Nodo Recursive Character Text Splitter n8nConfigura Recursive Character Text Splitter en n8n.
Un buscador documental vale lo que vale su troceado. El nodo Recursive Character Text Splitter n8n corta de forma recursiva: primero por párrafos, luego por frases, luego por palabras. Tres campos que ajustar, un puerto que conectar, y nada se ejecuta sin un nodo raíz delante.
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¿Qué hace el nodo Recursive Character Text Splitter n8n?
Toma el texto que le entrega un loader y lo parte en trozos (los « chunks ») del tamaño que tú marcas, cortando donde el texto ya se corta solo. El párrafo se mantiene entero mientras quepa, después la frase, después la palabra. Partir una palabra por la mitad es el último recurso, y por eso n8n lo recomienda para la mayoría de los casos.
Caso uno, la base documental de la empresa. Un Default Data Loader lee los documentos que el flujo de trabajo ha recogido, este nodo los trocea y los chunks pasan a vectorizarse y guardarse. Cuando un AI Agent conteste las preguntas del equipo, leerá esos trozos. Un chunk que se corta en mitad de una definición se recupera mal por muy bueno que sea el modelo.
Caso dos, el informe larguísimo que nadie abre. Una Summarization Chain no lo procesa de una sola vez: trabaja por tandas. El splitter fabrica esas tandas y Chunk Overlap impide que una frase repartida entre dos trozos quede amputada. El modelo llega de un proveedor como OpenAI, que cobra sus propias llamadas de API según sus condiciones.
Caso tres, un asistente interno que consulta documentación técnica a través de un AI Agent Tool. Aquí el campo que importa es Options: si el material está escrito en Markdown, Split Code hace que el corte siga los títulos y los bloques de código en vez de adivinar dónde acaba un párrafo.
¿Cuándo conviene otra cosa? Un troceado que corta cada N caracteres, sin mirar el contenido, deja trozos de longitud idéntica y eso da previsibilidad, pero parte frases por la mitad sin miramientos. El recursivo renuncia a esa regularidad para no romper el sentido, y ese cambio compensa lo bastante a menudo como para ser la opción por defecto. La otra alternativa es no trocear nada: una fila de Google Sheets o un ticket corto ya cabe entero.
Dos límites antes de conectar. El nodo cuenta caracteres, no tokens (las unidades que procesa y factura un modelo), así que un tamaño válido con un proveedor puede desbordar con otro. Y en la versión 1 expone tres campos y una sola opción, nada sobre metadatos ni encabezados. El Curso n8n trabaja estos ajustes sobre flujos reales.
¿A qué se conecta este troceador?
En los flujos de IA, n8n separa el nodo raíz, que se ejecuta sobre los items, de los subnodos conectados a sus puertos: este es un subnodo, así que no hace nada mientras un nodo raíz no lo llame.
Salida (dónde se conecta)
- Text Splitter
ai_textSplitter
01Text Splitter
El nodo no tiene entrada principal, solo un puerto, Text Splitter. Se arrastra un cable desde ahí hasta un nodo raíz que acepte troceador, y ese raíz decide cuándo llamarlo y qué texto entregarle.
Parámetros clave
- Optional: un nodo raíz admite un troceador en ese puerto y este es uno de los candidatos, no una obligación.
- Default Data Loader: convierte los documentos de un item en texto y pasa cada documento por el troceador antes de vectorizar.
- Summarization Chain: necesita el texto largo ya cortado para resumirlo en varias pasadas.
¿Qué campos ofrece el nodo?
El nodo Recursive Character Text Splitter tiene 3 parámetros. Para cada uno: el nodo tal como lo configuras en n8n, qué cambia el parámetro y nuestras notas de campo.
Chunk Size
chunkSizeLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Este campo fija cuántos caracteres entran en un trozo. Es un techo, no una longitud exacta: el nodo rellena hasta ese número y luego retrocede hasta el corte natural más cercano por debajo.
Parámetros clave
- Chunk Size: cuenta caracteres, no palabras ni tokens, algo que conviene recordar al compararlo con la ventana de contexto de un modelo.
Chunk Overlap
chunkOverlapLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
El solape repite el final de un trozo al principio del siguiente. Sin él, una frase que cae justo en la frontera se parte en dos y ninguna mitad contiene la afirmación completa, que es como una búsqueda acaba fallando sobre un pasaje que sí está en el documento.
Parámetros clave
- Chunk Overlap: cuenta caracteres copiados del trozo anterior; mantenlo bastante por debajo de Chunk Size, porque ese texto repetido consume el mismo presupuesto.
Options
optionsLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Options es una colección vacía hasta que le añades algo. Guarda el ajuste que cambia dónde busca el nodo sus puntos de corte; si la dejas cerrada, el comportamiento sigue siendo el de la prosa normal.
Parámetros clave
- Options: la colección en sí, que se abre con Add Option y no trae nada relleno.
- Split Code: elige un lenguaje como
python,markdown,htmlojavay el corte sigue esa sintaxis en lugar de los párrafos.
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Lo que se pregunta la gente antes de conectarlo
01¿El nodo Recursive Character Text Splitter n8n es gratis?
02¿Qué hace falta configurar para que funcione?
03¿Qué límites tiene este nodo?
04¿Qué hay que conectar como mínimo y con qué subnodo empezar?
05¿n8n o Make para un flujo de troceado así?
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