n8n RAG 應用實戰：如何建立一個能讀取你私有文件的 AI 問答系統

你是否曾夢想過，能擁有一個專屬於你個人或公司的 AI 助理？一個不只能夠上知天文、下知地理，更能熟讀你內部所有文件——從產品規格書、會議紀錄、法律合約，到個人筆記——並根據這些「私有知識」提供精準回答的 AI 大腦。

這，就是 RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 技術的魔力。它讓大型語言模型 (LLM) 不再只依賴其龐大的通用訓練數據，而是能像一位開卷考的學霸，在回答問題前，先「檢索」你提供的特定文件，然後再根據這些文件內容，「生成」最貼切、最準確的答案。

過去，要打造這樣的系統，往往是程式高手的專利。但現在，透過 n8n 這個強大的視覺化自動化平台，你完全可以在不寫或只寫極少量程式碼的情況下，親手建立起一個功能完整的私有文件 AI 問答系統。

這篇文章將是你的 n8n RAG 終極實戰指南。我們將從 RAG 的核心概念講起，一步步拆解流程，並手把手帶你使用 n8n 的核心節點，打造一個能夠讀取你指定文件、並回答相關問題的自動化工作流。

零基礎帶你完成屬於自己的n8n自動化流程

內容目錄

什麼是 RAG？解構 AI 的「開卷考」三部曲

在我們動手之前，必須先理解 RAG 的運作原理。你可以把它想像成一個三步驟的智慧流程，這也是 AI 能夠回答私有知識的核心秘密。

建立索引 (Indexing – 存入知識):
- 讀取與切割 (Load & Chunk): 首先，系統會讀取你提供的文件（PDF, TXT, DOCX 等），並將其切割成數個有意義的小段落或「知識碎片」。
- 向量化 (Embedding): 接著，透過一個特殊的 AI 模型（Embedding Model），將這些文字碎片轉換成一長串數字，也就是「向量 (Vector)」。這些向量代表了文字在語義空間中的位置。
- 存入向量資料庫 (Vector Store): 最後，將這些向量與其對應的原文碎片，一同存入一個專門的「向量資料庫」中。這個過程，就好像為你的所有文件，建立了一套超高效的語義索引。
檢索 (Retrieval – 查找相關資料):
- 當你提出一個問題時（例如：「我們的退貨期限是幾天？」），系統會先將你的「問題」也轉換成一個向量。
- 接著，系統會拿著這個問題向量，去向量資料庫中進行「相似度搜索」，找出與你的問題在語義上最接近的幾個知識碎片（例如，文件中關於「七天鑑賞期」和「退貨流程」的段落）。
生成 (Generation – 綜合回答):
- 這是最關鍵的一步。系統並不會直接把找到的碎片丟給你，而是會將你的「原始問題」和「檢索到的相關知識碎片」，一同打包成一個新的提示 (Prompt)。
- 最後，將這個包含上下文的完整 Prompt，發送給一個強大的大型語言模型（如 GPT-5 或 Llama 3），並下達指令：「請根據我提供的『上下文資料』，回答這個『問題』。」
- LLM 會像開卷考一樣，只根據你提供的資料來生成答案，從而確保了回答的準確性與事實依據。

步驟一：準備你的知識庫 — 從文件載入到向量化索引

這是打造 RAG 應用的第一階段：將你的私有文件轉換成 AI 可以理解和檢索的知識庫。我們需要建立一個一次性的「索引工作流 (Indexing Workflow)」。

流程設計： Start -> Read Binary File -> Text Splitter -> Vector Store

文件載入 (Loading):
- 使用 Read Binary File 節點來讀取你存放在本地的 .txt, .pdf 或 .md 文件。如果你文件存放在雲端，也可以使用 Google Drive 或 Notion 等節點作為起點。
文本切割 (Chunking):
- 將文件讀取節點的輸出，連接到 Text Splitter 節點。大型語言模型有其處理長度的限制，直接將整份幾萬字的文件丟給它，效果通常不佳。此節點能將長文智能地切割成較小的、保有完整語意的段落，方便後續的檢索。
向量化與儲存 (Embedding & Storing):
- 新增 Vector Store 節點（或其他向量資料庫節點如 Chroma, Pinecone）。
- Operation: 選擇 Upsert (新增或更新)。
- Collection Name: 為你的知識庫取一個獨一無二的名稱，例如 company_faq。
- Embedding Model: 選擇一個 Embedding AI 模型，例如 OpenAI。你需要在此設定你的 OpenAI API Key 憑證。這個模型負責將文字碎片轉換成向量。
- 將 Text Splitter 的輸出連接到 Vector Store 節點。

