Salah satu tantangan saat menggunakan AI adalah bagaimana agar jawabannya relevan dengan data kita sendiri. Misalnya, ketika kita punya dokumen internal, database perusahaan, atau kumpulan file penting, tentu kita ingin AI bisa menjawab pertanyaan berdasarkan data itu — bukan hanya dari pengetahuan umum.

Di sinilah konsep RAG (Retrieval-Augmented Generation) masuk. Dengan menggabungkan RAG ke dalam n8n, kita bisa bikin workflow di mana AI mengambil data dari sumber tertentu (misalnya database atau file PDF), lalu memprosesnya agar jawaban yang diberikan lebih sesuai dengan kebutuhan.

Di video ini saya tunjukkan langkah awal bagaimana cara membuat AI di n8n bisa membaca data kita sendiri, lalu menjawab pertanyaan yang relevan. Workflow yang dibangun mencakup:

• Menyimpan data ke dalam database atau storage.
• Menggunakan embedding + vector store supaya data bisa dipahami AI.
• Menghubungkan AI lewat n8n agar bisa menerima pertanyaan dan memberikan jawaban sesuai konteks data.

Kamu bisa ikuti langkah detailnya di video berikut:

Kesimpulan

Dengan RAG di n8n, kita bisa membuat AI yang lebih pintar dan kontekstual. Bukan hanya menjawab pertanyaan umum, tapi juga bisa memberikan jawaban berdasarkan data pribadi atau internal yang kita miliki. Hal ini tentu sangat berguna untuk bisnis, customer support, atau bahkan kebutuhan pribadi.

Integrasi n8n + RAG adalah langkah awal untuk membangun sistem AI yang benar-benar relevan dengan kebutuhan kita. Kalau sebelumnya AI terasa “jauh” dari data internal, sekarang kita bisa bawa AI lebih dekat ke informasi yang penting bagi kita.