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Nœud Workflow Retriever n8nConfigurer Workflow Retriever dans n8n.

La réponse que ta chaîne IA cherche se trouve parfois derrière un appel d'API, pas dans une base vectorielle. Le nœud Workflow Retriever n8n confie la recherche à un autre workflow n8n et renvoie ce que ce workflow produit. Il expose 8 paramètres, n'a pas d'entrée principale et se branche sur un seul port.

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Pourquoi automatiser

À quoi sert le nœud Workflow Retriever n8n ?

Le nœud Workflow Retriever permet à une chaîne de questions-réponses d'aller chercher ses documents dans un workflow n8n plutôt que dans un index déjà constitué. Quand la chaîne a besoin de contexte, ce nœud appelle le workflow que tu lui as désigné, lui transmet les valeurs que tu as définies, et rend les éléments obtenus à la chaîne. C'est un sous-nœud, c'est-à-dire un nœud qui se raccorde à un nœud racine et ne s'exécute jamais tout seul.

Premier cas de figure : une recherche interne qui existe déjà. Beaucoup d'équipes ont un workflow qui interroge un outil métier et renvoie les fiches correspondantes. En mettant Source sur database et en saisissant l'identifiant de ce workflow, cette recherche devient l'étape de récupération d'une chaîne de questions-réponses. Rien à indexer, rien à recalculer quand une fiche change.

Deuxième cas : des données trop fraîches pour être indexées. Un stock, des factures ouvertes, le planning du jour. Un workflow qui lit un tableur et filtre les lignes peut être appelé au moment de la question, donc la chaîne voit toujours l'état réel. C'est là que le nœud s'accorde bien avec un workflow Google Sheets, ou avec ce que tu automatises déjà côté Slack et Gmail.

Troisième cas : l'aiguillage. Comme le workflow appelé reçoit les valeurs que tu construis dans les champs du nœud, tu peux lui passer une catégorie, un identifiant client ou une langue, et le laisser choisir la source à interroger. La logique de récupération vit alors dans un workflow que tu testes seul, ce qui se débogue beaucoup mieux qu'une consigne écrite dans un prompt.

Quand vaut-il mieux autre chose ? Si tes documents sont des fichiers stables et les questions sémantiques, un retriever de base vectorielle reste plus adapté : il est fait pour la recherche par similarité et n'exécute pas un workflow à chaque question. Si tu veux que le modèle décide lui-même du moment d'aller chercher une information, passe par un outil branché sur un AI Agent : un retriever, lui, est appelé par la chaîne, pas choisi par le modèle. Et pour une simple réponse à partir du prompt, un modèle de chat OpenAI ou Anthropic suffit, sans étape de récupération.

Les limites méritent d'être posées tout de suite. Ce nœud n'a pas d'entrée principale, et aucun réglage sur le nombre de documents rendus, leur tri ou leur mise en cache : ce que renvoie le workflow appelé est exactement ce que reçoit la chaîne, donc le filtrage se fait dans ce workflow. La page décrit la version 1 du nœud, la plus haute du catalogue ; un workflow ancien peut afficher moins d'options. Côté n8n, rien n'est facturé ; le fournisseur du modèle de chat que tu branches, lui, facture ses propres appels d'API.

Connexions

Sur quoi ce nœud se branche-t-il ?

n8n sépare le travail IA entre un nœud racine, qui reçoit les items du workflow, et des sous-nœuds raccordés à ses ports, un type de sous-nœud par port. Ce nœud étant un sous-nœud, la seule connexion qui compte est le port qu'il alimente.

Sortie (où il se branche)

  • Retrieverai_retriever
01RetrieverC'est le port de sortie par lequel le nœud livre les contenus récupérés à un nœud racine. Tire un fil depuis la prise retriever du nœud racine et choisis Workflow Retriever.

C'est le port de sortie par lequel le nœud livre les contenus récupérés à un nœud racine. Tire un fil depuis la prise retriever du nœud racine et choisis Workflow Retriever.