執行這個工作流後，你的文件就已經被轉化為 AI 的長期記憶，靜靜地存放在向量資料庫中，等待被喚醒。

步驟二：建立問答流程 — 讓 n8n 成為 AI 的溝通橋樑

知識庫準備好了，接下來我們要建立第二個「問答工作流 (Q&A Workflow)」，這才是使用者會直接互動的流程。

流程設計： Webhook -> Vector Store -> Set (Prompt Engineering)

接收問題 (Trigger):
- 使用 Webhook 節點作為起點。它會產生一個專屬 URL，你可以將它對接到你的網站聊天室、LINE Bot 或任何前端應用，用來接收使用者傳來的問題。
檢索相關知識 (Retrieval):
- 連接一個與上一步相同的 Vector Store 節點。
- Operation: 這次改為選擇 Similarity Search (相似度搜索)。
- Collection Name: 輸入完全相同的知識庫名稱 company_faq。
- Query (使用 Expression): {{ $json.query.question }}。這段語法會從 Webhook 的 URL 參數中，動態地抓取使用者提出的問題。
- 這個節點會根據問題，從你的知識庫中找出最相關的幾段文字，並將它們輸出。
建構提示詞 (Prompt Engineering):
- 這是 RAG 的靈魂所在！新增一個 Set 節點來組合最終要給 LLM 的「考卷」。
- 新增一個名為 prompt 的欄位，並在 Value 中貼上以下的「提示詞模板」：請根據以下提供的「上下文資料」，用繁體中文簡潔地回答「使用者的問題」。請只使用上下文資料中的資訊來回答，如果資料不足以回答，請直接說「根據我目前的知識，我無法回答這個問題」。 --- 上下文資料： {{ $input.all().map(item => item.json.pageContent).join('\n---\n') }} --- 使用者的問題： {{ $node["Webhook"].json.query.question }}

這個 Set 節點的輸出，就是一份包含了背景資料和使用者問題的、結構清晰的完整提示詞。

步驟三：串接大型語言模型 (LLM) — 生成最終答案

有了包含上下文的精準 Prompt，最後一步就是將它交給真正的大腦——大型語言模型——來生成最終的回答。

流程設計： (承接上一步) -> OpenAI / Ollama

選擇你的 AI 大腦：
- 雲端方案 (推薦入門): 新增 OpenAI 節點，選擇 gpt-5 或 gpt-4o 等強大模型，效果最好、設定最簡單。
- 本地化方案 (注重隱私/免費): 新增 Ollama 節點，連接到你本地運行的 Llama 3 等開源模型，確保資料 100% 不外洩。
設定 LLM 節點：
- Resource/Operation: 選擇 Chat Completion (聊天模式)。
- Messages > User > Content (使用 Expression): {{ $json.prompt }}。將我們在上一步 Set 節點精心組合好的完整提示詞，傳遞給 AI。

現在，啟用這個問答工作流。當你透過 Webhook URL 提出一個關於你文件內容的問題時（例如 .../webhook?question=退貨運費由誰負擔），這個流程的最終輸出，就會是 AI 深入理解你的文件後，所生成的精準答案！

RAG 系統架構總覽與進階優化技巧

一個完整的 n8n RAG 系統，由兩個核心工作流組成：

索引流 (一次性/定期執行): 文件來源 -> 切割 -> 存入向量資料庫
問答流 (即時觸發): 使用者問題 -> 檢索向量資料庫 -> 組合 Prompt -> LLM 生成答案

如何讓你的 RAG 系統更強大？

優化文件切割 (Chunking): Text Splitter 節點中的 Chunk Size 和 Chunk Overlap 是影響檢索品質的關鍵參數。你需要根據文件的結構進行實驗，找到最適合的切割大小。
處理「查無資料」的情境： 你可以在 Vector Store (Similarity Search) 節點後加上一個 IF 節點，判斷它是否有回傳任何結果。如果沒有，就直接回覆使用者「抱歉，找不到相關資訊」，而不需要再浪費 Token 去問 LLM。
定期更新索引： 如果你的知識庫文件會頻繁變動，你可以將「索引工作流」的觸發器從手動改為 Schedule 節點，讓它每天或每週自動重新建立索引，確保 AI 的知識永遠保持在最新狀態。