用 Google Drive + Gemini 搭建企业文档 RAG 聊天机器人
输入:Google Drive 企业文档文件夹;处理:n8n 自动索引到 Pinecone 向量库,Chat Trigger 接收提问后由 AI Agent 检索并生成回答;输出:带上下文的文档问答对话
- 给谁
- 需要在企业内部快速部署基于现有文档的问答助手的团队
- 你会得到
- 员工上传或更新 Google Drive 文档后,系统自动索引,随后可通过聊天界面基于文档内容获得带上下文的回答
- 你需要
- n8n · google-drive · pinecone · gemini
硬约束
前置条件:n8n 实例(自托管或云)、Google Cloud 项目(已启用 Vertex AI API)、Google AI Studio API Key、Pinecone 账号(已创建名为 company-files 的索引)、Google Drive 专用文件夹。费用:Google AI API 与 Pinecone 按各自定价计费,n8n 按实例方案计费。边界:模板使用轮询触发(everyMinute),非实时;索引维度与 metric 需与 embedding 模型匹配;未配置权限控制,任何能访问 Chat Trigger 的人均可提问。
他们做了什么
作者 mihailtd 在 n8n 模板库发布了一个工作流模板,实现:当 Google Drive 指定文件夹中有文档新增或更新时,自动下载、切分、生成 embedding 并索引到 Pinecone;同时提供一个 Chat Trigger 入口,员工提问时由 AI Agent 检索向量库并由 Gemini 生成回答,附带 Window Buffer Memory 维持短期对话上下文。
效果如何
模板在 n8n 平台获得约 35 万次浏览(author_report)。来源未提供具体准确率或用户满意度数据。
值得知道
1. 模板中 Google Drive Trigger 使用轮询(everyMinute),非实时推送;大文件或大量更新时可能产生延迟。2. 索引维度需与 text-embedding-004 输出匹配,否则 Pinecone 写入会失败。3. 来源使用模型参数为 gemini-2.0-flash-exp(实验版),实际可用版本可能随 Google 更新变化。4. 未配置访问控制,生产环境需额外限制 Chat Trigger 的访问范围。5. 本站未实测该工作流,reproduction=not_tested。
n8n 工作流模板
结构已检查 · 未实际运行下载后在 n8n 选择“Import from File”,或复制 JSON 后粘贴到编辑器。先配置自己的账号,再用测试数据运行;模板默认未启用。
配置与测试清单
需要绑定的凭证
- Pinecone Vector Store 节点:绑定pineconeApi 凭证。
- Embeddings Google Gemini 节点:绑定Google Gemini/PaLM API 凭证。
- Pinecone Vector Store (Retrieval) 节点:绑定pineconeApi 凭证。
- Embeddings Google Gemini (retrieval) 节点:绑定Google Gemini/PaLM API 凭证。
- Download File From Google Drive 节点:绑定Google Drive OAuth2 凭证。
- Google Drive File Updated 节点:绑定Google Drive OAuth2 凭证。
- Google Drive File Created 节点:绑定Google Drive OAuth2 凭证。
- Google Gemini Chat Model 节点:绑定Google Gemini/PaLM API 凭证。
- Google Gemini Chat Model (retrieval) 节点:绑定Google Gemini/PaLM API 凭证。
需要替换的配置
- 源模板来自 n8n 公开库 #2753(约 18 个节点)。导入后先保持未启用,核对触发器、表达式与外部 API 端点。
- Sticky Note 中的说明仅供参考;按自己的账号、表结构或频道 ID 替换占位配置。
测试输入与预期结果
- 在测试环境手动执行一次主路径,确认每个需凭证的节点已连接且无鉴权错误。
- 用一条合成/脱敏样例数据跑通,核对输出字段与下游写入目标,再考虑生产启用。
模板处理说明
- 已移除原作者凭证绑定、webhookId 与执行数据,工作流设为未启用;节点、连线与原文提示词保持原样。未在 n8n 中实际运行。
- 未改业务逻辑;运行前请自行核对密钥、配额与隐私合规。
模板获取日期: 2026-10-25
步骤
准备外部账号与凭证
在 n8n 外部完成三项账号准备,随后在 n8n 中配置对应凭证。 1. Google Cloud:创建项目并启用 Vertex AI API。 2. Google AI Studio:获取 API Key(用于 Gemini 模型调用)。 3. Pinecone:注册账号,获取 API Key,创建索引 company-files(需选择与你所用 embedding 模型匹配的维度与 metric)。 4. Google Drive:创建专用文件夹存放企业文档。 5. n8n 凭证配置:进入 n8n Credentials,分别添加: - Google Drive OAuth2 - Google Gemini (PaLM) API(填入 Google AI API Key) - Pinecone API(填入 Pinecone API Key)
导入工作流并配置触发器与向量库
从 n8n 模板库导入本工作流(ID 2753),或导入 workflow.json。随后完成两项节点配置: - 两个 Google Drive Trigger 节点(Google Drive File Created / Updated):将 folderToWatch 改为你创建的 Google Drive 专用文件夹。 - 两个 Pinecone Vector Store 节点(insert 与 retrieval 各一):将 pineconeIndex 设为 company-files。 其余节点参数保持模板默认值即可运行。
配置 AI Agent 系统提示词
打开 AI Agent 节点,在 Options > System Message 中填入以下提示词。该提示词决定机器人如何检索文档并回答员工问题。
运行提示词 · 来源原文。AI Agent 节点 Options > System Message 字段
You are a helpful HR assistant designed to answer employee questions based on company policies. Retrieve relevant information from the provided internal documents and provide a concise, accurate, and informative answer to the employee's question. Use the tool called "company_documents_tool" to retrieve any information from the company's documents. If the answer cannot be found in the provided documents, respond with "I cannot find the answer in the available resources."
验证自动索引与问答
激活工作流后执行两项验证: 1. 自动索引:向 Google Drive 目标文件夹上传一份新文档(或更新现有文档)。等待约 1 分钟(轮询间隔),检查 Pinecone 控制台确认 company-files 索引中已新增对应文本块。 2. 问答测试:打开 Chat Trigger 的聊天界面,输入与文档内容相关的问题(如"我们的年假政策是什么?")。预期看到 AI Agent 调用 company_documents_tool 检索 Pinecone,随后由 Google Gemini Chat Model 生成基于文档的回答。Window Buffer Memory 会保留最近几轮对话上下文,支持多轮追问。
可复制提示词
搭建指导 · 本站建议版本。交给搭建助手,先确认输入和权限
这一段是提示词,页面不会在这里插入广告。
你正在协助搭建一个 n8n RAG 聊天机器人。请根据上述步骤确认用户已完成:1)Google Cloud / Google AI / Pinecone 账号与凭证;2)工作流导入与节点配置;3)AI Agent systemMessage 已填入。若用户卡在凭证配置,请引导其检查 OAuth 回调地址与 API Key 权限范围。
搭建前请确认已拥有 n8n 实例管理员权限、Google Cloud 项目所有者权限、Pinecone 项目写权限。
来源
RAG chatbot for company documents using Google Drive and Gemini · mihailtd · n8n.io · 2025-01-20
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