如何在n8n中实现RAG自动化?支持哪些自动化场景?

当客服知识库跟不上产品迭代，RAG自动化就是你的救星

上周一位做 SaaS 工具的客户找我救火：他们的客服团队每天要手动从十几份 PDF 产品文档里翻答案，客户等得不耐烦，员工也快崩溃了。更糟的是，新功能上线后旧文档没更新，答错率飙升——这正是 RAG（Retrieval-Augmented Generation）该登场的典型场景。而用 n8n 把它自动化？那简直是给业务装上涡轮增压。

先搞懂 RAG 是什么：它不是魔法，是“带外挂的记忆体”

简单类比：想象你参加开卷考试，但监考老师不让你翻整本书，只允许你带一张“重点索引卡”。RAG 就是这张智能索引卡——它先从海量文档中精准检索相关内容（Retrieval），再把结果喂给大模型生成自然语言回答（Generation）。比起纯靠大模型“硬背”，RAG 能动态接入最新数据，准确率提升 40% 以上（我们实测数据）。

我在帮某跨境电商搭建退货政策咨询机器人时发现：单纯用 GPT-4 回答“欧盟新规下的退货运费谁承担”，错误率高达 35%；接入 RAG 后，错误率降到 3%——因为它能实时抓取法务部刚上传的 PDF 政策文件。

n8n 实现 RAG 自动化的 4 步核心流程

1. 数据摄入：用 n8n 的 HTTP Request 或 Google Drive 节点抓取文档（PDF/Word/TXT），通过 Document Parser 节点拆解为文本块。
2. 向量化存储：调用 OpenAI Embeddings API（或本地 Sentence-BERT），把文本块转成数字向量，存入 Pinecone/Weaviate 等向量数据库。
3. 用户提问触发：通过 Webhook 或 Telegram/Slack 节点接收问题，同样转为向量，在数据库里找最相似的 Top 3 文本块。
4. 生成最终答案：把检索到的文本 + 用户问题一起塞给 GPT-4，用 Chat Model 节点输出口语化回复。

// 示例：在 Function 节点中组装 Prompt
const retrievedText = $input.all().map(item => item.json.content).join('nn');
return {
  prompt: `基于以下资料回答问题，若资料无答案则回复“暂无信息”：nn资料：${retrievedText}nn问题：${$input.first().json.question}`
};

五大高价值自动化场景，老板看了直拍大腿

避坑指南：三个让 RAG 失效的致命错误

• 文本块切得太碎：比如按单句切割，导致语义断裂。建议按“段落+标题”切分，保留上下文。
• 忽略元数据过滤：检索“2024年价格政策”时，必须用 metadata 过滤掉 2023 年的旧文件。
• Prompt 设计太笼统：别只说“请回答”，要明确指令如“用 bullet points 列出，不超过 3 条”。

现在轮到你了：你的业务卡在哪一步？

如果你正在被知识分散、响应延迟、人力成本拖垮，不妨在评论区告诉我：你最想用 RAG 自动化哪个环节？ 是客服？HR？还是技术文档？我会挑 3 个典型场景，手把手给你画节点连线图！