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Nodo Simple Vector Store n8nConfigura Simple Vector Store en n8n.

Todo lo que este nodo indexa vive en la memoria de n8n y en ningún otro sitio. El nodo Simple Vector Store n8n cabe en 2 parámetros: un modo de operación con 4 opciones y una clave de memoria. Sirve para probar una búsqueda documental antes de elegir una base real.

Probar el nodo Simple Vector Store en n8nVer los 2 parámetros

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Por qué automatizar

¿Para qué sirve el nodo Simple Vector Store n8n?

Guarda embeddings en la memoria interna de n8n. Un embedding es la representación numérica de un texto en forma de vector: permite que una IA encuentre un pasaje que significa casi lo mismo, no solo uno que repite las mismas palabras. No hay base que aprovisionar: eliges una clave, insertas y consultas. n8n lo recomienda para desarrollo.

La descripción del nodo lo dice sin rodeos: la forma más sencilla de experimentar con un vector store, sin instalación externa. De ahí sale casi todo lo demás. Ninguna cuenta, ningún servidor, ningún índice que crear. Colocas el nodo, pasas a insert y los documentos quedan consultables enseguida.

Primer escenario, un catálogo de productos que el equipo comercial consulta en lenguaje natural. Una rama lee las fichas, las trocea y ejecuta el nodo en modo Insert Documents bajo una clave de memoria. Otra rama pasa por el mismo nodo en modo Get Many, con un Prompt y un Limit, y devuelve solo los pasajes mejor clasificados. Segundo escenario, un chatbot que atiende dudas de clientes: el modo Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) convierte el almacén en una herramienta que un AI Agent invoca por su cuenta, siempre que le des un Name y una Description que expliquen cuándo usarla. Tercer escenario, una cadena de preguntas y respuestas: el nodo Vector Store Retriever lee este almacén y alimenta la Question and Answer Chain.

¿Cuándo conviene otra cosa? Aquí toca ser claro. Los datos solo viven en memoria. Se pierden cuando n8n se reinicia y también pueden purgarse si la memoria escasea. Las claves de memoria son globales, no pertenecen a un workflow: cualquier usuario de la instancia puede añadir un nodo Simple Vector Store, seleccionar la clave y leer su contenido, sin importar los permisos del workflow original. Nada confidencial debería entrar ahí. En cuanto haga falta sobrevivir a un reinicio o separar equipos, el prototipo cambia de almacén.

Los documentos llegan del resto del workflow: filas de Google Sheets, hilos de Gmail, mensajes archivados desde Slack. Del lado del modelo, el proveedor al que llamas para fabricar los embeddings, OpenAI o Anthropic, factura sus propias llamadas de API según sus condiciones. n8n no añade nada encima.

La limpieza corre por cuenta del nodo. n8n elimina almacenes antiguos cuando sube la presión de memoria y retira los que llevan un tiempo configurable sin usarse. Dos variables de entorno lo controlan, N8N_VECTOR_STORE_MAX_MEMORY y N8N_VECTOR_STORE_TTL_HOURS, ambas en -1 por defecto en autoalojado, lo que desactiva el límite y la limpieza por antigüedad.

Parámetros

¿Qué parámetros expone el nodo?

El nodo Simple Vector Store tiene 2 parámetros. Para cada uno: el nodo tal como lo configuras en n8n, qué cambia el parámetro y nuestras notas de campo.

01

Operation Mode

mode

Lo que ves en n8n

Notas y casos de uso

Este selector determina qué hace el nodo con cada item entrante y decide qué otros campos aparecen en el panel.

Parámetros clave

  • Insert Documents (insert): escribe documentos en el almacén, con Clear Store para vaciar la clave antes.
  • Get Many (load): clasifica documentos frente a un Prompt, con tope en Limit, más Include Metadata y Rerank Results.
  • Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) (retrieve): abre el almacén a otro nodo de IA.
  • Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) (retrieve-as-tool): exige un Name y una Description.
Casos de uso
un nodo en insert para montar el índice y otro en load para consultarlo.
02

Memory Key

memoryKey

Lo que ves en n8n

Notas y casos de uso

La clave nombra el sitio donde se guarda la memoria vectorial dentro de los datos del workflow. n8n le añade delante el identificador del workflow para evitar colisiones entre proyectos.

