[n8n搭建知识库]RAG技术入门：让AI更懂你的知识库

还在为AI回答不准确而烦恼吗？RAG技术来帮你解决这个问题！

注意：本文章提供的是一种使用n8n搭建RAG系统的思路，本文章所展示的工作流为基础入门实践，里面有很多部分可以根据自己的需要进行扩展。

什么是RAG？

想象一下，你有一个超级聪明的助手，但是他只能记住训练时学到的知识。如果问他最新的信息或者你公司的内部文档，他可能就答不上来了。

这就是传统大语言模型的问题：知识有限、容易"胡说八道"、无法访问最新信息。

而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术就是为了解决这个问题而生的！

RAG的核心思想

RAG就像给AI配了一个"外接大脑"：

1. 1. 检索（Retrieval）：当用户提问时，AI会从你的知识库中检索相关信息
2. 2. 增强（Augmented）：将检索到的信息作为上下文提供给AI
3. 3. 生成（Generation）：AI基于这些真实信息生成准确的回答

简单来说，RAG让AI能够：

• • ✅ 访问最新的信息
• • ✅ 基于真实文档回答
• • ✅ 提供信息来源
• • ✅ 避免"胡说八道"

RAG_Learn工作流：零基础搭建智能知识库

今天要给大家介绍的是一个基于n8n的RAG工作流——RAG_Learn，它可以帮助你快速搭建一个智能知识库系统。

工作流全景图

🎯 工作流功能

这个工作流实现了完整的RAG流程：

• • 📚 智能知识提取：自动从PDF文档中提取和向量化知识
• • 🔍 语义检索：使用Google Gemini进行高精度搜索
• • 💬 智能问答：基于知识库内容提供准确回答
• • 🤖 AI助手：集成DeepSeek大语言模型
• • ⚡ 快速响应：内存存储实现毫秒级检索

🏗️ 工作流架构

整个工作流分为两个主要部分：

1. 知识库构建流程

PDF文档 → 文档读取 → 向量化处理 → 存储到向量数据库

2. 用户交互流程

用户问题 → Webhook接收 → 智能助手 → 知识检索 → 生成回答

🔧 核心节点详解

知识库构建部分

知识库构建部分扩展建议：

1. 1. 增加文件事件监听机制，在文件增删改时触发工作流进行增量知识库更新。
2. 2. 增加循环机制，自主读取多知识文档进行知识全量构建。
3. 3. 更新内存向量数据库为持久化向量数据库，保证数据稳定可用。

1. 手动触发器

• • 用于启动知识库构建流程
• • 可以手动触发，也可以设置定时任务

2. 文档读取

• • 从本地磁盘读取PDF文档
• • 支持自定义文档路径

3. 文档加载器

• • 将PDF转换为AI可处理的格式
• • 自动处理文档结构

4. 向量化处理

• • 使用Google Gemini模型将文本转换为向量
• • 这是RAG技术的核心步骤

5. 知识库存储

• • 将向量化的知识存储到内存中
• • 支持快速检索

用户交互部分

6. 聊天触发器

• • 接收用户的Webhook请求
• • 支持实时问答

7. 知识检索工具

• • 从向量数据库中检索相关知识
• • 使用语义相似度匹配

8. AI语言模型

• • 使用DeepSeek模型生成回答
• • 基于检索到的信息进行生成

9. 智能助手

• • 整合检索和生成功能
• • 提供完整的问答服务

🚀 如何使用

第一步：配置API凭据

你需要准备两个API密钥：

注意：向量化以及问答模型可以根据自己的需要进行调整。

1. 1. Google Gemini API

• • 用于文本向量化
• • 获取地址：https://makersuite.google.com/app/apikey

2. 2. DeepSeek API

• • 用于生成回答
• • 获取地址：https://platform.deepseek.com/

第二步：导入工作流

1. 1. 在n8n中点击"Import from file"
2. 2. 选择RAG_Learn.json文件
3. 3. 配置API凭据

第三步：准备知识库

1. 1. 将你的PDF文档放到指定路径
2. 2. 修改工作流中的文档路径
3. 3. 点击"Execute workflow"构建知识库

第四步：开始问答

通过Webhook发送问题：

{  "message": "你的问题内容"}

💡 实际应用场景

企业知识管理

• • 员工可以快速查询公司政策、流程文档
• • 新员工培训助手
• • 技术支持知识库

客户服务

• • 基于产品文档的智能客服
• • FAQ自动回答
• • 个性化推荐

学术研究

• • 文献检索和问答
• • 研究资料整理
• • 知识发现

🎨 工作流特色

1. 1. 零代码搭建：基于n8n可视化工作流，无需编程基础
2. 2. 即插即用：配置简单，快速部署
3. 3. 高性能：内存存储，毫秒级响应
4. 4. 可扩展：支持多种文档格式和AI模型
5. 5. 实时更新：支持知识库的实时更新

🔮 扩展可能

这个工作流还可以进一步扩展：

• • 多文档支持：支持Word、Excel等多种格式
• • 持久化存储：使用Pinecone等云数据库
• • 多语言支持：支持中英文等多种语言
• • 知识库管理：添加知识库版本控制
• • 用户管理：支持多用户和权限控制

📊 效果展示

本工作流使用飞书的文档pdf作为知识构建知识库，通过n8n自带的chat为用户交互，下面时实际问答效果。

问答展示

🎯 总结

RAG技术正在改变我们与AI交互的方式，让AI变得更加可靠和实用。而RAG_Learn工作流则为想要尝试RAG技术的朋友提供了一个完美的起点。

无论你是企业管理者想要搭建内部知识库，还是开发者想要学习RAG技术，这个工作流都能帮助你快速上手。

记住：RAG不是要替代大语言模型，而是要增强它们的能力，让AI真正成为你的智能助手！

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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