동적 MongoDB 지식庫 채팅 로봇
중급
이것은Internal Wiki, AI RAG분야의자동화 워크플로우로, 9개의 노드를 포함합니다.주로 MongoDbTool, Agent, ChatTrigger, LmChatOpenAi, MemoryBufferWindow 등의 노드를 사용하며. OpenAI GPT 기반 동적 MongoDB 지식 라이브러리 챗봇
사전 요구사항
- •MongoDB 연결 문자열
- •OpenAI API Key
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"meta": {
"instanceId": "cba9e349b601c19a1409b9fd06680aff0a77829be13c8aad9a858d4cea7ff290"
},
"nodes": [
{
"id": "76870e68-37c2-41f9-a07b-4f895cd49332",
"name": "메모지1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-480,
448
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a2012852-fe36-4aef-acf9-abe0ff59cab1",
"name": "메모지2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-192,
448
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "9bac9112-c22f-42b3-b24b-df2eaaa2a452",
"name": "메모지3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
160,
448
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "e91ab3aa-43e7-4799-a00b-877dc8e9d17d",
"name": "메모지",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-352,
-192
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "91c92861-211c-492e-883e-f43f4d9a2d3c",
"name": "OpenAI Chat Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
-400,
288
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "c614dd51-269d-4349-9728-b19fb78b5f46",
"name": "채팅 대화 시작",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
-448,
64
],
"webhookId": "cf1de04f-3e38-426c-89f0-3bdb110a5dcf",
"parameters": {},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "40661eb9-8802-4fd9-bd7e-0b07871c43e4",
"name": "스마트 AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
-192,
64
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.7
},
{
"id": "5a88768f-3249-4f8c-924b-c4d44d36012d",
"name": "채팅 기록 저장",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
-80,
288
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "a34afd41-ff47-456b-be9e-ae98e8ddeddd",
"name": "MongoDB Database Lookup",
"type": "n8n-nodes-base.mongoDbTool",
"position": [
240,
288
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"91c92861-211c-492e-883e-f43f4d9a2d3c": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "40661eb9-8802-4fd9-bd7e-0b07871c43e4",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"5a88768f-3249-4f8c-924b-c4d44d36012d": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "40661eb9-8802-4fd9-bd7e-0b07871c43e4",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"a34afd41-ff47-456b-be9e-ae98e8ddeddd": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "40661eb9-8802-4fd9-bd7e-0b07871c43e4",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"c614dd51-269d-4349-9728-b19fb78b5f46": {
"main": [
[
{
"node": "40661eb9-8802-4fd9-bd7e-0b07871c43e4",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 내부 위키, AI RAG
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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저자
Gegenfeld
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