Integración Contextual AI n8nAutomatiza Contextual AI con n8n.

Una sola ejecución levanta el agente, su almacén y los primeros archivos, y devuelve el identificador que reutilizan las operaciones posteriores.

• Agent Name: el nombre que recibe el agente nuevo, por ejemplo un bot de atención al cliente.
• Configuration Mode: Pre-Built parte de una plantilla de Agent Composer, Custom espera tu propio YAML en Custom Template.
• Pre-Built Template: Simple Search para búsqueda multimodal rápida, Agentic Search para razonamiento en varios pasos.
• Datastore Configuration: crear un almacén con Datastore Name, o enlazar los existentes con Datastore IDs.
• System Prompt: las instrucciones que el agente sigue al generar una respuesta.

Devuelve los agentes de la cuenta con su identificador, así un flujo localiza el correcto por su nombre y no arrastra un ID escrito a fuego.

• Limit: requerido, el número máximo de agentes que vuelven en una llamada.
• Cursor: el valor que dejó la llamada anterior, para traer el siguiente grupo de resultados.

Borra un agente para siempre. La operación es irreversible, conviene dejarla detrás de una condición y no en mitad del camino habitual.

• Agent ID: requerido, el identificador del agente que se borra, normalmente {{ $json.id }} desde un paso de List Agents.

Prepara un almacén vacío al que llegarán documentos después. Sirve cuando el almacén tiene que existir antes de que corra el resto.

• Datastore Name: requerido, el nombre del almacén, por ejemplo el que guarda la documentación de producto.
• Configuration (JSON String): la configuración del almacén como JSON serializado; si se deja vacío, se aplica la configuración por defecto.

Manda un archivo que viaja en el item entrante a un almacén, donde pasa a ser material consultable por un agente.

• Datastore ID: requerido, el almacén que recibe el documento.
• Input Binary Field(s): el nombre del campo binario del item entrante; vacío, entran todos los campos binarios.
• Metadata (JSON String): una petición de metadatos en JSON serializado, cuyo custom_metadata es un diccionario plano de claves y valores.

Lee los metadatos y el estado de procesamiento de un documento, que es como un flujo se entera de si la ingesta terminó de verdad.

• Datastore ID: requerido, el almacén que contiene el documento.
• Document ID: requerido, el identificador del documento que se consulta.

Trae los almacenes de la cuenta, con la opción de quedarse solo con los que están enlazados a un agente.

• Limit: requerido, el número máximo de almacenes que vuelven en una llamada.
• Cursor: el valor de la llamada anterior, para pasar a la página siguiente.
• Agent ID: filtra la lista a los almacenes enlazados a ese agente.

Lanza una pregunta a un agente y recoge su respuesta, apoyada en los documentos a los que ese agente llega.

• Agent ID: requerido, el agente que contesta.
• Query: requerido, la pregunta en sí, a menudo {{ $json.question }} desde un formulario.
• Retrievals Only: activado, la operación recupera fragmentos y se salta la generación.
• Include Retrieval Content Text: añade a la respuesta el texto de los contenidos recuperados.
• Conversation ID: continúa una conversación existente; si se rellena, el historial enviado se ignora.

Puntúa un conjunto de textos frente a una pregunta y los devuelve ordenados por relevancia, para que solo sigan los que aportan.

• Query: requerido, la pregunta contra la que se puntúan los textos.
• Documents: requerido, la lista de textos separados por comas.
• Model: ctxl-rerank-v2-instruct-multilingual, su variante mini, o ctxl-rerank-v1-instruct.
• Top N: cuántos resultados de cabeza vuelven; en 0, vuelven todos.
• Instruction: una indicación opcional para orientar el reordenamiento.

Evalúa una respuesta contra una regla escrita, y convierte una sensación difusa sobre la calidad en algo que el flujo puede bifurcar.

• Query: requerido, la pregunta que se formuló.
• Response: requerido, la respuesta que se somete a evaluación.
• Unit Test: requerido, la regla que la respuesta debe cumplir, escrita como una frase.

Arranca un trabajo de lectura sobre un archivo que trae el item entrante. Devuelve el trabajo, no el texto, de ahí las dos operaciones siguientes.

• Input Binary Field(s): el nombre del campo binario del item entrante que se va a parsear.
• Parse Mode: Standard es el modo disponible.
• Figure Caption Mode: leyendas de figuras Concise o Detailed.
• Enable Document Hierarchy: conserva la estructura del documento.
• Page Range: acota el trabajo a un tramo de páginas.

Dice en qué punto está un trabajo de lectura. Es el paso de espera entre lanzar el trabajo y recoger lo que ha producido.

• Job ID: requerido, el identificador del trabajo que se consulta, tomado de la operación que lo lanzó.

Recoge la salida de un trabajo de lectura ya terminado y la entrega al resto del flujo.

• Job ID: requerido, el identificador del trabajo del que se quieren los resultados.
• Output Types: una lista separada por comas entre markdown-document, markdown-per-page y blocks-per-page.