Zep Vector Store 节点
使用 Zep Vector Store 与 Zep 矢量数据库进行交互。您可以将文档插入矢量数据库，从矢量数据库获取文档，检索文档并将其提供给连接到
链的检索器，或者将其直接连接到代理以用作工具。在此页面上，您将找到 Zep Vector Store 节点的节点参数以及更多资源的链接。
子节点中的参数解析
当使用表达式处理多个项目时，子节点的行为与其他节点不同。
大多数节点（包括根节点）都会接受任意数量的项作为输入，处理这些项并输出结果。您可以使用表达式来引用输入项，节点会依次解析每个项的表达式。例如，给定一个包含五个值的输入，表达式会依次解析每个名称。
在子节点中，表达式始终解析为第一项。例如，给定五个值的输入，表达式始终解析为名字。
节点使用模式
您可以按照以下模式使用 Zep Vector Store 节点。
用作常规节点来插入、更新和检索文档
您可以使用 Zep Vector Store 作为常规节点来插入或获取文档。此模式将 Zep Vector Store 置于常规连接流中，无需使用代理。
您可以在
此模板的场景 1 中看到此示例（该示例使用 Supabase，但模式相同）。直接连接到 AI 代理作为工具
您可以将 Zep Vector Store 节点直接连接到
AI 代理的工具连接器，以便在回答查询时使用向量存储作为资源。这里的连接将是：AI 代理（工具连接器）-> Zep Vector Store 节点。
使用检索器获取文档
您可以将
“向量存储检索器”节点与 Zep 向量存储节点配合使用，从 Zep 向量存储节点获取文档。这通常与“问答链”节点配合使用，从向量存储中获取与给定聊天输入匹配的文档。 连接流的一个例子（该示例使用 Pinecone，但模式相同）是：问答链（检索器连接器）-> 向量存储检索器（向量存储连接器）-> Zep 向量存储。使用 Vector Store 问答工具来回答问题
另一种模式使用
向量存储问答工具来汇总结果并回答来自 Zep 向量存储节点的问题。该模式并非直接将 Zep 向量存储作为工具连接，而是使用专门设计用于汇总向量存储中数据的工具。在这种情况下，连接
流（此示例使用 Supabase，但模式相同）将如下所示：AI 代理（工具连接器）-> Vector Store 问答工具（Vector Store 连接器）-> Zep Vector 存储。节点参数
操作模式
此向量存储节点有四种模式：
获取多个、插入文档、检索文档（作为链/工具的向量存储）和检索文档（作为 AI 代理的工具） 。您选择的模式决定了您可以使用该节点执行的操作以及可用的输入和输出。获取多个
在此模式下，您可以通过提供提示从向量数据库中检索多个文档。提示将被嵌入并用于相似性搜索。节点将返回与提示最相似的文档及其相似度得分。如果您想检索相似文档列表并将其作为附加上下文传递给代理，这将非常有用。
插入文档
使用插入文档模式将新文档插入矢量数据库。
检索文档（作为链/工具的向量存储）
使用“检索文档（作为链/工具的向量存储）”模式和向量存储检索器，从向量数据库中检索文档，并将其提供给连接到链的检索器。在此模式下，您必须将节点连接到检索器节点或根节点。
检索文档（作为AI代理的工具）
使用“检索文档（作为 AI 代理工具）”模式，在回答查询时将向量存储用作工具资源。在制定响应时，当向量存储名称和描述与问题详情匹配时，代理会使用向量存储。
重新排序结果
启用
重新排序。如果启用此选项，则必须将重新排序节点连接到向量存储。该节点随后将对查询结果进行重新排序。您可以将此选项与、和模式一起使用。插入文档参数
- 集合名称：输入用于存储数据的集合名称。
获取多个参数
- 集合名称：输入要从中检索数据的集合名称。
- 提示：输入搜索查询。
- 限制：输入要从向量存储中检索的结果数量。例如，将其设置为以获取十个最佳结果。
检索文档（作为链/工具的向量存储）参数
- 集合名称：输入要从中检索数据的集合名称。
检索文档（作为 AI 代理工具）参数
- 名称：矢量存储的名称。
- 描述：向法学硕士 (LLM) 解释此工具的功能。清晰、具体的描述能够帮助法学硕士 (LLM) 更频繁地获得预期结果。
- 集合名称：输入要从中检索数据的集合名称。
- 限制：输入要从向量存储中检索的结果数量。例如，将其设置为以获取十个最佳结果。
节点选项
嵌入维度
嵌入数据和查询数据时必须相同。
这设置了用于表示文本文档语义的浮点数组的大小。
在
Zep 的嵌入文档中阅读有关 Zep 嵌入的更多信息。是否自动嵌入
在
插入文档操作模式下可用，默认启用。禁用此功能以在 Zep 而不是 n8n 中配置嵌入。
元数据过滤器
在
“获取多项”模式下可用。搜索数据时，使用此选项可匹配与文档相关的元数据。这是一个查询。如果您指定多个元数据筛选字段，则所有字段都必须匹配。
插入数据时，使用文档加载器设置元数据。有关加载文档的更多信息，请参阅
默认数据加载器。模板和示例
没有任何
相关资源
有关该服务的更多信息，请参阅
LangChain 的 Zep 文档。查看 n8n 的
高级 AI文档。人工智能词汇表
- 完成：完成是由 GPT 等模型生成的响应。
- 幻觉：人工智能中的幻觉是指 LLM（大型语言模型）错误地感知到不存在的模式或物体。
- 向量数据库：向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器一起使用，可以创建一个供您的 AI 在回答问题时访问的数据库。
- 向量存储：向量存储，或称向量数据库，用于存储信息的数学表示。与嵌入和检索器结合使用，可以创建一个供 AI 在回答问题时访问的数据库。