Chatbot GraphRAG para la Recuperación de Conocimiento Especializado - Flujo de trabajo de n8n

• Responsables de conocimiento e investigadores que necesitan recuperación semántica rápida.


• Desarrolladores que buscan soluciones RAG sencillas sin tener que mantener una base de datos vectorial.


• Usuarios que desean plantillas de n8n listas para usar para IA conversacional.


• Empresas que desarrollan bots de soporte experto basados en grafos de datos propios.

Este flujo de trabajo de n8n agiliza el proceso de construcción de un chatbot experto impulsado por IA. A diferencia de las canalizaciones tradicionales de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que requieren configuraciones complejas que involucran almacenes vectoriales, esta solución aprovecha el nodo especializado InfraNodus GraphRAG de n8n. Este nodo se conecta directamente a una base de conocimiento de grafo conceptual para generar respuestas altamente contextuales y relevantes basadas en datos estructurados y ontologías personalizadas.

Esta plantilla de n8n, simple y de tres pasos, es ideal para probar rápidamente bases de conocimiento internas mediante la funcionalidad de chat integrada de n8n, o se puede adaptar fácilmente usando un disparador (trigger) de Webhook estándar de n8n para su despliegue externo a través del Widget de Chat de n8n. Este enfoque proporciona una alternativa potente y ligera para crear interfaces inteligentes de preguntas y respuestas.

El funcionamiento de este flujo de trabajo de n8n es conciso y está muy centrado en la recuperación de datos especializados:

1. Inicio (El disparador de n8n): El proceso comienza con el disparador de n8n When chat message received (Cuando se recibe un mensaje de chat). Este nodo captura la consulta de entrada del usuario (chatInput) en un entorno conversacional, utilizado a menudo para realizar pruebas dentro del propio entorno de n8n. Alternativamente, se puede usar un disparador de Webhook estándar de n8n para la integración con aplicaciones externas.


2. Consulta a la Base de Conocimiento: El mensaje del usuario capturado se pasa al nodo especializado de n8n Get a response from knowledge base (Obtener respuesta de la base de conocimiento) (InfraNodus GraphRAG). Este nodo utiliza el mensaje para consultar el grafo de conocimiento definido, empleando la tecnología GraphRAG para sintetizar una respuesta experta. Este paso es el núcleo del flujo de trabajo de n8n, ya que obtiene el contexto necesario.


3. Generación de Respuesta: La respuesta sintetizada, extraída de la ruta de salida {{ $json.aiAdvice[0].text }}, se envía al nodo Respond to Chat (Responder al Chat) de n8n. Este nodo entrega inmediatamente la respuesta de la base de conocimiento al usuario, completando el bucle conversacional iniciado por el disparador de n8n.

Para desplegar este flujo de trabajo experto de n8n, sigue estos pasos:

1. Importar la plantilla de n8n: Copia el código JSON proporcionado e impórtalo directamente en tu instancia de n8n.


2. Credenciales de InfraNodus: Debes configurar la credencial de la API de InfraNodus.

1. Configurar el nodo GraphRAG: Actualiza el nodo Get a response from knowledge base de n8n. Asegúrate de especificar el parámetro name correcto correspondiente al grafo (base de conocimiento) que deseas consultar en InfraNodus.


2. Activar: Guarda el flujo de trabajo de n8n y haz clic en 'Activate' (Activar). Ahora puedes probar el disparador de n8n usando la interfaz de chat integrada.

When chat message received (Disparador de n8n)
Función: Actúa como el punto de entrada conversacional para el flujo de trabajo de n8n, capturando la consulta del usuario.
Configuración Clave: Configurado para capturar chatInput, que alimenta dinámicamente la consulta al siguiente nodo.
Get a response from knowledge base (Nodo n8n de InfraNodus)
Función: El paso central de procesamiento. Este nodo de n8n utiliza GraphRAG para recuperar y sintetizar una respuesta experta basada en el grafo de conocimiento definido en InfraNodus.
Configuración Clave: Requiere las credenciales de la API de InfraNodus y el parámetro prompt configurado como ={{ $json.chatInput }} para extraer la consulta del disparador inicial de n8n.
Respond to Chat
Función: Envía la respuesta final sintetizada de vuelta a la interfaz de usuario, completando el bucle de interacción creado por el disparador inicial de n8n.
Configuración Clave: El parámetro message se establece dinámicamente usando la salida del nodo GraphRAG: ={{ $json.aiAdvice[0].text }}.
Webhook / Respond to Webhook (Deshabilitado)
* Función: Muestra la ruta alternativa para exponer este flujo de trabajo de n8n públicamente como un endpoint de API estándar, permitiendo su despliegue fuera del entorno de chat interno de n8n.