Parámetros clave

  • Memory Key: elige una clave existente o escribe una nueva, algo legible como company_knowledge_base, o una expresión como {{ $json.tenant }} cuando un mismo workflow atiende a varios conjuntos de datos.
Casos de uso
la rama que inserta y la que consulta tienen que apuntar a la misma clave. Si no, la búsqueda recorre un almacén vacío y no devuelve nada. Es lo primero que hay que mirar cuando los resultados salen a cero.
Necesitas ayuda

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FAQ

Lo que la gente pregunta al empezar

01¿El nodo Simple Vector Store viene incluido en n8n?
Sí. Forma parte del paquete de IA de n8n, que se entrega con n8n: nada que instalar y ningún coste extra por el lado de n8n. Se comporta igual en n8n Cloud y en una instancia autoalojada, la levantes con Docker o con npm en Community Edition bajo licencia Sustainable Use. Un workflow montado en un sitio funciona en el otro sin retoques. Lo que sí cuesta dinero está en otra parte: el proveedor del modelo al que llamas para generar los embeddings, OpenAI, Anthropic, Google o Mistral, factura sus propias llamadas de API según sus condiciones. n8n no suma nada a esa factura.
02¿Qué credenciales hacen falta para usarlo?
Ninguna. Este nodo no tiene credential, es decir, ningún juego de datos de acceso que guardar en n8n, ni selector de Authentication. Es lo bastante raro como para decirlo. Añades el nodo, eliges un modo, pones nombre a una clave de memoria y se ejecuta. La cuenta que sí necesitas está del lado del modelo: generar embeddings implica llamar a un proveedor, y su clave se configura en el nodo de ese proveedor, no aquí. Así que la configuración se reduce a una sola credencial en otro punto del workflow. Por eso es el camino más corto hasta un prototipo que funciona.
03¿Qué límites tiene el nodo Simple Vector Store n8n?
El primero es la persistencia, y n8n no lo disimula: los datos solo se guardan en memoria, se pierden al reiniciar y pueden purgarse cuando la memoria escasea. n8n lo recomienda para uso de desarrollo. El segundo son los accesos. Las claves de memoria son globales y no están acotadas a un workflow, así que cualquier usuario de la instancia puede añadir el nodo, seleccionar la clave y leer su contenido, sean cuales sean los permisos del workflow original. Nada sensible debería pasar por ahí. El nodo está en la versión 1 y expone 2 parámetros; lo demás lo resuelven los nodos vecinos.
04¿Cuándo conectarlo a un AI Agent en lugar de usarlo como nodo normal?
Depende de quién decide el momento de buscar. Como nodo normal dentro del flujo decides tú: una rama inserta, otra consulta y no hay agente de por medio. Conéctalo al conector de herramientas de un AI Agent cuando el modelo tenga que juzgar solo si una búsqueda aporta algo. De eso va el modo Retrieve Documents (As Tool for AI Agent), con sus campos Name y Description. Existen otros dos montajes: el nodo Vector Store Retriever alimentando una Question and Answer Chain, y el Vector Store Question Answer Tool, que resume lo que encuentra en lugar de devolver los pasajes en bruto.
05¿n8n o Make para un workflow con vector store?
El criterio que decide suele ser el alojamiento. n8n se instala en tu propio servidor con Docker o npm, o se usa en n8n Cloud, y el workflow es el mismo en ambos casos. Make solo existe alojado, sin opción de autoalojamiento, y se factura por operación. En un almacén que contiene el contenido de tus documentos, mantener el dato en una infraestructura que controlas pesa más de lo habitual, y un almacén en memoria sobre tu propia instancia nunca sale de ella. El modelo de coste también cambia: facturar por operación se dispara en un bucle que inserta muchos documentos.
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