n8nでRAGチャットボット！Slack実装＆FAQ

n8nを使用して、社内規定などのPDFファイルをAIが検索しやすい「ベクトルデータ」として保存する仕組みを構築します。このフローにより、Slack等からAIエージェントが最新情報を参照できるようになります。

Googleドライブからのファイル取得と特定

ワークフローの起点としてGoogleドライブを接続し、新しくアップロードされたファイルを検知します。まずは「Google Driveノード」でファイルの情報を取得し、次に「Download Fileノード」を使用して実データを取得します。この際、複数のファイルから正しいものを選択するために、左側の実行結果から「File ID」を正しく指定することが重要です。n8nの画面上で接続が成功すると、ノードの色が緑色に変わります。

Pineconeへのデータ登録とサブノード設定

取得したPDFをベクトルデータベースの「Pinecone」に保存します。ここで多くのユーザーが躓くのが「サブノード」の設定です。Pineconeノード単体では動作せず、テキストをどう変換し、どう分割するかを指定する「Embeddings（Text OpenAI Embeddings等）」と「Text Splitter」というサブノードを必ず有効化・接続する必要があります。今回は「text-embedding-3-small」モデルを使用し、次元数を1536に設定する具体例を紹介しています。

エラー解決とワークフローの共有

設定中に赤色のエラーが出た場合は、エラー内容をChatGPTに貼り付けて「優しく教えて」と依頼することで、不足している設定やサブノードのミスを特定できます。また、n8nはJSON形式のテキストをキャンバスに貼り付けるだけでワークフローを再現できる「コピー＆ペースト」機能が非常に強力です。他人のワークフローを模倣し、自身の認証情報（Credentials）を差し替えることで、複雑な自動化も迅速に導入可能です。

紹介されたツール・サービス

• **n8n**: ワークフロー自動化プラットフォーム

• **Google Drive**: PDFファイルの保存・取得ソース

• **Pinecone**: クラウド型ベクトルデータベース

• **ChatGPT**: エラー分析および設定アドバイス用

• **Nano Banana (Jina AI)**: 画像生成の例として紹介