴에 직접 연결할 수 있습니다. 또한 ID를 기준으로 벡터 데이터베이스의 항목을 업데이트할 수도 있습니다.

이 페이지에서는 Pinecone 노드의 노드 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 사용 패턴#

Pinecone Vector Store 노드는 다음과 같은 패턴으로 사용할 수 있습니다.

일반 노드로 사용하여 문서를 삽입, 업데이트, 검색하기#

Pinecone Vector Store를 일반 노드로 사용하여 문서를 삽입, 업데이트, 또는 가져올 수 있습니다. 이 패턴은 에이전트를 사용하지 않고 일반적인 연결 흐름 안에 Pinecone Vector Store를 배치합니다.

이에 대한 예시는 이 템플릿의 시나리오 1에서 확인할 수 있습니다.

AI 에이전트에 도구로 직접 연결하기#

Pinecone Vector Store 노드를 AI 에이전트의 도구 커넥터에 직접 연결하여, 쿼리에 답변할 때 벡터 스토어를 리소스로 사용할 수 있습니다.

이 경우 연결은 다음과 같습니다: AI 에이전트(도구 커넥터) -> Pinecone Vector Store 노드.

검색기를 사용하여 문서 가져오기#

Vector Store Retriever 노드를 Pinecone Vector Store 노드와 함께 사용하여 Pinecone Vector Store 노드에서 문서를 가져올 수 있습니다. 이는 주어진 채팅 입력과 일치하는 문서를 벡터 스토어에서 가져오기 위해 Question and Answer Chain 노드와 함께 자주 사용됩니다.

연결 흐름의 예시는 다음과 같습니다: Question and Answer Chain(검색기 커넥터) -> Vector Store Retriever(벡터 스토어 커넥터) -> Pinecone Vector Store.

Vector Store Question Answer Tool을 사용하여 질문에 답변하기#

또 다른 패턴은 Vector Store Question Answer Tool을 사용하여 Pinecone Vector Store 노드에서 결과를 요약하고 질문에 답변하는 것입니다. Pinecone Vector Store를 도구로 직접 연결하는 대신, 이 패턴은 벡터 스토어의 데이터를 요약하도록 특별히 설계된 도구를 사용합니다.

이 경우 연결 흐름은 다음과 같이 표시됩니다: AI 에이전트(도구 커넥터) -> Vector Store Question Answer Tool(벡터 스토어 커넥터) -> Pinecone Vector store.

노드 파라미터#

작업 모드#

결과 재정렬#

Get Many 파라미터#

• Pinecone Index: 사용할 Pinecone Index를 선택하거나 입력합니다.
• Prompt: 검색 쿼리를 입력합니다.
• Limit: 벡터 스토어에서 가져올 결과 수를 입력합니다. 예를 들어, 이 값을 10으로 설정하면 가장 적합한 결과 10개를 가져옵니다.

Insert Documents 파라미터#

• Pinecone Index: 사용할 Pinecone Index를 선택하거나 입력합니다.

Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) 파라미터#

• Pinecone Index: 사용할 Pinecone Index를 선택하거나 입력합니다.

Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) 파라미터#

• Name: 벡터 스토어의 이름입니다.
• Description: 이 도구가 하는 일을 LLM에 설명합니다. 좋고 구체적인 설명은 LLM이 더 자주 기대한 결과를 만들어내도록 합니다.
• Pinecone Index: 사용할 Pinecone Index를 선택하거나 입력합니다.
• Limit: 벡터 스토어에서 가져올 결과 수를 입력합니다. 예를 들어, 이 값을 10으로 설정하면 가장 적합한 결과 10개를 가져옵니다.

Update Documents 파라미터#

• ID

노드 옵션#

Pinecone Namespace#

인덱스 내에서 데이터를 저장하는 방식에 대한 또 다른 분리 옵션입니다.

Metadata Filter#

네임스페이스 비우기#

Insert Documents 모드에서 사용할 수 있습니다. 새 데이터를 삽입하기 전에 네임스페이스의 모든 데이터를 삭제합니다.

템플릿 및 예시#

Pinecone Vector Store 노드 문서 통합 템플릿 둘러보기 또는 모든 템플릿 검색하기

관련 리소스#

이 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 Pinecone 문서를 참고하세요.

Pinecone 인덱스 및 네임스페이스 찾기#

Pinecone 인덱스와 네임스페이스는 Pinecone 계정에서 확인할 수 있습니다.

Footnotes

1. 벡터 스토어(또는 벡터 데이터베이스)는 정보의 수학적 표현을 저장합니다. 임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답변할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 만듭니다. ↩

2. AI 체인을 사용하면 일련의 구성 요소 호출을 통해 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 리소스와 상호작용할 수 있습니다. n8n의 AI 체인은 영구 메모리를 사용하지 않으므로, 이전 컨텍스트를 참조하는 데는 사용할 수 없습니다(이 경우 AI 에이전트를 사용하세요). ↩

3. AI 맥락에서 도구는 AI가 요청에 응답할 때 특정 정보나 기능을 참조할 수 있는 부가 리소스입니다. AI 모델은 도구를 사용하여 외부 시스템과 상호작용하거나 특정한 세부 작업을 완료할 수 있습니다. ↩

4. AI 에이전트는 요청에 응답하고, 결정을 내리고, 사용자를 위해 실제 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템입니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 사용자 입력을 해석하고, 사용 가능한 정보와 리소스를 활용해 요청을 가장 잘 처리하는 방법에 대한 결정을 내립니다. ↩