n8nでRAG構築！API設定とGoogle Cloud Console連携入門

この動画では、n8nを使用してGoogle Drive、Pinecone、Slackを統合し、RAG（検索拡張生成）システムを構築する一連の流れを解説しています。自動化されたワークフローを通じて、AIが独自の社内文書を参照しながらチャットで回答する仕組みを実装します。

Google Cloud Consoleの設定と認証

Google Driveからデータを取得するためには、Google Cloud Consoleでのプロジェクト作成が必須です。まずOAuth同意画面を設定し、「外部」ユーザー向けに公開設定を行います。次に、n8nからアクセスするためのクライアントIDと秘密鍵（Client Secret）を発行します。この際、n8n側で表示される「Redirect URL」をGoogle側の「承認済みのリダイレクトURI」に必ず登録してください。最後に、利用するGoogle Drive APIを有効化することで、n8nとの連携準備が整います。

Pineconeによるベクトルデータベースの構築

AIが文章の意味を理解して検索できるように、Pineconeを設定します。インデックス作成時の重要なポイントは「Dimension（次元数）」です。OpenAIのEmbeddingモジュール（text-embedding-3-smallなど）を使用する場合、次元数は「1536」に設定し、メトリック（処理基準）を一致させる必要があります。n8nのワークフロー内では、ファイルを読み込む「Binary」形式を指定し、テキストを適切なサイズ（500文字程度）に分割（Chunking）してデータベースにインサートします。

Slackアプリの作成とイベント連携

エンドユーザーとの接点としてSlack Appを構築します。Slackの管理画面から「Scopes」を設定し、メッセージの読み取りや投稿に必要な権限（app_mentions:read, chat:write等）を付与します。n8nの「Webhook URL」をSlackの「Event Subscriptions」にある「Request URL」に貼り付けることで、メンションされた際にn8nへ通知が飛ぶようになります。テスト環境から本番環境（Production URL）へ切り替える際は、URLの変更を忘れないように注意が必要です。

今回紹介されたツール・サービス

• **n8n**: ワークフローのハブとなる自動化ツール

• **Google Cloud Console**: API管理および認証基盤

• **Pinecone**: AIが参照するベクトルデータベース

• **Slack**: チャットインターフェースとなるツール

• **OpenAI / Gemini**: Embeddingおよび回答生成に使用するLLM