Claude Код 👁 69

База знаний для агента n8n

Промпт для Claude: спроектировать RAG-конвейер в n8n — загрузчик, разбивка на куски, эмбеддинги и хранилище, подключённое к агенту инструментом.

Промпт Запустить →
Промокод — до 25% бонусами к первому пополнению в most-ai
Спроектируй в n8n конвейер, который положит мои документы в векторное хранилище и подключит его к агенту как инструмент.

Что за документы: [ДОКУМЕНТЫ: 40 инструкций по оборудованию, PDF, от 2 до 30 страниц]
Откуда берутся: [ИСТОЧНИК: папка на Google Drive, пополняется раз в месяц]
Что агент должен уметь: [ЗАДАЧА: отвечать монтажникам на вопросы по конкретной модели прибора со ссылкой на пункт инструкции]
Где всё крутится: [СРЕДА: self-hosted n8n в Docker, рядом PostgreSQL]

Что нужно:

1. Цепочка нод от файла до хранилища: чем загружаем, чем режем на куски, чем считаем векторы, куда кладём. Назови ноды точными именами, как они подписаны в интерфейсе.
2. Выбор разбивки. У n8n есть разбивка по длине и рекурсивная; скажи, какая нужна под мой тип документов и почему, в одну строку. Для инструкций важно, чтобы кусок не рвался посреди пункта.
3. Размер куска и перекрытие — конкретные числа под мои документы, а не «зависит от задачи».
4. Какое хранилище взять под мою среду. У меня рядом уже стоит база — учти это, прежде чем предлагать отдельный сервис.
5. Каким режимом хранилище подключается к агенту именно как инструмент, а не как отдельная цепочка. Это разные режимы одной ноды, и от выбора зависит, сможет ли агент сам решать, когда искать.
6. Что делать при пополнении папки: перезаливать всё или добавлять. Назови, по какому полю различать уже загруженные документы.

Отсечка. Не предлагай хранилище в памяти: оно теряет данные при перезапуске контейнера, а у меня документы должны пережить рестарт. Не советуй платные облачные векторные базы, пока не исчерпаны те, что ставятся рядом. Не объясняй, что такое эмбеддинги — нужна схема, а не теория.

Проверка перед выдачей: пройди по цепочке от PDF до ответа агента и назови шаг, на котором чаще всего теряется ссылка на исходный документ. Если в схеме нет места, где сохраняется имя файла и номер страницы, добавь его и скажи об этом отдельно.
Запустить промпт →

Похожие промпты

Claude
Системное сообщение агента n8n с MCP
Claude
Описание инструмента ИИ-агента
Claude
ИИ-агент для ревью кода: правила проверки
Claude
Запись из n8n в базу: транзакции и повторы
Claude
Нода Code в n8n: обработать элементы
Claude
Системный промпт для AI Agent ноды n8n — Claude
ChatGPT
Спроектировать ИИ-агента для n8n — ChatGPT
ChatGPT
n8n и Ollama: локальная модель

Пример результата

Пробовал на сорока инструкциях по климатическому оборудованию, n8n в Docker, PostgreSQL рядом. Что вышло: схема из пяти нод, разбивка рекурсивная — объяснение в одну строку: у инструкций есть заголовки пунктов, и рекурсивная режет по ним, а не посреди предложения. Куски по 1000 символов с перекрытием 200. Хранилище предложено на соседней базе, без отдельного сервиса — это сэкономило мне контейнер. Отдельно пришёл шестой пункт про метаданные: имя файла и страница кладутся вместе с куском, иначе агент отвечает правильно, но без ссылки, и монтажник не может проверить. Что пришлось доделать руками: на пополнении папки схема предлагала перезаливать всё. Для сорока файлов терпимо, но я добавил проверку по имени и дате изменения. Совет: сначала загрузите два документа и спросите агента то, что есть только в одном. Если отвечает по обоим — разбивка слишком крупная.

Полезные статьи

Шаблоны n8n на русском: готовые workflow и примеры
ИИ-агенты в n8n: промт, сборка агента и грабли запуска
Промт для видео поздравления: готовые промпты для Kling, Veo и Seedance

Все гайды →