GitHub OpenAPI RAG 聊天（Pinecone + OpenAI）
AI 驅動
17 個節點
進階
高品質、即插即用的 n8n 自動化流程，快速提升工作效率。
核心解決方案
- 省下大量手動作業時間
自動化日常繁瑣工作，將心力專注於更高價值的任務。
- 降低人為錯誤率
工作流程標準化，確保資料準確無誤地在不同平台間同步。
- 24/7 全天候運作
即使在休息時間，自動化流程也會持續為你提供服務。
- 極速部署與整合
無需自行開發，匯入 JSON 檔案並填寫 API Key 即可完成設定。
整合的應用程式
v
vectorStorePinecone O
OpenAI 設定教學
預估設定時間：10-15 分鐘
你需要準備
OpenAI Pinecone
1
執行資料填充
手動點擊「HTTP Request」節點後的「Test step」，將 GitHub 的 API 文件抓取並存入 Pinecone。
2
配置 AI Agent
在「AI Agent」節點中，確認工具箱（Tools）已正確連結「Vector Store Tool」。
3
設定記憶體
使用「Window Buffer Memory」節點，讓 AI 能夠記住之前的對話上下文。
購買後解鎖完整設定教學
包含 3 個設定步驟 + 1 個 API 設定指南 + 常見問題排除
1. 匯入模板後，畫面會分為「索引（Indexing）」與「查詢（Querying）」兩大部分。2. 請先執行上半部的 HTTP Request 流程來填充資料。3. 確保 AI Agent 已連結正確的模型節點。
1
執行資料填充 HTTP Request
手動點擊「HTTP Request」節點後的「Test step」，將 GitHub 的 API 文件抓取並存入 Pinecone。
2
配置 AI Agent AI Agent
在「AI Agent」節點中，確認工具箱（Tools）已正確連結「Vector Store Tool」。
3
設定記憶體 Window Buffer Memory
使用「Window Buffer Memory」節點，讓 AI 能夠記住之前的對話上下文。
API 設定指南
OpenAI 設定教學
載入中...
測試方法
1. 點擊「Test workflow」。2. 在彈出的聊天視窗中輸入如「How do I list GitHub repositories?」。3. 觀察 AI 是否能從向量資料庫中檢索出正確的 GitHub API 資訊。
啟用自動化
由於是 manualTrigger，此流程主要用於內部測試或作為後端 API，可將 Trigger 改為 Webhook 以供外部應用呼叫。
常見問題排除
AI 找不到任何資料
請檢查「HTTP Request」是否成功抓取 JSON，並確認 Pinecone 節點中的 Index Name 是否為 「n8」。
OpenAI 額度不足
請檢查 OpenAI 帳戶餘額，Embeddings 與 Chat 模型皆需消耗 Token。
個人使用授權 NT$ 790
AI 進階模板 即時下載 JSON 檔案
完整中文設定教學
包含 LINE / Telegram 設定指南
終身功能更新
安全付款 · PAYUNi 金流
或者購買超值方案包
包含在此套件中 RAG 向量搜尋進階包