n8n and Zilliz Cloud Integration
Integrate Zilliz Cloud with n8n to build AI-powered workflows with semantic search, RAG, and agents using a visual no-code automation builder.
Nutzen Sie diese Integration kostenlosWas ist n8n
n8n ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform zur Workflow-Automatisierung, mit der Sie verschiedene Anwendungen, Dienste und APIs miteinander verbinden können, um automatisierte Workflows ohne Programmierung zu erstellen. Mit seiner knotenbasierten visuellen Oberfläche ermöglicht n8n es Benutzern, komplexe Automatisierungsprozesse zu erstellen, indem sie einfach Knoten verbinden, die verschiedene Dienste oder Aktionen darstellen. Es ist selbst hostbar, hochgradig erweiterbar und unterstützt sowohl Fair-Code- als auch Enterprise-Lizenzierung.
Durch die Integration von Zilliz Cloud(vollständig verwaltetes Milvus) mit n8n können Sie die Leistungsfähigkeit von Hochleistungs-Vektorsuche und KI in Ihre Automatisierungs-Workflows bringen.
Vorteile der n8n + Zilliz Cloud Integration
Die Integration von Zilliz Cloud (verwaltetes Milvus) mit n8n beseitigt die Komplexität, KI-gestützte Workflows von Grund auf neu zu erstellen. Sie können semantische Suche, RAG-Pipelines und intelligente Agenten in wenigen Minuten einrichten – ohne Code zu schreiben. Da Zilliz Cloud die Vektordatenbank-Infrastruktur übernimmt, können Sie sich auf das Erstellen konzentrieren, nicht auf die Wartung. Und weil alles im visuellen Workflow-Editor von n8n läuft, bleibt Ihr gesamter KI-Stack an einem Ort, einfach zu verwalten und zu skalieren.
So funktioniert die Integration
Der Milvus Vector Store-Knoten fungiert als Brücke zwischen n8n und Zilliz Cloud. Wenn ein Workflow ausgeführt wird, verbindet sich der Knoten mit deiner Zilliz Cloud-Instanz und übernimmt alle Vektoroperationen – das Einfügen von Dokumenten, das Abfragen nach semantischer Ähnlichkeit und die Rückgabe relevanter Ergebnisse – direkt innerhalb der Workflow-Pipeline.
Je nach Anwendungsfall kann der Knoten in vier Betriebsmodi konfiguriert werden: Get Many, Insert Documents, Retrieve Documents (for chains) und Retrieve Documents (for AI agents). Dadurch ist er flexibel genug, um als eigenständiger Datenspeicher, als mit einer Frage-Antwort-Kette verbundener Retriever oder als Live-Wissenstool zu dienen, das direkt in einen KI-Agenten eingebunden ist.
Zusätzliche Optionen wie Metadatenfilterung und Collection-Management geben dir eine feingranulare Kontrolle darüber, wie Daten in Zilliz Cloud gespeichert und abgerufen werden.
Schritt für Schritt: Einrichten des Milvus Vector Store Node in n8n
Der Milvus Vector Store-Knoten unterstützt vier Nutzungsmuster. Wähle dasjenige aus, das zu deinem Workflow passt.
Muster 1: Dokumente einfügen und abrufen (regulärer Knoten)
Verwende den Milvus Vector Store als eigenständigen Knoten in einem regulären Workflow – ohne beteiligten KI-Agenten.
- Setze den Betriebsmodus auf Insert Documents, um Inhalte in einer Milvus-Collection zu speichern.
- Setze den Betriebsmodus auf Get Many, um Dokumente basierend auf semantischer Ähnlichkeit zu einem Abfrage-Prompt abzurufen.
- Optional kannst du Clear Collection vor dem Einfügen aktivieren, um vorhandene Daten zuerst zu entfernen.
- Verwende Metadata Filter im Get Many-Modus, um Ergebnisse nach benutzerdefinierten Metadatenfeldern einzugrenzen (mehrere Filter verwenden UND-Logik).
Dieses Muster ist ideal für den Aufbau von Dokument-Pipelines, die Inhalte für zitierte, chatbasierte Antworten speichern und abrufen.
Muster 2: Direkt als Tool mit einem KI-Agenten verbinden
Verbinde den Milvus Vector Store direkt mit dem Tool-Connector eines KI-Agenten, damit der Agent den Vector Store beim Beantworten von Fragen autonom abfragen kann.
Verbindungsablauf:
KI-Agent (Tools-Connector) → Milvus Vector Store
- Setze im Milvus Vector Store-Knoten den Betriebsmodus auf Retrieve Documents (As Tool for AI Agent).
- Verbinde den Knoten mit dem Tools-Connector deines KI-Agent-Knotens.
- Der Agent entscheidet anhand der Frage des Benutzers, wann Milvus abgefragt wird, und verwendet es als dynamische Wissensressource.
Dieses Muster eignet sich gut, wenn du möchtest, dass der KI-Agent flexiblen, bedarfsgesteuerten Zugriff auf eine Wissensdatenbank hat.
Muster 3: Einen Retriever mit einer Q&A Chain verwenden
Kombiniere den Milvus Vector Store mit einem Vector Store Retriever und einer Question and Answer Chain, um ein strukturiertes Q&A-System zu erstellen.
Verbindungsablauf:
Question and Answer Chain (Retriever-Connector) → Vector Store Retriever (Vector Store-Connector) → Milvus Vector Store
- Setze den Betriebsmodus des Milvus Vector Store auf Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool).
- Verbinde ihn mit dem Vector Store-Connector des Vector Store Retriever-Knotens.
- Verbinde den Retriever mit dem Retriever-Connector des Question and Answer Chain-Knotens.
- Die Chain ruft automatisch die relevantesten Dokumente aus Milvus ab, um die Eingabe des Benutzers zu beantworten.
Dieses Muster ist am besten für strukturierte Dokument-Q&A geeignet, bei der du eine präzise Abfrage vor dem Generieren einer Antwort wünschst.
Muster 4: Das Vector Store Question Answer Tool verwenden
Anstatt Milvus direkt als Tool zu verbinden, umschließe es mit einem Vector Store Question Answer Tool-Knoten. Dieses Tool fasst die abgerufenen Inhalte zusammen, bevor es sie an den Agenten weitergibt.
Verbindungsablauf:
KI-Agent (Tools-Connector) → Vector Store Question Answer Tool (Vector Store-Connector) → Milvus Vector Store
- Setze den Betriebsmodus des Milvus Vector Store auf Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool).
- Verbinde ihn mit dem Vector Store-Connector des Vector Store Question Answer Tool-Knotens.
- Verbinde das QA Tool mit dem Tools-Connector des KI-Agenten.
- Das Tool übernimmt Abruf und Zusammenfassung automatisch und liefert dem Agenten eine klarere, verdichtete Antwort, mit der er arbeiten kann.
Dieses Muster ist nützlich, wenn du möchtest, dass der Agent eine zusammengefasste Antwort aus der Wissensdatenbank erhält, anstatt roher Dokumentabschnitte.
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