RAG: Cerca (vector)

Descrizione

Retrieval semantico sulla knowledge base vettoriale DEL TENANT: embeddizza la query (provider a scelta — OpenAI/Voyage/Ollama, BYOK) e fa una KNN coseno sul vector DB selezionato, ritornando i top-k chunk più simili da passare a un nodo agente/LLM come contesto di grounding. Isolamento garantito: vede SOLO le collection del tenant (namespace per-database). La query arriva dal campo o dall'input (stringa, {query} o {text}). Output: { query, results: [{ id, score, payload }] }. Use case: rispondere a domande sui documenti caricati dal tenant, FAQ aziendali, manuali, knowledge base di supporto.

⚙️ Parametri di configurazione

Campi mostrati nell’editor quando si configura il nodo. Generati direttamente dal NodeDefconfigFields.

💡 Esempio configurazione

Snippet JSON del nodo come compare nel workflow. I valori sono derivati daidefaultValue e dai parametri required.

{
  "id": "node-rag_search-1",
  "defId": "rag_search",
  "label": "RAG: Cerca (vector)",
  "config": {
    "databaseId": "<databaseId>",
    "collection": "<collection>",
    "provider": "openai",
    "model": "text-embedding-3-small",
    "topK": 5
  }
}

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