Nodo Embeddings AWS Bedrock n8nConfigura Embeddings AWS Bedrock en n8n.
Un embedding es un texto convertido en una lista de números que una máquina sabe comparar. El nodo Embeddings AWS Bedrock n8n delega ese cálculo en Amazon Bedrock. Dos parámetros, dos métodos de autenticación, y un subnodo que nunca se ejecuta por su cuenta.
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¿Para qué sirve el nodo Embeddings AWS Bedrock n8n?
Este nodo le pide a Amazon Bedrock que convierta un texto en un embedding, una lista de números que coloca el significado de ese texto en un espacio donde los contenidos parecidos quedan cerca. Dentro de un flujo nunca trabaja por su cuenta: un nodo raíz le reclama vectores, y ese nodo raíz decide qué se vectoriza y en qué momento.
Primer escenario, la indexación. Una base vectorial trocea tus manuales de soporte, tus fichas técnicas o tus actas y le pide a este subnodo el vector de cada trozo. Subnodo, en el vocabulario de n8n, significa un nodo pequeño sin entrada principal: se engancha al puerto de un nodo mayor y responde cuando ese nodo lo llama. Nada entra en la base hasta que Bedrock contesta.
Segundo escenario, la búsqueda. Llega una pregunta, el mismo nodo la vectoriza y la base compara ese vector con los que ya guarda. El modelo tiene que ser el mismo en los dos lados: un texto vectorizado con un modelo de Bedrock y buscado con otro devuelve resultados sin sentido. Ese paso es el que alimenta a un AI Agent con el contenido real de tu empresa en lugar de dejarlo improvisar.
Tercer escenario, el asistente de tienda. El catálogo y las condiciones de envío van a una base vectorial, el agente responde a los compradores con ese contenido y el nodo de embeddings hace el trabajo invisible: que el catálogo se pueda buscar por significado y no por palabra exacta. Nadie lo ve en la conversación. Todo depende de él.
¿Cuándo conviene otra cosa? Este nodo solo habla con Bedrock, a través de un credential de AWS, es decir el conjunto de secretos que n8n guarda para firmar sus llamadas. Si tus claves y tus datos ya viven en otro proveedor, el subnodo de embeddings de ese proveedor te pedirá menos configuración, y la página de OpenAI cubre ese camino. Bedrock gana cuando la cuenta de AWS, las políticas IAM y la región ya son tuyas.
Conviene conocer los límites antes de montar nada. El panel cabe en 2 parámetros, Authentication y Model, más unas pocas opciones: Additional Model Request Fields para los ajustes propios de cada modelo, enviados en JSON, Max Retries y Timeout en milisegundos, que pones a 0 para desactivarlo. El nodo está en la versión 1, así que un flujo antiguo muestra el mismo panel. Para situarlo entre los demás nodos de IA están la Reseña n8n y el Curso n8n.
¿Cómo se conecta con AWS?
- 01
Elige el método de autenticación
Abre el nodo y mira Authentication. AWS (IAM) se apoya en una clave de acceso IAM y pide un credential AWS. AWS (Assume Role) asume temporalmente un rol IAM y pide un credential AWS (Assume Role). El segundo encaja en equipos que reparten roles en lugar de claves de larga duración.
- 02
Crea el credential una sola vez
Los credentials se crean en el menú Credentials de n8n, no dentro del flujo. Una vez guardado ahí el credential de AWS, cualquier flujo de esa instancia lo reutiliza, incluido un segundo nodo de embeddings en otra automatización. Así nunca pegas una clave directamente en un parámetro del nodo.
- 03
Revisa los permisos IAM
La lista desplegable Model la rellena AWS, no n8n: mezcla los modelos de embedding bajo demanda y los perfiles de inferencia de embedding. Si vuelve vacía o demasiado corta, al rol IAM que hay detrás del credential le falta seguramente
bedrock:ListFoundationModelsobedrock:ListInferenceProfiles. Añade el permiso y vuelve a abrir el nodo.
¿A qué se engancha este nodo?
Los nodos de IA de n8n trabajan en dos niveles: un nodo raíz recibe los items del flujo por su entrada principal y los subnodos se conectan a sus puertos, un tipo por puerto. Este es un subnodo con una única salida.
Salida (dónde se conecta)
- Embeddings
ai_embedding
01Embeddings
Es su única conexión. La salida se engancha al puerto de embeddings de un nodo raíz que necesita vectores, y ese nodo raíz lleva el ritmo: sin entrada principal, sin ejecución aislada, sin disparo propio.
Parámetros clave
- Required: un subnodo nunca se ejecuta solo, así que el nodo queda quieto mientras ningún nodo raíz lo llame por este puerto.
¿Qué parámetros hay que tocar?
El nodo Embeddings AWS Bedrock tiene 2 parámetros. Para cada uno: el nodo tal como lo configuras en n8n, qué cambia el parámetro y nuestras notas de campo.
Authentication
authenticationLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Este selector decide cómo le demuestra n8n a AWS que tiene derecho a llamar a Bedrock. Ajústalo lo primero: el campo de credential que aparece debajo cambia según tu elección, y la lista de modelos no se llena mientras el credential no sea válido.
Parámetros clave
- AWS (IAM) (
iam): clave de acceso IAM mediante un credential AWS, el camino más corto cuando las claves ya existen. - AWS (Assume Role) (
assumeRole): rol IAM asumido temporalmente mediante un credential AWS (Assume Role), para cuentas que dan acceso por rol.
Model
modelLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Aquí eliges el modelo de Bedrock que calcula el embedding. La lista mezcla modelos de embedding bajo demanda y perfiles de inferencia de embedding, o sea que la entrada elegida no siempre es un nombre de modelo a secas. Esa elección queda grabada en el índice, y cambiarla más tarde obliga a vectorizarlo todo otra vez.
Parámetros clave
- Model (
model): el modelo o perfil de inferencia que genera el embedding; pasa el campo a modo Expression y escribe el identificador a mano cuando la lista se queda vacía o incompleta.
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Lo que se pregunta después
01¿El nodo Embeddings AWS Bedrock es gratis en n8n?
02¿Qué credentials y permisos hacen falta?
03¿Qué límites tiene el nodo Embeddings AWS Bedrock n8n?
04¿Qué hay que conectar como mínimo para que funcione?
05¿n8n o Make para este tipo de flujo con IA?
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