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

FAQ#

n8n에서 Pinecone에 문서를 저장하려면 어떻게 해야 하나요?#

Pinecone Vector Store를 일반 노드로 사용하여 Insert Documents 작업을 선택하고 Pinecone Index를 지정하세요. 이 노드는 문서를 벡터로 변환하여 Pinecone에 저장하므로, 나중에 다시 가져올 수 있습니다.

쿼리와 가장 관련성이 높은 문서를 가져오려면 어떻게 해야 하나요?#

Prompt 필드에 검색어를 입력하고 Limit을 설정하여 반환할 결과 수를 조정하세요. 예를 들어 가장 적합한 결과 10개를 가져오려면 10으로 설정합니다. Get Many 파라미터를 참고하세요. 결과를 요약 체인에 전달하려면 Question and Answer Chain 노드와 함께 검색기를 사용하세요.

벡터 스토어를 도구로 AI 에이전트에 연결하려면 어떻게 해야 하나요?#

Pinecone Vector Store 노드를 AI 에이전트의 도구 커넥터에 연결하면, 에이전트가 답변할 때 벡터 스토어를 조회할 수 있습니다. AI 에이전트에 도구로 직접 연결하기를 참고하세요. 원본 문서를 그대로 반환하는 대신 결과를 요약하려면 Vector Store Question Answer Tool을 사용하세요.

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. ↩