Эмбеддинговые модели — это класс моделей ИИ, которые переводят текст, документы, запросы пользователей и другие объекты в векторы, то есть в числовые представления смысла.

В отличие от обычного поиска по ключевым словам, такой подход позволяет работать с данными на уровне смысла: находить похожие запросы, документы и ответы, даже если формулировки отличаются.

В связке с векторными базами (например, Qdrant) эти модели становятся основой “умных” сценариев в n8n: от поиска по базе знаний до контекстных ответов чат‑ботов.

Как это работает в связке n8n + эмбеддинги + векторная база
В типичном сценарии сначала данные (документы, диалоги, статьи, карточки товаров) подготавливаются и передаются эмбеддинговой модели, которая превращает их в векторы.

Далее эти векторы сохраняются в векторной базе данных. Когда пользователь задает вопрос или когда бизнес‑процессу нужен “контекст”, n8n отправляет запрос в ту же эмбеддинговую модель, получает вектор запроса и через векторную базу находит ближайшие по смыслу элементы.

Дальше n8n использует найденный контекст в следующих шагах сценария: передает его в LLM‑модель для генерации ответа, подставляет в шаблоны писем, использует для принятия решений в автоматизации. Таким образом, внутри n8n строится цепочка:

• преобразование текста в эмбеддинги;
• поиск по векторной базе;
• использование найденного контекста в следующих узлах (AI‑узлы, отправка сообщений, запись в CRM и т.д.).

Какие задачи это решает в бизнесе
Такой подход позволяет “оцифровать” знания компании и опыт сотрудников в виде векторной базы, к которой можно обращаться из любых сценариев n8n. Практические кейсы:

• умный поиск по базе знаний и документам прямо из бота или формы, вместо стандартного FAQ на ключевых словах;
• контекстные AI‑ответы клиентам, которые учитывают предыдущие обращения и внутренние регламенты;
• интеллектуальная маршрутизация заявок: система по смыслу понимает тему обращения и отправляет его нужному отделу или в нужный сценарий обработки.

Для внутренних пользователей это означает быстрый доступ к нужной информации без ручного перечитывания документов. Для клиентов — более точные и “человеческие” ответы без ощущения, что они общаются с примитивным скриптом.