ROOM64 / KNOWLEDGE / N8N

การใช้งาน Pinecone Vector Store

Pinecone Vector Store — เรียนรู้วิธีใช้ node Pinecone Vector Store ใน n8n ปฏิบัติตามเอกสารทางเทคนิคเพื่อรวม node Pinecone Vector Store เข้ากับ workflow ของคุณ

อ่านต้นฉบับที่ n8n Official Docs ↗
คำแปลอัตโนมัติภาษาไทย แปลด้วย Google Translate / M2M100 จากเอกสาร n8n ณ วันที่ 2026-09-28 ยังไม่ได้ตรวจทานทางเทคนิคทุกหน้า โค้ดและ expression คงตามต้นฉบับ ชื่อ node เมนู และศัพท์เทคนิคคงภาษาอังกฤษเพื่อเทียบกับหน้าจอ n8n

Cluster nodes · AI และองค์ประกอบย่อย · Pinecone Vector Store

← Root nodes

สารบัญในหน้านี้

เรียนรู้วิธีใช้ node Pinecone Vector Store ใน n8n ปฏิบัติตามเอกสารทางเทคนิคเพื่อรวม node Pinecone Vector Store เข้ากับ workflow ของคุณ

ใช้ปุ่ม Pinecone เพื่อโต้ตอบกับฐานข้อมูล Pinecone ของคุณ ร้านเวกเตอร์ 1 คุณสามารถใส่เอกสารลงในฐานข้อมูล vector, รับเอกสารจากฐานข้อมูล vector, รับเอกสารเพื่อให้พวกเขาไปยังผู้รับที่เชื่อมต่อกับโซ่ 2 หรือเชื่อมต่อโดยตรงกับตัวแทน 3 เป็นเครื่องมือ 4 คุณยังสามารถปรับปรุงรายการในฐานข้อมูล vector โดย ID ของมัน

ในหน้านี้คุณจะพบ parameter คอลัมน์สำหรับคอลัมน์ Pinecone และลิงค์ไปยังทรัพยากรเพิ่มเติม

Credentials

อ้างถึง Pinecone credentials สำหรับข้อมูลการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับ node นี้

ความละเอียด parameter ใน sub-node (Parameter resolution in sub-nodes)

sub-node มีพฤติกรรมแตกต่างไปจาก node อื่นๆ เมื่อประมวลผลหลายรายการโดยใช้ expression

node ส่วนใหญ่ รวมถึง node รูท รับไอเท็มจำนวนเท่าใดก็ได้เป็น input ประมวลผลไอเท็มเหล่านี้ และ output ผลลัพธ์ คุณสามารถใช้ expression เพื่ออ้างถึงรายการ input และ node จะแก้ไข expression สำหรับแต่ละรายการตามลำดับ เช่น ให้ input เป็น 5 name ค่านิยม, การแสดงออก {{ $json.name }} จะแก้ไขชื่อแต่ละชื่อตามลำดับ

ใน sub-node expression จะแก้ไขเป็นรายการแรกเสมอ เช่น ให้ input เป็น 5 name ค่านิยม, การแสดงออก {{ $json.name }} แก้เป็นชื่อเสมอ

รูปแบบการใช้งาน node

คุณสามารถใช้ปุ่ม Pinecone Vector Store ในรูปแบบต่อไปนี้

ใช้เป็นค่อนข้างปกติในการใส่, ปรับปรุงและรับเอกสาร (Use as a regular node to insert, update, and retrieve documents)

คุณสามารถใช้ Pinecone Vector Store ในฐานะคุ่มปกติเพื่อใส่, ปรับปรุงหรือรับเอกสาร รูปแบบนี้จะวาง Pinecone Vector Store ในกระแสการเชื่อมต่อปกติโดยไม่ต้องใช้ตัวแทน

คุณสามารถดูตัวอย่างนี้ได้ในสถานการณ์ที่ 1 ของ เทมเพลตนี้ .

