Знаннєві графи в n8n: Українська IT-майстерність оживляє дані

Зв’язки, що плетуть світ: Як українська IT-майстерність оживила знання в n8n

Чуєте шепіт? То не вітер грає між серверами, а дані нарешті заговорили. Так, ви все правильно зрозуміли! У серці української IT-спільноти, де кожен новий інструмент – мов знайдений на горищі старовинний рецепт, що віщує кулінарні дива, з’явилася омріяна функція: знаннєві графи (knowledge graphs) в n8n. Це як колись ви роками збирали родовід своєї сім’ї, а тут бац – чарівний килим-літак, що миттєво показує всі зв’язки, від прапрадіда до наймолодшого двоюрідного племінника.

Багато з тих, хто шанує магію даних, просили мене додати цю родзинку до мого флагманського RAG-шаблону. Особливо після того, як на каналі я ділився секретами знаннєвих графів, використовуючи вуличне мистецтво (графіті!) та чари Python. Тож, ловіть! Сьогодні я проведу вас за лаштунки, покажу, як це працює, і, найголовніше, як ви зможете втілити цю магію у власних проєктах. Сьогодні ми трохи “похакаємо”, але обіцяю: буде цікаво, зрозуміло і, як завжди, практично.

Від векторної бази до зв’язків: чому звичайного hummus’у вже не вистачає

Пригадуєте, як ми роками будували RAG-системи, спираючись на векторизацію? Це як будувати дім із цегли. Кожна цеглинка – це шматочок інформації, запакований у вектор. Ми мали потужні векторні бази даних, як-от PostgreSQL з PGvector, або хмарні рішення типу Pinecone чи Weaviate. І це працювало! Чому ж я приділяв їм стільки уваги? Бо це був надійний фундамент, на якому можна було будувати все складніші архітектури. Це як готувати борщ: спочатку має бути добре зварений бульйон, а тоді вже усі ці смаколики.

Наш класичний RAG-пайплайн виглядає приблизно так: ми беремо дані з ваших Google Drive, розбиваємо їх на відповідні фрагменти (так звані “чанки”), і ці шматочки відправляємо до векторної бази. Наш агент може швидко відшукати потрібний фрагмент інформації, коли ви ставите йому запитання. Це чудово працює, коли потрібна проста відповідь на кшталт: “Яка погода буде завтра?”

Але є нюанс: векторні бази, хоч і потужні, не дуже добре зберігають стосунки між різними сутностями в наших даних. От уявіть, у вас багато карток з інформацією про людей, компанії, продукти. Ви просто склали їх у велику коробку. Ви можете знайти картку людини, але чи легко зрозуміти, з ким вона працює, які в неї зв’язки з іншими компаніями, які продукти вона використовує? Не дуже. Це як мати багато інгредієнтів для страви, але не мати рецепту, який пояснить, як їх поєднати.

Наш новий superpower: знаннєві графи!

І ось тут на сцену виходять знаннєві графи. Це наша нова секретна зброя, що дозволяє не просто зберігати дані, а й бачити, як вони пов’язані між собою. Уявіть, кожен факт, кожна сутність – це вузлик на величезній павутині. А зв’язки між ними – це ниточки, що їх поєднують.

Завдяки цьому наш агент стає справжнім детективом. Він може не просто знайти фрагмент інформації, а й простежити ланцюжок зв’язків. Наприклад, ви запитуєте про компанію. Агент знаходить її у вашій базі, а тоді, дивлячись на карту знань, миттєво визначає її керівний склад, ключових партнерів, продукти, які вона пропонує. Це як мати карту місцевості, де всі вулиці, будинки та їх мешканці чітко позначені.

Цю карту знань ми будуємо паралельно з векторною базою. Тобто, вся інформація зберігається, але представлена по-різному. Одне – для швидкого пошуку схожих шматочків (вектори), інше – для розуміння взаємозв’язків (графи). Це ідеально відповідає нашій філософії “агентного RAG”, де ми надаємо агенту різні інструменти для роботи з даними. Якщо питання стосується одної сутності – ми звертаємося до вектора. Якщо ж питання про взаємодію двох чи більше сутностей – ми звертаємося до знаннєвого графа.

Як це працює в реальному житті (тобто, в n8n)

Готові до дива? Уявіть, ви запитуєте: “Розкажи мені про Д-ра Танаку та Д-ра Чена”. Звичайний RAG може знайти інформацію про кожного окремо. Але знаннєвий граф дозволить відповісти на питання типу: “Як ці двоє колаборують?” Агент, що має доступ до обох баз, спершу шукає інформацію про Танаку та Чена у векторній базі, а потім, мов справжній детектив, звертається до знаннєвого графа, щоб виявити їхні зв’язки.

