Nodo Postgres PGVector Store n8nConfigura Postgres PGVector Store en n8n.
Tus documentos y sus vectores caben en la misma base Postgres que ya usas. El nodo Postgres PGVector Store n8n inserta documentos en una tabla PGVector, devuelve los más cercanos a una consulta o abre esa tabla a un agente. Dos parámetros, cuatro modos.
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¿Qué hace el nodo Postgres PGVector Store n8n?
PGVector es una extensión de Postgresql, y este nodo es la puerta de n8n hacia las tablas PGVector de tu base. Inserta documentos en una tabla vectorial, recupera los que más se parecen a una consulta o deja la tabla disponible para una cadena o un agente. Una tabla vectorial guarda el texto junto a su representación numérica: eso es lo que permite buscar por significado y no por palabra exacta.
El primer patrón es el de carga. El nodo va en el flujo normal del workflow, en modo Insert Documents, y cada elemento que llega acaba en la tabla que nombraste. Ni agente ni conversación. Así se alimenta el manual de una franquicia o el histórico de fichas técnicas: documento a documento, en el momento en que se publica.
El segundo patrón responde preguntas. En modo Get Many, el nodo recibe un texto de búsqueda y devuelve los documentos mejor clasificados por cercanía. Con Limit en 10 obtienes los diez mejores. Ese resultado sigue hacia donde tú decidas, un aviso en Slack o un correo preparado para el cliente.
El tercer patrón entrega la tabla a un asistente. El modo Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) convierte el almacén de vectores en una herramienta que un AI Agent decide llamar por su cuenta, a partir de los campos Name y Description que escribes. Una herramienta, aquí, es un recurso al que el modelo acude cuando le falta un dato. La otra forma, Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool), se conecta a un Vector Store Retriever que alimenta una Question and Answer Chain, o a un Vector Store Question Answer Tool que resume antes de contestar.
¿Cuándo conviene otra cosa? Si nunca consultas tus documentos por significado, una tabla vectorial no aporta nada y una tabla Postgres corriente basta. Y como un documento debe convertirse en vectores antes de guardarse, el proveedor del modelo que elijas, OpenAI o Google Gemini por ejemplo, factura sus propias llamadas de API según sus condiciones. n8n no añade nada encima.
Los límites, sin rodeos. Este nodo no es un trigger, es decir un disparador: algo tiene que arrancar el workflow antes. Va en la versión 1, y un workflow antiguo puede mostrar una anterior, con menos opciones. Para decidir sobre la plataforma en sí, la Reseña n8n entra en detalle.
¿Cómo conectas n8n con tu base PGVector?
- 01
Crea la credencial de Postgres
En el menú Credentials, añade la credencial de Postgres: Host, Database, User, Password, Port, un modo SSL (Allow, Disable o Require) y un interruptor Ignore SSL Issues. Se crea una vez y se reutiliza en todos los workflows que tocan la misma base, así que cambiar la contraseña es editar una sola ficha.
- 02
Indica la tabla
Rellena Table Name con la tabla PGVector con la que vas a trabajar. Si todavía no existe, el nodo la crea. Cómodo la primera vez, tramposo después: una errata fabrica una tabla vacía nueva en lugar de dar un error. Escribe el nombre una vez y copia exactamente el mismo valor en el workflow que carga y en el que consulta.
- 03
Elige el modo y prueba un elemento
Ajusta Operation Mode según el papel de esta copia del nodo y ejecuta el workflow con un solo elemento. En Insert Documents verás las filas llegar. En Get Many con un Prompt corto verás si algo vuelve y en qué orden. Hacer esta prueba antes de enchufar un agente evita buscar el fallo detrás de una llamada al modelo.
¿Qué parámetros ofrece el nodo?
El nodo Postgres PGVector Store tiene 2 parámetros. Para cada uno: el nodo tal como lo configuras en n8n, qué cambia el parámetro y nuestras notas de campo.
Operation Mode
modeLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Este selector fija el papel del nodo frente a la tabla y manda sobre los campos que aparecen debajo.
Parámetros clave
- Operation Mode:
insert(Insert Documents) para escribir documentos,load(Get Many) para recuperar los documentos clasificados ante una consulta,retrieve(Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool)) para abrir el almacén a los nodos de IA,retrieve-as-tool(Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)) para exponerlo como herramienta. - Prompt: obligatorio en Get Many, el texto que se compara con los documentos guardados, muchas veces
{{ $json.question }}. - Limit: cuántos resultados mejor clasificados vuelven.
- Name y Description: obligatorios en modo herramienta, le cuentan al modelo qué contiene la tabla.
insert y otra en load.Table Name
tableNameLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Señala la tabla donde se guardan los vectores. Todos los modos lo leen, y el nodo crea la tabla cuando no existe.
Parámetros clave
- Table Name: la tabla PGVector que recibe los vectores, escrita tal cual o tomada del elemento con una expresión como
{{ $json.table }}cuando un mismo workflow atiende varios conjuntos de documentos.
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Postgres PGVector Store y n8n: preguntas frecuentes
01¿El nodo Postgres PGVector Store viene incluido en n8n?
02¿Qué hace falta para que funcione?
03¿Qué límites tiene el nodo?
04¿Por dónde empezar con el nodo Postgres PGVector Store n8n?
05¿n8n o Make para una base de conocimiento con PGVector?
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