Nodo Milvus Vector Store n8nConfigura Milvus Vector Store en n8n.

Primero, la indexación. En modo Insert Documents el nodo toma los items que llegan a su entrada principal y los escribe en la colección elegida. Es el esquema de una base de conocimiento que se reconstruye cada cierto tiempo: se recogen los documentos de origen, se trocean, se convierten en vectores y se empujan a Milvus. Entre las opciones del nodo hay un interruptor Clear Collection pensado justo para eso, para arrancar con la colección vacía en vez de apilar una segunda copia de cada párrafo.

Después, la lectura. El modo Get Many convierte un Prompt en una búsqueda por similitud y devuelve las mejores coincidencias, con el tope que marca Limit. Es el modo que toca cuando el razonamiento se queda en el flujo y Milvus solo aporta la búsqueda: llega una consulta de un comercial, el nodo saca las fichas técnicas más próximas, un modelo redacta la respuesta y el resultado aterriza en una fila de Google Sheets para revisarla. Rerank Results reordena lo que vuelve antes de que el modelo lo vea, y eso pesa cuando el primer extracto y el cuarto están muy igualados.

Los dos últimos modos no devuelven nada: ceden el turno. Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) engancha la colección al conector de herramientas de un AI Agent, que decide por su cuenta consultarla cuando la pregunta toca tus datos. Una herramienta, aquí, es un recurso que el modelo puede llamar por iniciativa propia. Sus campos Name y Description son precisamente lo que el modelo lee para decidir si la llama: una descripción vaga explica la mayoría de los agentes que ignoran una base bien montada. La misma lógica si lo armas con AI Agent Tool.

¿Cuándo conviene otra cosa? En un flujo de preguntas y respuestas sin decisiones que tomar, el modo Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) detrás de un Vector Store Retriever y una Question and Answer Chain sale más simple que un agente, y mucho más fácil de depurar. En todos los casos los embeddings siguen siendo un subnodo aparte, así que el proveedor que elijas ahí, Google Gemini u otro, cobra sus propias llamadas de API. Límites a tener presentes: el nodo va por la versión 1, la colección tiene que existir en Milvus antes de que el nodo la toque, y un campo obligatorio vacío detiene la ejecución. Para el resto de la cadena, el Curso n8n lo desarrolla.