Це як запитати тітку Галю, яка завжди знає, що ви любите. Вона пам’ятає, що минулого разу ви відмовилися від пиріжка з капустою, а з яблучним з’їли два. Алгоритм YouTube робить те саме, тільки замість пиріжків пропонує вам відео. А знаннєвий граф – це коли ви ставите питання не просто “що мені подивитись?”, а “що мені подивитись, якщо я дивлюсь цього блогера, але мене дратує його монтаж, і я шукаю щось схоже за тематикою, але з кращою картинкою”. Це вже вищий пілотаж!

Хаки, магія та трохи української кмітливості: як зібрати все докупи

Час переходити до найцікавішого – як це все зібрати. Чесно кажучи, потрібні трохи “хакерські” навички, але не лякайтеся. Я все підготував, щоб ви могли просто копіювати й вставляти.

Крок 1: Знайомтеся, GraphiTi MCP Server

Основна магія відбувається завдяки інструменту під назвою GraphiTi MCP Server. Це наш помічник, який вміє “читати” текст, виділяти з нього сутності та зв’язки, і записувати це все у базу знань. А щоб n8n міг з ним спілкуватися, існує спеціальний n8n-вузол.

• Що таке GraphiTi? Це як цифровий художник, що замість фарб використовує великі мовні моделі (LLM), щоб розпізнавати обличчя (сутності) та зв’язки між ними на полотні вашого тексту.
• А MCP? Це протокол, який дозволяє вашому серверу (ваш n8n) спілкуватися з іншими серверами (GraphiTi).
• Neo4j – серце графа. Наша база даних для знаннєвих графів – це Neo4j. Уявіть її як величезну картотеку, де кожна картка – це сутність, а ниточки між ними – це зв’язки.

Крок 2: Це все працює на вашому сервері!

Тут є важливий нюанс: для роботи GraphiTi MCP Server та Neo4j необхідний власний сервер (Self-hosted N8N). Тому, якщо у вас ще немає свого запущеного n8n, спочатку потрібно його налаштувати. Я залишу посилання на чудовий гайд по встановленню n8n на DigitalOcean – перевірено, працює як швейцарський годинник [посилання на гайд].

Коли ваш n8n запрацює, ми встановимо GraphiTi та Neo4j прямо на цій же машині. Все, що потрібно – це запустити кілька команд у терміналі.

1. Клонуємо репозиторій GraphiTi:
   bash git clone [посилання на репозиторій GraphiTi] cd graffiti/mcp_server
2. Налаштовуємо змінні середовища:
   Потрібно буде вписати ваш OpenAI API ключ (бо LLM працює саме завдяки йому). Знайдіть файл .env.example, скопіюйте його в .env і пропишіть ключ.
   bash cp .env.example .env nano .env # Вставляємо ваш OpenAI API ключ сюди # Зверніть увагу: міняємо localhost на host.docker.internal для Neo4j, якщо вони в різних контейнерах, щоб n8n міг їх знайти!
3. Запускаємо сервери:
   bash sudo docker compose up -d
   Ця команда запустить усе необхідне. Щоб перевірити, чи все працює, введіть:
   bash sudo docker logs [ім'я_контейнера_graphiti] # Шукайте повідомлення про успішний запуск!
   І ще для впевненості:
   bash sudo docker ps -a # Усі контейнери мають бути в стані "Up"

Крок 3: Взаємодія Firewalls та N8N

Це найменш приємний, але важливий крок. Нам потрібно дозволити n8n “бачити” наш GraphiTi-сервер, але при цьому залишити все безпечним.

1. Додаємо “міст” у Docker Compose для N8N:
   Знайдіть файл docker-compose.yml вашого N8N і додайте до секції services.n8n наступне:
   yaml extra_hosts: "host.docker.internal:host-gateway"
   Перезапустіть n8n:
   bash sudo docker compose down sudo docker compose up -d
2. Знаходимо IP-адресу внутрішньої мережі:
   Тепер нам треба “зазирнути” всередину n8n-контейнера, щоб отримати його мережеву адресу.
   bash sudo docker exec -it [ім'я_вашого_n8n_контейнера] /bin/sh ip route | grep default
   Скопіюйте цю IP-адресу.
3. Налаштовуємо Firewall:
   Повертаємося на нашу хост-машину (де запущено n8n) і дозволяємо доступ до порту, на якому працює GraphiTi (зазвичай 8000, але може бути й іншим, якщо ви його змінювали). Важливо: ми дозволяємо доступ тільки з внутрішньої мережі n8n, а не з усього інтернету.
   bash sudo ufw allow from [скопійована_IP_адреса] to any port 8000 sudo ufw reload
   Це як поставити паркан навколо городу, але залишити хвіртку для свого шляхетного коня.

