用 Qdrant 和 Mistral 对本地文件问答

用 Qdrant 和 Mistral 对本地文件问答

一个 n8n 工作流，监视 n8n 所在机器上的一个文件夹。它把文件夹里的文本文件存在 Qdrant 向量库里：新文件加进去，修改过的替换掉，删除的清掉。然后一个聊天窗口用 Mistral 模型读取匹配的段落，回答关于这些文件的问题。原来的说明用银行对账单作例子。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，二十三个节点和六张便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• 聊天模型原来是 mistral-small-2402，Mistral 已于 2025 年 6 月 16 日停用它。这个副本调用 mistral-small-2603，这是 Mistral 文档里 Mistral Small 4 的 API 名称，2026 年 11 月 12 日查阅。
• 聊天原来读名叫 BankStatements 的集合，而文件存进的是 local_file_search。Qdrant Vector Store1 现在读 local_file_search，聊天就能找到文件夹分支存进去的内容。
• Prepare Embedding Document 原来用 $json.directory 拼每个文件的位置，而 Read File 节点并不返回这个字段。现在改成从文件的二进制数据里读目录和文件名，这样存下的位置就和触发器报告的路径一致。
• Search For Existing Point 在删除文件的分支上查的是 file_changed，现在改成查 file_deleted。
• 两个搜索原来都用 limit 1 只请求一个点，所以一个文件只有一个片段被清掉。现在上限是 1000。
• 一张便签原来邀请读者去一个聊天社区和论坛，最后那一段已经删掉。
• 凭据关联和保存模板时留下的标记已删掉。请选你自己的凭据。

开始之前

• 自己托管的 n8n。n8n Cloud 上没有 Local File Trigger。
• 一个 Mistral API 密钥。
• 一台 n8n 能访问的 Qdrant 服务器，需要时还要它的 API 密钥。
• 一个放纯文本文件、供工作流监视的文件夹。

设置

1. 启动 n8n 时允许 Local File Trigger。从 n8n 2.0 起它默认被排除，所以要把它从 NODES_EXCLUDE 里去掉。
2. 让 n8n 能读这个文件夹。从 n8n 2.0 起，N8N_RESTRICT_FILE_ACCESS_TO 默认是 ~/.n8n-files，所以要把你的文件夹加进去。用 Docker 的话，在 /home/node/host_mount/local_file_search（也就是 Local File Trigger 里的路径）挂载一个文件夹，或者改这个路径。
3. 在 n8n 里导入 workflow.json：新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File。
4. 添加一个 Mistral Cloud 凭据，在 Embeddings Mistral Cloud、Embeddings Mistral Cloud1 和 Mistral Cloud Chat Model 里选中它。
5. 添加一个 Qdrant 凭据，在 Qdrant Vector Store、Qdrant Vector Store1 和四个 Qdrant HTTP 节点里选中它。HTTP 节点里还写着地址 http://qdrant:6333。你的 Qdrant 在别处的话，把它改掉。
6. 激活工作流。把一个文本文件复制进文件夹，在 Executions 里看这次运行出现。
7. 在编辑器里打开聊天，问一问这个文件。回答应该用到它的内容。

一次运行的过程

1. Local File Trigger 在每个文件被新增、修改或删除、写入完成之后触发。Set Variables 把事件变成 file_added、file_changed 或 file_deleted 之一，带上文件路径，并把集合命名为 local_file_search。
2. Handle File Event 把这一条分到三个输出之一。
3. 新增：Read File 读入文件，Prepare Embedding Document 用文件位置、处理时间和内容拼成一段文字。Qdrant Vector Store 用 Mistral 做嵌入并存起来。Default Data Loader 把文件路径作为 filter_by_filename 附上，Recursive Character Text Splitter 把文字切成块。集合不存在时，Qdrant 会创建它。
4. 修改：Search For Existing Point1 向 Qdrant 查 filter_by_filename 等于这个路径的点。Has Existing Point?1 检查有没有，Delete Existing Point 把它们删掉。Remap for File_Added Flow 再把路径送上新增的路线，文件就重新存了一遍。
5. 删除：Search For Existing Point 找到这个路径对应的点，Has Existing Point? 检查它们，Delete Existing Point1 把它们删掉。这两个删除节点在原来的命名里，编号是互相错开的。
6. 聊天：Chat Trigger 把问题交给 Question and Answer Chain。Vector Store Retriever 从 Qdrant Vector Store1 取回匹配的块，Mistral Cloud Chat Model 据此写出回答。

改变样子

• 文件夹和事件：Local File Trigger。
• 集合名：Set Variables 里的 qdrant_collection，以及 Qdrant Vector Store1 的集合。两处要保持一致。
• 文件怎么切分：Recursive Character Text Splitter，它自己的默认值是 1000 个字符、不重叠。
• 聊天读多少段落：Vector Store Retriever，默认取 4 个。
• 聊天模型：Mistral Cloud Chat Model。

值得知道的

• 只有工作流激活之后发生变化的文件才会被索引。文件夹里原来就有的文件，要重新保存一次才会被读入。
• Prepare Embedding Document 从 n8n 内存中的二进制数据（默认模式）里把文件按文本解码。PDF 和图片读出来是乱码，而文件系统或 S3 的二进制模式只会给节点一个引用，不是内容。
• 手动触发器带着没有文件事件的数据进入 Set Variables，所以点 Test workflow 没有什么用。
• 修改过但没有已存片段的文件会被跳过，不会被新增。Set Variables 还设了一个 directory，没有任何节点读它。
• file created 那一行写的是工作流处理文件的时间，不是文件创建的时间。
• 每个文件的文字都会发给 Mistral 做嵌入，每个问题还会把匹配的段落发给 Mistral。Qdrant 存着这些段落。对于银行对账单或其他私人文件，请先看 Mistral 的数据条款，以及你的 Qdrant 在哪里运行。
• 费用：嵌入和回答都用你的 Mistral 密钥。
• 聊天没有过滤条件，它会搜索集合里的所有文件。