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Qdrant Vector Store（Qdrant 向量存储）

使用 Qdrant 节点，将 Qdrant 集合作为向量存储1进行交互。可向向量数据库插入文档、从中获取文档、检索文档并提供给连接到链2的检索器，或直接连接到智能体3作为工具4使用。

本页列出了 Qdrant 节点的参数，并提供更多资源的链接。

信息

凭据

此节点的身份验证信息，请参阅 Qdrant 凭据文档。

信息

子节点中的参数解析

使用表达式处理多个数据项时，子节点的行为与其他节点不同。

多数节点，包括根节点，可以接收任意数量的输入数据项，处理后输出结果。你可以用表达式引用输入数据项，节点会依次对每个数据项解析表达式。例如，输入包含五个 name 值时，表达式 {{ $json.name }} 会依次解析为每个名称。

在子节点中，表达式始终解析为第一个数据项。例如，输入包含五个 name 值时，表达式 {{ $json.name }} 始终解析为第一个名称。

节点使用模式 ​

可按以下方式使用 Qdrant Vector Store 节点。

作为普通节点插入和检索文档 ​

可将 Qdrant Vector Store 用作普通节点，插入或获取文档。此模式将 Qdrant Vector Store 放在常规连接流程中，无需使用智能体。

示例请参阅此模板的第一部分。

作为工具直接连接到 AI 智能体 ​

可将 Qdrant Vector Store 节点直接连接到 AI 智能体的工具连接器，让智能体在回答查询时使用向量存储作为资源。

此时连接方式为：AI Agent（工具连接器）→ Qdrant Vector Store 节点。

使用检索器获取文档 ​

可将 Vector Store Retriever 节点与 Qdrant Vector Store 节点配合使用，从 Qdrant Vector Store 节点获取文档。这通常与 Question and Answer Chain 节点配合，从向量存储获取与给定聊天输入匹配的文档。

连接流程示例如下：Question and Answer Chain（Retriever 连接器）→ Vector Store Retriever（Vector Store 连接器）→ Qdrant Vector Store。

使用 Vector Store Question Answer Tool 回答问题 ​

另一种模式使用 Vector Store Question Answer Tool，汇总 Qdrant Vector Store 节点的结果并回答问题。此模式通过专门用于汇总向量存储数据的工具工作，无需将 Qdrant Vector Store 直接作为工具连接。

此时的连接流程为：AI Agent（工具连接器）→ Vector Store Question Answer Tool（Vector Store 连接器）→ Qdrant Vector Store。

节点参数 ​

此向量存储节点有四种模式：Get Many（获取多条）、Insert Documents（插入文档）、Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool)（检索文档，作为链或工具的向量存储）及 Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)（检索文档，作为 AI 智能体工具）。所选模式决定可执行的操作，以及可用的输入和输出。

Rerank Results（结果重排序） ​

启用重排序。开启此选项后，必须将 Reranker Cohere（Cohere 重排序器）等重排序节点连接到向量存储，由其重新排列查询结果。此选项可用于 Get Many、Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) 和 Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) 模式。

Get Many（获取多条）参数 ​

  • Qdrant collection name（Qdrant 集合名称）：输入要使用的 Qdrant 集合名称。
  • Prompt（提示词）：输入搜索查询。
  • Limit（上限）：输入从向量存储检索的结果数量。例如，设为 10 可获取最匹配的十条结果。

此操作模式包含一个节点选项：Metadata Filter（元数据过滤器）。

Insert Documents（插入文档）参数 ​

  • Qdrant collection name（Qdrant 集合名称）：输入要使用的 Qdrant 集合名称。

此操作模式包含一个节点选项：

  • Collection Config（集合配置）：输入用于创建 Qdrant 集合配置的 JSON 选项。更多信息，请参阅 Qdrant 集合文档。

Retrieve Documents（作为链或工具的向量存储）参数 ​

  • Qdrant Collection（Qdrant 集合）：输入要使用的 Qdrant 集合名称。

此操作模式包含一个节点选项：Metadata Filter（元数据过滤器）。

Retrieve Documents（作为 AI 智能体的工具）参数 ​

  • Name（名称）：向量存储的名称。
  • Description（描述）：向 LLM 说明此工具的用途。清晰、具体的描述有助于 LLM 更经常地生成预期结果。
  • Qdrant Collection（Qdrant 集合）：输入要使用的 Qdrant 集合名称。
  • Limit（上限）：输入从向量存储检索的结果数量。例如，设为 10 可获取最匹配的十条结果。

节点选项 ​

Metadata Filter（元数据过滤器） ​

适用于 Get Many（获取多条）模式。搜索数据时，使用此项匹配与文档关联的元数据。

这是一个 AND 查询。如果指定多个元数据筛选字段，必须全部匹配。

插入数据时，元数据通过文档加载器设置。加载文档的更多信息，请参阅 Default Data Loader（默认数据加载器）。

模板与示例 ​

浏览 Qdrant Vector Store（Qdrant 向量存储） 集成模板，或搜索所有模板

相关资源 ​

该服务的更多信息，请参阅 LangChain Qdrant 文档。

查看 n8n 的高级 AI 文档。

自行托管 AI 入门套件 ​

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Footnotes​

  1. 向量存储或向量数据库用于存储信息的数学表示。将其与嵌入模型和检索器配合使用，可创建供 AI 在回答问题时访问的数据库。 ↩

  2. AI 链通过对组件的一系列调用，让你与大语言模型（LLM）及其他资源交互。n8n 中的 AI 链不使用持久记忆，因此不能通过它引用先前的上下文（此用途请使用 AI 智能体）。 ↩

  3. AI 智能体是能够响应请求、作出决策并为用户执行现实任务的人工智能系统。它们使用大语言模型（LLM）理解用户输入，利用可用的信息和资源，决定如何最好地处理请求。 ↩

  4. 在 AI 场景中，工具是附加资源，AI 可在响应请求时调用它获取特定信息或功能。AI 模型可以通过工具与外部系统交互，或完成具体、专门的任务。 ↩

本文为社区中文翻译。查看对应英文原文