Крок 4: Встановлюємо спільнотний вузол в N8N

В N8N є вбудована підтримка MCP, але вона працює трохи інакше. Тому ми додамо спільнотний вузол:

1. В N8N переходимо в Settings -> Community Nodes.
2. Шукаємо n8n-nodes-mcp і встановлюємо.

Крок 5: Тестуємо зв’язок та додаємо інструменти

У вашому робочому процесі N8N додайте новий MCP Client вузол.

1. Підключення:
   • Protocol: server-sent-events (SSE)
   • URL: http://host.docker.internal:8000/sse (або той порт, що ви встановили)
2. Перевірка:
   Використайте функцію List Available Tools. Якщо ви побачите список інструментів (наприклад, add_memory, search_memory_nodes), значить, усе працює! Це як перевірити, чи всі інструменти у вашій майстерні на місці.

Крок 6: Робота з даними – два шляхи

Тепер у нашому RAG-пайплайні маємо два основні шляхи:

1. Add Memory: Цей вузол бере ваш документ (наприклад, статтю чи опис), надсилає його в GraphiTi. GraphiTi за допомогою LLM витягує з тексту сутності та зв’язки і зберігає їх у Neo4j. Це як ваш помічник, який читає книгу і робить нотатки про всіх персонажів та їхні стосунки.

   • Operation: execute_tool
   • Tool Name: add_memory
   • Parameters: document_name (назва вашого документа) і document_body (сам текст).

2. Search Memory Nodes: Це інструмент для вашого агента. Коли агент отримує складне питання, він використовує цей вузол, щоб запитати Neo4j про зв’язки.

   • Operation: execute_tool
   • Tool Name: search_memory_nodes
   • Parameters: query (питання, яке ставить користувач). Найкраще, щоб LLM агента сам формував це запитання.

Коли знаннєві графи – це не просто fizzy drink, а смакуються на всі 100%

Здавалося б, кінець історії? Аж ніяк! Ми тільки-но почали. Тепер ваш агент може не лише знаходити інформацію, а й розуміти її в контексті.

Але є одне “але”. Чи завжди потрібен цей складний механізм? Знаннєві графи – це потужний інструмент, але й ресурсомісткий. Витягання сутностей та зв’язків за допомогою LLM може займати час і коштувати певних грошей, якщо ви працюєте з великими обсягами даних.

Коли варто використовувати знаннєві графи?

• Якщо ваші дані мають багато складних взаємозв’язків (наприклад, мережі соціальних взаємодій, бізнес-процеси, генеалогічні дерева).
• Якщо ви хочете, щоб ваш агент міг знаходити інформацію, спираючись на контекст та зв’язки, а не лише на схожість слів.
• Якщо вам потрібна глибша аналітика та розуміння даних.

Коли, можливо, краще обійтися без них?

• Якщо ваша інформація переважно лінійна і не має складних зв’язків.
• Якщо першочергова задача – швидкий пошук схожих шматочків тексту.
• Якщо ви працюєте з обмеженими ресурсами або хочете максимально спростити систему.

У таких випадках, можливо, вам достатньо буде векторної бази. Або ж ви захочете спробувати комбінацію, де векторна база – для швидкого пошуку, а знаннєвий граф – для специфічних, глибоких запитів.

Що далі? Вечірка знань триває!

Я лише пошкрябав поверхню того, що можна зробити зі знаннєвими графами в n8n. Ця інтеграція відкриває безліч можливостей для створення справді розумних агентів.

Якщо ця подорож у світ зв’язків вас захопила, якщо ви хочете більше технічних історій, не забудьте поставити вподобайку, підписатися на канал та поділитися думками в коментарях. Що ви будете будувати за допомогою знаннєвих графів? Які ще складні технічні теми ви б хотіли бачити у захоплюючій розповіді?

А зараз, любі друзі, збирайте дані, творіть мережі знань, і нехай ваші агенти будуть розумними, як наймудріші дідусі нашої України!