用知识图谱替代RAG向量存储
该工作流创建了一个能同时访问多个知识库(作为”专家”使用)的AI聊天机器人代理。
这些知识库通过InfraNodus GraphRAG提供,利用知识图谱生成高质量响应,无需设置复杂的RAG向量存储工作流。
相比标准向量存储,GraphRAG的优势在于:
- 设置简单快捷(无需复杂的数据导入流程)
- 知识图谱能全面呈现知识库内容
- 更好地检索文档片段间关联=更高质量的响应
工作原理
该模板使用n8n AI代理节点作为协调器,根据用户提问决定使用哪个工具(知识图谱)。
分步说明:
- 用户通过AI聊天界面(可URL访问或嵌入网站)提交问题
- AI代理节点检查可用工具列表,每个工具都包含InfraNodus自动生成的知识描述
- AI代理选择最适合的专家工具,可能优化用户查询语句
- 查询发送至InfraNodus HTTP节点接口,检索对应专家的图谱
- 每个GraphRAG专家提供考虑全局语境的详细响应,包含相关陈述列表(结合RAG与GraphRAG技术)
- n8n AI代理整合专家响应生成最终答案
- 最终答案返回用户聊天界面(或webhook接口)
使用方法
需准备InfraNodus GraphRAG API账户及密钥
- 注册InfraNodus账户
- 在API访问页面创建Bearer认证密钥
- 为每个专家创建独立知识图谱(支持PDF/内容导入)
- 在工作流中为每个图谱填写
body
的name
字段 - 保持其他默认设置,或查阅接口说明文档
- 添加专家图谱后,配置OpenAI节点密钥即可启动工作流
系统要求
- InfraNodus账户及API密钥
- OpenAI(或其他LLM)API密钥
定制扩展
本工作流可适配Telegram机器人等更多场景。
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