Paramètres clés

  • Required : un nœud racine doté d'un port retriever ne démarre pas tant que rien n'y est branché.
  • Question and Answer Chain : l'attelage le plus courant, la chaîne pose la question et ce nœud fournit de quoi y répondre.
  • MultiQuery Retriever : se place entre la chaîne et ce nœud, et reformule la question de plusieurs façons avant de l'appeler.
  • Contextual Compression Retriever : l'accepte aussi, et réduit ce qui remonte avant que la chaîne le lise.
Cas d'usage
une chaîne de questions-réponses qui répond sur des commandes en cours, la recherche de commande restant dans son propre workflow.
Paramètres

Quels paramètres le nœud propose-t-il ?

Le nœud Workflow Retriever compte 8 paramètres. Pour chacun : le nœud tel que tu le configures dans n8n, ce que le paramètre change, et nos notes de terrain.

01

Source

source

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Indique à n8n quel workflow appeler quand la chaîne réclame des documents. Tout le reste du panneau sert à décrire ce qu'on envoie à ce workflow, donc ce champ se règle en premier.

Paramètres clés

  • Source : database (Database) charge le workflow depuis la base par son identifiant, parameter (Parameter) le charge depuis un paramètre.
  • Workflow ID : requis avec Database, c'est l'identifiant du workflow à exécuter.
  • Workflow JSON : requis avec Parameter, c'est le code JSON complet du workflow, collé dans le nœud.
Cas d'usage
garder le workflow de récupération dans la base tant qu'on le retouche, et réserver Workflow JSON aux cas où l'on veut une copie autonome embarquée dans le nœud.
02

Name

fields.name

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Donne son nom à l'une des valeurs transmises au workflow appelé. Ce workflow la lit comme n'importe quel champ entrant : le nom saisi ici est donc celui qu'il attend de son côté.

Paramètres clés

  • Name : nom du champ à renseigner, la notation par points est acceptée, par exemple data.person[0].name ; le panneau affiche e.g. fieldName tant que rien n'est tapé.
Cas d'usage
un workflow qui filtre des clients par segment attend un champ segment, c'est ce nom qu'on écrit ici, la valeur suivant dans le champ de valeur correspondant.
03

Type

fields.type

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Déclare la nature de la valeur portée par le champ. Le choix fait ici commande le champ de valeur qui s'affiche en dessous, ce qui explique pourquoi le nœud compte un paramètre de valeur par type.

Paramètres clés

  • Type : stringValue (String), numberValue (Number), booleanValue (Boolean), arrayValue (Array), objectValue (Object).
Cas d'usage
une recherche par identifiant de compte reste sur String, alors qu'un indicateur qui autorise les enregistrements archivés se met sur Boolean.
04

Value

fields.stringValue

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Porte le texte transporté par le champ dès que Type vaut String. C'est ici qu'atterrit la majorité des paramètres de récupération : identifiants, noms de catégorie, codes de langue, terme repris de la question.

Paramètres clés

  • Value : une chaîne, saisie telle quelle ou construite par une expression comme {{ $json.customerId }} quand la valeur vient de l'item entré dans le nœud racine.
Cas d'usage
transmettre une référence produit pour que le workflow appelé ne remonte que les pages de documentation rattachées à ce produit.
05

Value

fields.numberValue

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Transporte une valeur chiffrée pour un champ dont le Type est Number. Le panneau l'accepte comme une chaîne, donc une expression qui aboutit à un nombre fonctionne aussi bien qu'un chiffre saisi à la main.

Paramètres clés

  • Value : un champ texte pour le nombre à envoyer, souvent une expression du genre {{ $json.limit }} plutôt qu'une valeur figée.
Cas d'usage
dire au workflow appelé combien de lignes ramener, pour qu'une même recherche serve une réponse courte et une réponse détaillée.
06

Value

fields.booleanValue

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Envoie un oui ou un non au workflow appelé quand Type vaut Boolean. Pratique pour les interrupteurs que ce workflow relit dans un nœud If avant de choisir sa branche.

Paramètres clés

  • Value : true (True) ou false (False), pris dans le sélecteur et non tapés.
Cas d'usage
un indicateur qui autorise ou non les brouillons, pour qu'une chaîne interne les voie et qu'une chaîne exposée aux clients les ignore.
07

Value

fields.arrayValue

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Fait passer plusieurs valeurs sous un même nom lorsque Type vaut Array. Le workflow appelé les reçoit sous forme de liste, à parcourir ou à utiliser comme jeu de filtres.