เชื่อมต่อโดยตรงกับ AI Agent ในฐานะเครื่องมือ (Connect directly to an AI agent as a tool)

คุณสามารถเชื่อมต่อปุ่ม Pinecone Vector Store โดยตรงกับเครื่องมือเชื่อมต่อ AI Agent เพื่อใช้ร้านค้าเวกเตอร์เป็นทรัพยากรในการตอบคำถาม

ที่นี่การเชื่อมต่อจะเป็น: AI Agent (เครื่องมือเชื่อมต่อ) -> Pinecone Vector Store node.

ใช้รีทรีฟเวอร์เพื่อดึงเอกสาร (Use a retriever to fetch documents)

คุณสามารถใช้ Vector Store Retriever node ด้วย node Pinecone Vector Store เพื่อจับเอกสารจาก node Pinecone Vector Store นี้มักใช้กับ node Pinecone Vector Store Question and Answer Chain node เพื่อดึงเอกสารจากร้านค้าเวกเตอร์ที่ตรงกับ input แชทที่กำหนด

อ ตัวอย่างของการเชื่อมต่อไหล จะเป็น: คำถามและโซ่ตอบสนอง (เชื่อมต่อ Retriver) -> Vector Store Retriever (เชื่อมต่อ Vector Store) -> Pinecone Vector Store.

ใช้เครื่องมือตอบคำถามของ Vector Store เพื่อตอบคำถาม (Use the Vector Store Question Answer Tool to answer questions)

อีกรูปแบบหนึ่งใช้ Vector Store Question Answer Tool เพื่อสรุปผลลัพธ์และตอบคำถามจากปุ่ม Pinecone Vector Store แทนที่จะเชื่อมต่อ Pinecone Vector Store โดยตรงเป็นเครื่องมือรูปแบบนี้ใช้เครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อสรุปข้อมูลในร้านค้า vector

ที่ การเชื่อมต่อไหล ในกรณีนี้จะดูเหมือนนี้: AI Agent (เครื่องมือเชื่อมต่อ) -> Vector Store Question Answer Tool (เครื่องเชื่อมต่อ Vector Store) -> Pinecone Vector Store.

parameter node

Operation Mode

node Vector Store นี้มีห้าโหมด: Get Many, Insert Documents, Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool), Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) และ Update Documents . โหมดที่คุณเลือกจะกำหนดการดำเนินการที่คุณสามารถทำได้กับ node รวมถึง input และเอาท์พุตใดบ้างที่พร้อมใช้งาน

Get Many

ในโหมดนี้ คุณสามารถเรียกเอกสารหลายฉบับจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ของคุณได้โดยแจ้งพร้อมท์ พรอมต์จะถูกฝังและใช้เพื่อค้นหาความคล้ายคลึงกัน node จะส่งคืนเอกสารที่คล้ายกับพรอมต์มากที่สุดพร้อมคะแนนความคล้ายคลึงกัน สิ่งนี้มีประโยชน์หากคุณต้องการดึงรายการเอกสารที่คล้ายกันและส่งต่อไปยังตัวแทนเพื่อเป็นบริบทเพิ่มเติม

Insert Documents

ใช้โหมดแทรกเอกสารเพื่อแทรกเอกสารใหม่ลงในฐานข้อมูลเวกเตอร์ของคุณ

Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool)

ใช้โหมดดึงเอกสาร (เป็นเวกเตอร์จัดเก็บสำหรับเชน/เครื่องมือ) กับเวกเตอร์สโตร์รีทรีฟเวอร์เพื่อดึงเอกสารจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ และมอบให้กับรีทรีฟเวอร์ที่เชื่อมต่อกับเชน ในโหมดนี้ คุณต้องเชื่อมต่อ node กับ node ตัวดึงข้อมูลหรือ node รูท

Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)

ใช้โหมดดึงเอกสาร (เป็นเครื่องมือสำหรับ AI Agent) เพื่อใช้ร้านค้าเวกเตอร์เป็นทรัพยากรเครื่องมือเมื่อตอบคำถาม เมื่อกำหนดคำตอบ เจ้าหน้าที่จะใช้ร้านค้าเวกเตอร์เมื่อชื่อและคำอธิบายของร้านค้าเวกเตอร์ตรงกับรายละเอียดของคำถาม

