Adiós Vector DBs: El Nuevo RAG de Google en n8n (Más Barato y Fácil)

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:fire: Olvídate de configurar bases de datos vectoriales complejas.

La nueva API “File Search” de Google Gemini maneja el chunking, los embeddings y la recuperación de documentos automáticamente, y es ridículamente barata o gratis.

En este video, te enseño cómo usar esta nueva tecnología dentro de n8n para crear un flujo de RAG (Retrieval-Augmented Generation) completo.

:backhand_index_pointing_down: LO QUE APRENDERÁS EN ESTE TUTORIAL:

:white_check_mark: Google File Search API: Qué es y por qué reemplaza a los métodos tradicionales de RAG.

:white_check_mark: N8N Workflow: Cómo integrar el almacén de archivos de Google con agentes de IA.

ENGLISH
:fire: Forget about configuring complex vector databases.

Google Gemini’s new File Search API handles chunking, embeddings, and document retrieval automatically — and it’s ridiculously cheap or even free.

In this video, I’ll show you how to use this new technology inside n8n to build a complete RAG (Retrieval-Augmented Generation) workflow.

:backhand_index_pointing_down: WHAT YOU’LL LEARN IN THIS TUTORIAL:

:white_check_mark: Google File Search API: What it is and why it replaces traditional RAG methods.

:white_check_mark: N8N Workflow: How to integrate Google’s file storage with AI agents.