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Nœud Redis Chat Memory n8nConfigurer Redis Chat Memory dans n8n.

Un agent qui oublie tout entre deux messages n'est pas un agent conversationnel. Le nœud Redis Chat Memory n8n range l'historique dans Redis. C'est un sous-nœud, un nœud qu'on accroche à un autre au lieu de l'exécuter seul. Il porte 3 paramètres et tourne en version 2.

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Pourquoi automatiser

À quoi sert le nœud Redis Chat Memory n8n ?

Il stocke l'historique d'une conversation IA dans Redis au lieu de le garder dans le workflow. Le nœud racine, celui qui reçoit les items du workflow et pilote le modèle, relit cet historique à chaque exécution. Le modèle retrouve donc ce qui a été dit avant, sans qu'on lui renvoie toute la discussion à chaque message.

Prends un assistant qui répond sur un widget de chat. Sans mémoire, chaque message repart de zéro : le visiteur donne son numéro de commande, pose sa question juste après, et le modèle ne sait plus de quelle commande on parle. Branche ce nœud sur l'AI Agent, cale Session ID sur la session de chat, et le fil tient.

Deuxième cas, une équipe qui fait tourner plusieurs canaux sur un même workflow. Par défaut, tous les nœuds Redis Chat Memory d'un workflow accèdent à la même instance de mémoire : deux canaux liraient l'historique l'un de l'autre. Donner une clé de session distincte à chaque nœud de mémoire sépare les conversations, et c'est précisément le rôle de Session ID réglé sur customKey.

Troisième cas, un assistant qui tourne depuis des semaines et dont l'historique gonfle. Context Window Length limite le nombre d'échanges passés envoyés au modèle, Session Time To Live décide combien de temps la session reste dans Redis. Entre les deux, tu choisis une conversation légère ou une conversation qui traîne toute sa transcription dans chaque appel, facturé par le fournisseur du modèle, OpenAI, Anthropic ou un autre.

Quand vaut-il mieux autre chose ? Si le fil n'a besoin de tenir que le temps d'une exécution, un serveur de mémoire est une pièce en trop. Redis se justifie quand l'historique doit survivre à l'exécution, être partagé entre workflows, ou expirer selon une durée que tu fixes. Et si le nœud racine est une chaîne et non un agent, la mémoire n'y est de toute façon pas proposée.

Les limites se voient vite. Le nœud expose 3 paramètres, pas un de plus : aucune politique d'éviction, aucun nettoyage de messages au-delà de la fenêtre de contexte, aucune lecture ni écriture d'un message isolé. Les actions destructives sur l'historique appartiennent à d'autres nœuds : un Chat Memory Manager pointé sur la même session peut écraser ce que celui-ci a enregistré. L'Avis n8n replace la plateforme dans son ensemble, et AI Agent Tool accepte le même port de mémoire quand un agent est appelé comme outil.

Connexion

Que faut-il brancher avant de lancer ?

  1. 01

    Créer le credential Redis

    Ouvre le menu Credentials de n8n et ajoute un credential Redis. Il attend un Password, un Host (localhost par défaut), un Port (6379 par défaut), un Database Number (0 par défaut) et un bouton SSL. Tous les workflows de l'instance y ont accès, donc un second nœud de mémoire ajouté plus tard ne demandera aucune nouvelle saisie.

  2. 02

    Le sélectionner sur le nœud

    Pose le nœud Redis Chat Memory sur le canevas et choisis ce credential dans son panneau. Il n'y a pas de sélecteur d'authentification ici : un seul type de credential, donc aucun choix à faire. Le reste du panneau, ce sont les 3 paramètres détaillés plus bas.

  3. 03

    L'accrocher à un nœud racine

    Tire un trait depuis le port de mémoire d'un AI Agent, d'un AI Agent Tool, d'un Chat Memory Manager ou d'un Chat Trigger vers le nœud. Un sous-nœud ne s'exécute jamais seul : le seul moyen de tester la connexion, c'est de lancer le nœud racine et de regarder l'exécution. Posé tout seul sur le canevas, il ne fait rien.

Connexions

Sur quel port se branche-t-il ?

n8n répartit le travail IA entre un nœud racine, qui reçoit les items du workflow, et des sous-nœuds accrochés à ses ports, un type de sous-nœud par port. Celui-ci occupe le port de mémoire, et rien d'autre.

Sortie (où il se branche)

  • Memoryai_memory
01MemoryLe port de mémoire, c'est l'endroit où un nœud racine va chercher l'historique de conversation qu'il doit emmener dans l'appel suivant. Redis Chat Memory se branche là et nulle part ailleurs : sans entrée principale, il ne reçoit jamais d'items directement.

Le port de mémoire, c'est l'endroit où un nœud racine va chercher l'historique de conversation qu'il doit emmener dans l'appel suivant. Redis Chat Memory se branche là et nulle part ailleurs : sans entrée principale, il ne reçoit jamais d'items directement.

Paramètres clés

  • Optional : un agent répond sans mémoire, il oublie simplement tout d'un message à l'autre.
  • AI Agent : le nœud racine habituel dès qu'un assistant doit retenir un prénom ou un numéro de dossier.
  • Chat Trigger : le point d'entrée d'un workflow de chat, qui expose lui aussi un port de mémoire.
  • Chat Memory Manager : le nœud qui lit et réécrit l'historique stocké, pointé sur la même session Redis.
Cas d'usage
un assistant de chat dont le fil résiste à un rafraîchissement de page, puisque l'historique vit dans Redis et pas dans l'exécution.
Paramètres

Comment régler les 3 paramètres ?

