RAG в n8n: Как подключить ИИ к вашим документам и базе знаний

В этом уроке я показываю, как работает Retrieval-Augmented Generation (RAG) - технология, которая позволяет модели не придумывать ответы, а искать их в ваших документах. Мы загружаем PDF, CSV и DOCX-файлы, превращаем их в эмбеддинги с помощью OpenAI, и подключаем сразу 5 векторных хранилищ - Pinecone, Supabase, Postgres PGVector, локальный Simple Store и Pinecone Assistant через MCP. Демонстрация построена в n8n с использованием LangChain. Это пример того, как любой бизнес может превратить свои документы в живую базу знаний, доступную через чат. Исходный сценарий RAG Demo.json доступен для загрузки #n8n #автоматизация #ииагенты #lowcode #нейросети