Qdrant 노드를 사용하여 Qdrant 컬렉션을 벡터 스토어¹로 사용할 수 있습니다. 문서를 벡터 데이터베이스에 삽입하거나, 벡터 데이터베이스에서 문서를 가져오거나, 체인²에 연결된 리트리버에 제공할 문서를 가져오거나, 에이전트³에 직접 연결하여 도구⁴로 사용할 수 있습니다.

이 페이지에서는 Qdrant 노드의 노드 매개변수와 추가 참고 자료 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 사용 패턴#

Qdrant Vector Store 노드는 다음과 같은 패턴으로 사용할 수 있습니다.

일반 노드로 사용하여 문서를 삽입하고 가져오기#

Qdrant Vector Store를 일반 노드로 사용하여 문서를 삽입하거나 가져올 수 있습니다. 이 패턴은 에이전트를 사용하지 않고 Qdrant Vector Store를 일반적인 연결 흐름에 배치합니다.

이 템플릿의 첫 부분에서 이 예시를 확인할 수 있습니다.

AI 에이전트에 도구로 직접 연결하기#

Qdrant Vector Store 노드를 AI 에이전트의 도구 커넥터에 직접 연결하여, 질의에 응답할 때 리소스로 벡터 스토어를 사용할 수 있습니다.

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

리트리버를 사용하여 문서 가져오기#

Vector Store Retriever 노드를 Qdrant Vector Store 노드와 함께 사용하여 Qdrant 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 흐름 예시는 다음과 같습니다: Question and Answer Chain(리트리버 커넥터) -> Vector Store Retriever(벡터 스토어 커넥터) -> Qdrant Vector Store.

Vector Store Question Answer Tool을 사용하여 질문에 답변하기#

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

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

노드 매개변수#

결과 재정렬(Rerank Results)#

Get Many 매개변수#

• Qdrant collection name: 사용할 Qdrant 컬렉션의 이름을 입력합니다.
• Prompt: 검색 쿼리를 입력합니다.
• Limit: 벡터 스토어에서 가져올 결과 개수를 입력합니다. 예를 들어, 상위 10개의 결과를 가져오려면 10으로 설정합니다.

이 작업 모드에는 하나의 노드 옵션인 Metadata Filter가 포함됩니다.

Insert Documents 매개변수#

• Qdrant collection name: 사용할 Qdrant 컬렉션의 이름을 입력합니다.

이 작업 모드에는 하나의 노드 옵션이 포함됩니다:

• Collection Config: Qdrant 컬렉션 생성 구성을 위한 JSON 옵션을 입력합니다. 자세한 내용은 Qdrant의 Collections 문서를 참조하세요.

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

• Qdrant Collection: 사용할 Qdrant 컬렉션의 이름을 입력합니다.

이 작업 모드에는 하나의 노드 옵션인 Metadata Filter가 포함됩니다.

Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) 매개변수#

• Name: 벡터 스토어의 이름입니다.
• Description: 이 도구가 무엇을 하는지 LLM에게 설명합니다. 좋고 구체적인 설명은 LLM이 더 자주 예상된 결과를 만들어내도록 도와줍니다.
• Qdrant Collection: 사용할 Qdrant 컬렉션의 이름을 입력합니다.
• Limit: 벡터 스토어에서 가져올 결과 개수를 입력합니다. 예를 들어, 상위 10개의 결과를 가져오려면 10으로 설정합니다.

노드 옵션#

Metadata Filter#

템플릿 및 예시#

Qdrant Vector Store 노드 문서 통합 템플릿 찾아보기 또는 모든 템플릿 검색하기

관련 리소스#

이 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 Qdrant 문서를 참조하세요.

Footnotes

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

2. AI 체인을 사용하면 일련의 컴포넌트 호출을 통해 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 리소스와 상호작용할 수 있습니다. n8n의 AI 체인은 지속적인 메모리를 사용하지 않으므로 이전 컨텍스트를 참조하는 데 사용할 수 없습니다(이를 위해서는 AI 에이전트를 사용하세요). ↩

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

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