Icon

03 Beispiel Retrieval Augmented Generation

Dokument verarbeiten und vorbereiten

Mit Provider von Embedding Modellen verbinden

Hier: Openrouter

Vektordatenbank Erstellen

Benutzereingabe einer Frage

Relevante Informationen in der Vektordatenbank finden

Prompt erstellen

Chat Model verbinden

Prompt an Chat Model senden

Inhalte der Vektordatenbank anzeigen und speichern

Unter "OpenAI API key" sollte "credentials" auswählbar sein.Unter "Show advanced Settings"Die Basis-URL eingeben.Dieser sollte mit ".../v1" enden
OpenAI Authenticator
Vorgänger Knotenausführen.Dann zunächste "All models" auswählenIm Drop-down Menu, werden verfügbare Modelle angezeigt
OpenAI LLM Selector
ZugangsdatenEingeben (API key)=> Den API Key im Password Feldeintragen
Credentials Configuration
ZugangsdatenEingeben (API key)=> Den API Key im Password Feldeintragen
Credentials Configuration
GefundeneInhalte in einzelnenZeilen anzeigen
Ungroup
Unter "OpenAI API key" sollte "credentials" auswählbar sein.Unter "Show advanced Settings"Die Basis-URL eingeben.Dieser sollte mit ".../v1" enden
OpenAI Authenticator
In der Vektor Datenbanknach relevanten Inhaltenzur Frage suchen
Vector Store Retriever
Order mitDateienauswählen
Tika Parser
Content Spaltebeibehalten=> Enthält den Inhaltdes Reports
Column Filter
Vektordatenbankspeichern
Model Writer
Model: text-embedding-3-small=> $0.02 pro 1M Input
OpenAI Embedding Model Selector
Prompt an ein Chat Modelsenden
LLM Prompter
Embeddings fürTextblöcke generieren
Text Embedder
Variable to Table Row
Gesamt Textaufteilen: Maximal 2500 Zeichen200 Zeichen "überlappen"
Text Chunker
Vektor Store / Vektor Datenbankerzeugen.Spalte mit Inhalt und Embeddings auswählenWeitere Spalten, die Metadaten enthalten, auswählen.Wichtig:Das zum erzeugen der Embeddings genutzte Model muss oben verbunden werden!
FAISS Vector Store Creator
Spalte Content:Text "säubern"=> Leerzeilen etc.entfernen
String Cleaner
Vektordatenbanklesen
Model Reader
Inhalt der Vektordatenbankanzeigen=> Benötigt Zugangsdaten
Vector Store Data Extractor
Eingabe Frage des Nutzers
String Widget
Frage und Ergebnissezu einem Prompt kombinieren
Metanode

Nodes

Extensions

Links

Download

To use this workflow in KNIME, download it from the below URL and open it in KNIME:

Download Workflow
Created by: marti
Created at: 2026-04-25
On NodePit since: 2026-04-28
Last update: 2026-04-28
Created with KNIME version: v5.8.3

Deploy, schedule, execute, and monitor your KNIME workflows locally, in the cloud or on-premises – with our brand new NodePit Runner.

Try NodePit Runner!