Le nœud Redis Chat Memory compte 3 paramètres. Pour chacun : le nœud tel que tu le configures dans n8n, ce que le paramètre change, et nos notes de terrain.

01

Session ID

sessionIdType

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Ce réglage désigne la conversation que le nœud lit et écrit. Chaque historique est rangé sous une session, et deux exécutions qui partagent une session partagent un fil.

Paramètres clés

  • Session ID : fromInput (Connected Chat Trigger Node) cherche un champ d'entrée nommé sessionId venant d'un Chat Trigger branché directement ; customKey (Define below) laisse écrire une expression qui référence des données des nœuds précédents, ou un texte fixe.
  • Session Key From Previous Node : le champ qui porte la clé quand tu la définis toi-même, souvent {{ $json.sessionId }}.
Cas d'usage
une session par client sur un chat de support, pour que deux personnes qui écrivent à la même minute ne tombent jamais sur l'historique de l'autre.
02

Session Time To Live

sessionTTL

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Ici, tu fixes la durée pendant laquelle Redis garde la session avant de la jeter. C'est le seul paramètre qui agit une fois le workflow terminé.

Paramètres clés

  • Session Time To Live : un nombre de secondes, la durée de stockage de la session. Réglé sur 0, elle n'expire pas et l'historique reste tant que rien ne vient l'effacer.
Cas d'usage
un bot commercial dont le fil doit repartir à neuf si le visiteur revient le lendemain, et un assistant interne dont l'historique a vocation à rester. Le même nœud couvre les deux, à un nombre près.
03

Context Window Length

contextWindowLength

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Historique stocké et historique envoyé sont deux choses différentes. Ce nombre fixe combien d'échanges passés le modèle reçoit réellement comme contexte à chaque appel.

Paramètres clés

  • Context Window Length : le nombre d'interactions précédentes prises en compte comme contexte, indépendamment de ce que Redis conserve.
Cas d'usage
un dépannage qui s'étire sur une longue conversation, où seuls les derniers échanges comptent pour la réponse. Fenêtre serrée, modèle concentré : chaque interaction en plus, c'est du texte envoyé au fournisseur à chaque message.
Besoin d'aide

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FAQ

Les questions qui suivent

01Le nœud Redis Chat Memory n8n est-il gratuit ?
Oui du côté n8n. Le nœud fait partie du paquet IA livré avec n8n : il est là sur n8n Cloud, l'offre hébergée par n8n, comme sur une instance auto-hébergée en Community Edition sous licence Sustainable Use. Rien à installer, aucun supplément à payer à n8n. Ce qui peut coûter est ailleurs : le serveur Redis auquel tu te connectes, et le fournisseur du modèle de chat branché sur le même nœud racine, qui facture ses propres appels d'API selon ses conditions. Le nœud de mémoire, lui, n'appelle aucun modèle.
02Que faut-il pour qu'il fonctionne ?
Deux choses. Un credential Redis, créé une fois dans le menu Credentials de n8n et réutilisable dans tous les workflows de l'instance, et un nœud racine sur lequel se brancher. Ce nœud est un sous-nœud : il n'a pas d'entrée principale et ne s'exécute jamais seul, donc il ne fait quelque chose qu'une fois accroché au port de mémoire d'un AI Agent, d'un AI Agent Tool, d'un Chat Memory Manager ou d'un Chat Trigger. Aucun sélecteur d'authentification sur le nœud : il n'y a rien à choisir au-delà du credential.
03Quelles sont les limites du nœud ?
Il fait une seule chose et expose 3 paramètres en version 2 : la clé de session, la durée de vie de la session, le nombre d'échanges passés transmis au modèle. Impossible de lire, modifier ou supprimer un message isolé depuis le panneau. Un comportement surprend souvent : mets plusieurs nœuds Redis Chat Memory dans un workflow et ils accèdent tous à la même instance de mémoire par défaut, donc une action destructive venue d'un autre nœud peut écraser ce que celui-ci a stocké. Des clés de session différentes règlent le problème.
04Que faut-il brancher au minimum, et par où commencer ?
Au minimum un nœud racine et un modèle de chat, puisque la mémoire seule ne répond à rien. Le montage de départ, c'est un AI Agent avec un modèle de chat sur son port modèle et ce nœud sur son port de mémoire. Commence avec Session ID sur l'option Connected Chat Trigger Node si un Chat Trigger alimente l'agent directement : la clé de session arrive alors toute seule. Passe à Define below quand la conversation démarre ailleurs, sur un ticket ou un numéro de téléphone, et qu'il faut nommer la clé toi-même.
05n8n ou Make pour ce type de workflow IA ?
Ça dépend de l'endroit où doivent vivre les données et de la façon dont tu veux payer. n8n s'auto-héberge en Docker ou en npm, ce qui garde l'historique de conversation et la connexion Redis sur une infrastructure que tu maîtrises, et le même workflow tourne aussi sur n8n Cloud. Make est hébergé uniquement, sans option d'auto-hébergement, et facture à l'opération : prévisible, mais qui grimpe avec le volume. Les deux se construisent visuellement. Contenus sensibles ou gros volume, la question de l'hébergement tranche en général.
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