Update Documents

ใช้โหมดอัปเดตเอกสารเพื่ออัปเดตเอกสารในฐานข้อมูลเวกเตอร์ตาม ID กรอก ID ด้วย ID ของรายการฝังที่จะอัปเดต

Rerank Results

เปิดใช้งาน การจัดอันดับใหม่ . หากคุณเปิดใช้งานตัวเลือกนี้ คุณต้องเชื่อมต่อ node การจัดอันดับใหม่กับร้านค้าเวกเตอร์ node นั้นจะจัดอันดับผลลัพธ์สำหรับการสืบค้นใหม่ คุณสามารถใช้ตัวเลือกนี้กับ Get Many, Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) และ Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) โหมด

รับ parameter มากมาย (Get Many parameters)

  • Pinecone Index : เลือกหรือป้อน Pinecone Index เพื่อใช้
  • Prompt : ป้อนคำค้นหาของคุณ
  • Limit : ป้อนจำนวนผลลัพธ์ที่จะดึงจากร้านค้าเวกเตอร์ เช่น ตั้งเป็น 10 เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสิบประการ

แทรก parameter เอกสาร (Insert Documents parameters)

  • Pinecone Index : เลือกหรือป้อน Pinecone Index เพื่อใช้

ดึง parameter เอกสาร (เป็น Vector Store for Chain/Tool) (Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) parameters)

  • Pinecone Index : เลือกหรือป้อน Pinecone Index เพื่อใช้

ดึง parameter เอกสาร (เป็นเครื่องมือสำหรับ AI Agent) (Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) parameters)

  • Name : ชื่อร้านเวกเตอร์
  • Description : อธิบายให้ LLM ฟังว่าเครื่องมือนี้ทำอะไรได้บ้าง คำอธิบายเฉพาะเจาะจงที่ดีและช่วยให้ LLM ให้ผลลัพธ์ที่คาดหวังได้บ่อยขึ้น
  • Pinecone Index : เลือกหรือป้อน Pinecone Index เพื่อใช้
  • Limit : ป้อนจำนวนผลลัพธ์ที่จะดึงจากร้านค้าเวกเตอร์ เช่น ตั้งเป็น 10 เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสิบประการ

parameter Update Documents (Parameters for Update Documents)

  • บัตรประจำตัวประชาชน

ตัวเลือก node

Pinecone Namespace

ตัวเลือกการแยกอื่นสำหรับวิธีการจัดเก็บข้อมูลของคุณภายใน index

Metadata Filter

มีจำหน่ายใน Get Many โหมด เมื่อค้นหาข้อมูล ใช้สิ่งนี้เพื่อจับคู่กับข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องกับเอกสาร

นี่คืออัน AND แบบสอบถาม หากคุณระบุช่องตัวกรองข้อมูลเมตามากกว่าหนึ่งช่อง ช่องข้อมูลทั้งหมดจะต้องตรงกัน

เมื่อแทรกข้อมูล ข้อมูลเมตาจะถูกตั้งค่าโดยใช้ตัวโหลดเอกสาร อ้างถึง Default Data Loader สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการโหลดเอกสาร

Clear Namespace

มีจำหน่ายใน Insert Documents โหมด. ลบข้อมูลทั้งหมดจากพื้นที่ชื่อก่อนที่จะใส่ข้อมูลใหม่

เทมเพลตและตัวอย่าง

สำรวจ Pinecone Vector Store Node Documentation Integration Templates หรือ ค้นหาเทมเพลตทั้งหมด

คำถามที่พบบ่อย

ฉันจะเก็บเอกสารใน Pinecone จาก n8n ได้อย่างไร (How do I store documents in Pinecone from n8n?)

ใช้ Pinecone Vector Store เป็น ปกติ Node กับ Insert Documents การดำเนินงานและเลือกของคุณ Pinecone Index . แกนจัดเก็บเอกสารใน Pinecone เป็น vectors ดังนั้นคุณสามารถรับพวกเขาในภายหลัง

ฉันจะได้รับเอกสารที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำถามอย่างไร (How do I retrieve the most relevant documents for a query?)