Paramètres clés

  • Value : un champ texte pour la liste, écrit dans la forme que montre le repère du panneau, e.g. [ arrayItem1, arrayItem2, arrayItem3 ].
Cas d'usage
envoyer les étiquettes concernées par la question pour que le workflow interroge d'un coup tous les dossiers correspondants au lieu d'être rappelé plusieurs fois.
08

Value

fields.objectValue

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Porte une charge structurée quand Type vaut Object. On y vient dès que le workflow appelé attend un petit ensemble de valeurs liées entre elles plutôt qu'une donnée isolée.

Paramètres clés

  • Value : un champ json, donc un contenu écrit en JSON, avec des clés imbriquées si besoin.
Cas d'usage
faire suivre un objet de filtre contenant une plage de dates et un statut, que le workflow appelé recopie directement dans sa requête d'API.
Besoin d'aide

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FAQ

Les questions qu'on se pose ensuite

01Le nœud Workflow Retriever n8n est-il inclus ?
Oui. Il fait partie du paquet IA livré avec n8n, donc rien à installer et aucun surcoût côté n8n. Il se comporte de la même façon sur n8n Cloud, l'offre hébergée par n8n, et sur une instance auto-hébergée avec Docker ou npm, en Community Edition sous licence Sustainable Use. Un workflow construit d'un côté tourne de l'autre sans retouche. La seule facturation qui apparaît autour d'une chaîne IA vient du fournisseur du modèle de chat branché sur le nœud racine, qui facture ses propres appels d'API selon ses conditions.
02Que faut-il configurer pour que le nœud fonctionne ?
Rien côté compte. Ce nœud n'a ni credential, c'est-à-dire un identifiant enregistré dans n8n, ni sélecteur d'authentification : aucune clé à créer, aucun droit à accorder pour le nœud lui-même. Ce qu'il lui faut, c'est un workflow à appeler, atteignable par son identifiant avec Source sur Database ou collé en JSON avec Source sur Parameter, plus un nœud racine doté d'un port retriever. L'authentification n'entre en jeu qu'à travers le sous-nœud de modèle raccordé à ce nœud racine, qui porte le credential du fournisseur, et à travers ce que le workflow appelé interroge.
03Quelles sont les limites du nœud ?
Il n'a pas d'entrée principale et ne s'exécute jamais seul : impossible de le tester en cliquant dessus, il part quand le nœud racine réclame du contexte. Ses 8 paramètres ne règlent ni le nombre de documents remontés, ni leur classement, ni une mise en cache, parce que tout cela relève du workflow appelé. Filtrer, dédoublonner, raccourcir : ça se fait là-bas. Cette page documente la version 1, la plus haute du catalogue, et un workflow ancien peut afficher un panneau plus court.
04Que faut-il brancher au minimum, et par quoi commencer ?
Commence par une Question and Answer Chain comme nœud racine, et raccorde ce nœud à son port retriever. La chaîne réclame aussi un sous-nœud de modèle de chat, celui qui dialogue avec le fournisseur et porte la clé d'API. Construis ensuite le workflow appelé à part, jusqu'à ce qu'il rende des éléments propres sur une entrée de test : un retriever ne vaut que ce que son workflow lui donne. MultiQuery Retriever et Contextual Compression Retriever acceptent aussi ce nœud, et deviennent plus lisibles une fois que la chaîne simple répond juste.
05n8n ou Make pour ce type de récupération IA ?
Ça dépend de l'endroit où tes données ont le droit de vivre et de ta façon de payer. n8n tourne sur ton propre serveur ou sur n8n Cloud, donc un workflow de récupération qui touche à des dossiers sensibles peut rester chez toi. Make est hébergé uniquement, facturé à l'opération, ce qui reste prévisible à volume stable mais grimpe quand une chaîne appelle un retriever à chaque question. Côté construction, n8n propose ce modèle de sous-nœuds où un workflow entier sert d'étape de récupération, là où Make privilégie des scénarios linéaires. Tranche sur l'hébergement, la maîtrise des données, le modèle de coût et la logique visuelle.
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