เข้าสู่การค้นหาของคุณใน Prompt พื้นที่และ Set Limit เพื่อตรวจสอบจำนวนผลลัพธ์ที่มาถึงเช่น 10 สำหรับ 10 ของเกมที่ดีที่สุด ดู The รับ parameter มากมาย . เพื่อให้อาหารผลลัพธ์ลงในโซ่การสรุปใช้ A ทริฟเวอร์ ด้วยการสอบถามและตอบสนองโซ่ node

ฉันจะเชื่อมต่อร้านค้า vector กับ AI Agent เป็นเครื่องมือหรือไม่ (How do I connect the vector store to an AI agent as a tool?)

เชื่อมต่อปุ่ม Pinecone Vector Store กับเครื่องมือของ AI Agent เพื่อให้ตัวแทนสามารถสอบถามร้านค้าเมื่อตอบ เชื่อมต่อโดยตรงกับ AI Agent ในฐานะเครื่องมือ เพื่อสรุปผลลัพธ์แทนที่จะส่งเอกสารวัตถุประสงค์ใช้ เครื่องมือตอบคำถามของเว็กเตอร์สโตร์ .

อ้างถึง ไฟล์ Pinecone ของ LangChain สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการ

ดูของ n8n AI ขั้นสูง เอกสารประกอบ

ค้นหา Pinecone Index และ Namespace ของคุณ (Find your Pinecone index and namespace)

อินเด็กซ์ Pinecone ของคุณและพื้นที่ชื่อที่มีอยู่ในบัญชี Pinecone ของคุณ

คอนโซล Pinecone ที่แสดงชื่อดัชนีและตำแหน่งเนมสเปซสำหรับโปรเจ็กต์

หมายเหตุ

  1. ที่เก็บเวกเตอร์หรือฐานข้อมูลเวกเตอร์ จัดเก็บการแสดงข้อมูลทางคณิตศาสตร์ ใช้กับการฝังและการดึงข้อมูลเพื่อสร้างฐานข้อมูลที่ AI ของคุณสามารถเข้าถึงได้เมื่อตอบคำถาม ↩

  2. กลุ่ม AI ช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และทรัพยากรอื่นๆ ตามลำดับการเรียกไปยังส่วนประกอบ AI chains ใน n8n ไม่ได้ใช้หน่วยความจำถาวร ดังนั้นคุณจึงไม่สามารถใช้มันเพื่ออ้างอิงบริบทก่อนหน้าได้ (ใช้เอเจนต์ AI สำหรับสิ่งนี้) ↩

  3. เจ้าหน้าที่ AI คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตอบสนองคำขอ ตัดสินใจ และปฏิบัติงานในโลกแห่งความเป็นจริงให้กับผู้ใช้ได้ พวกเขาใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อตีความข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนและตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีดำเนินการตามคำขอให้ดีที่สุดโดยใช้ข้อมูลและทรัพยากรที่มีอยู่ ↩

  4. ในบริบทของ AI เครื่องมือคือทรัพยากรส่วนเสริมที่ AI สามารถอ้างอิงถึงข้อมูลหรือฟังก์ชันเฉพาะเมื่อตอบสนองต่อคำขอ โมเดล AI สามารถใช้เครื่องมือเพื่อโต้ตอบกับระบบภายนอกหรือทำงานที่เน้นเฉพาะเจาะจงได้ ↩

เอกสารและภาพต้นฉบับ © n8n GmbH · คำแปล คู่มือประกอบ และภาพแนวคิดเพิ่มเติมโดย Room64 · เว็บไซต์นี้ไม่ใช่เอกสารทางการของ n8n · Apache 2.0 พร้อม Commons Clause

มีงานที่อยากให้ Software, AI หรือ Automation ช่วยอยู่ไหม?

เล่า workflow หรือปัญหาที่ทีมกำลังเจอ เราช่วยดูได้ว่าควรใช้ระบบสำเร็จรูป เชื่อมเครื่องมือเดิม หรือพัฒนาเพิ่มเฉพาะส่วนไหน

คุยกับเราทาง LINEhello@room64.net