VectorGov

AI & Machine Learning

v0.1.6

Last updated Jan 20, 2026

n8n node para busca semântica em documentos jurídicos brasileiros via VectorGov

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Included Nodes

VectorGov

Description

n8n-nodes-vectorgov

Node n8n para busca semântica em documentos jurídicos brasileiros via VectorGov.

!VectorGov Node
!License
!Version

Funcionalidades

O node VectorGov permite integrar busca semântica em documentos jurídicos brasileiros aos seus workflows n8n:

Buscar: Busca semântica com filtros por tipo de documento, ano e mais
Listar Documentos: Lista todos os documentos indexados na base
Obter Documento: Obtém detalhes de um documento específico
Estimar Tokens: Estima quantidade de tokens para uso com LLMs
Enviar Feedback: Envia avaliação (like/dislike) para melhorar os resultados

Instalação

Via n8n Community Nodes

1. Vá em Settings > Community Nodes
2. Clique em Install
3. Digite n8n-nodes-vectorgov
4. Aceite os riscos e clique em Install

Via npm (self-hosted)

cd ~/.n8n/nodes
npm install n8n-nodes-vectorgov

Configuração

Obter API Key

1. Acesse https://vectorgov.io/playground
2. Faça login ou crie uma conta
3. Gere uma nova API Key
4. Copie a chave (formato: vg_xxx...)

Configurar Credenciais no n8n

1. No n8n, vá em Credentials > New
2. Procure por “VectorGov API”
3. Cole sua API Key
4. Salve

Operações

Buscar

Realiza busca semântica nos documentos jurídicos.

Parâmetros:

Exemplo de saída:

{
  "success": true,
  "total": 5,
  "query_id": "abc123...",
  "hits": [
    {
      "chunk_id": "LEI-14133-2021#ART-033",
      "text": "Art. 33. O julgamento das propostas...",
      "score": 0.95,
      "document_id": "LEI-14133-2021",
      "article_number": "33"
    }
  ]
}

Listar Documentos

Lista todos os documentos indexados.

Parâmetros:

| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|———–|——|————-|———–|
| Limite | number | Não | Máximo de documentos (padrão: 50) |

Obter Documento

Obtém detalhes de um documento específico.

Parâmetros:

| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|———–|——|————-|———–|
| ID do Documento | string | Sim | Ex: LEI-14133-2021 |

Estimar Tokens

Estima quantidade de tokens de um contexto para uso com LLMs.

Parâmetros:

Exemplo de saída:

{
  "success": true,
  "context_tokens": 1500,
  "query_tokens": 10,
  "system_tokens": 200,
  "total_tokens": 1710
}

Enviar Feedback

Envia avaliação de uma busca para melhorar resultados futuros.

Parâmetros:

Exemplos de Workflows

1. Busca via Webhook

Recebe uma pergunta via HTTP e retorna resultados da busca.

[Webhook] → [VectorGov: Buscar] → [Respond to Webhook]

📋 Clique para copiar o workflow JSON

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "httpMethod": "POST",
        "path": "busca-juridica",
        "responseMode": "responseNode"
      },
      "name": "Webhook",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "position": [250, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "search",
        "query": "={{ $json.body.query }}",
        "topK": 5,
        "searchMode": "default"
      },
      "name": "VectorGov",
      "type": "n8n-nodes-vectorgov.vectorGov",
      "position": [450, 300],
      "credentials": {
        "vectorGovApi": {
          "id": "SEUCREDENTIALID",
          "name": "VectorGov API"
        }
      }
    },
    {
      "parameters": {
        "respondWith": "json",
        "responseBody": "={{ $json }}"
      },
      "name": "Respond",
      "type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
      "position": [650, 300]
    }
  ],
  "connections": {
    "Webhook": { "main": [[{ "node": "VectorGov", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "VectorGov": { "main": [[{ "node": "Respond", "type": "main", "index": 0 }]] }
  }
}

2. Integração com OpenAI (RAG Completo)

Busca contexto no VectorGov e gera resposta com GPT-4.

[Webhook] → [VectorGov: Buscar] → [Code: Formatar] → [OpenAI: Chat] → [Respond to Webhook]

📋 Clique para copiar o workflow JSON

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "httpMethod": "POST",
        "path": "chat-juridico",
        "responseMode": "responseNode"
      },
      "name": "Webhook",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "position": [200, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "search",
        "query": "={{ $json.body.query }}",
        "topK": 5,
        "searchMode": "precise",
        "advancedOptions": {
          "includeSystemPrompt": true,
          "promptStyle": "detailed"
        }
      },
      "name": "VectorGov",
      "type": "n8n-nodes-vectorgov.vectorGov",
      "position": [400, 300],
      "credentials": {
        "vectorGovApi": {
          "id": "SEUCREDENTIALID",
          "name": "VectorGov API"
        }
      }
    },
    {
      "parameters": {
        "jsCode": "const hits = $input.first().json.hits || [];nconst context = hits.map(h => [${h.chunkid}] ${h.text}).join('\n\n');nconst systemPrompt = $input.first().json.systemprompt || 'Você é um assistente jurídico especializado em licitações.';nnreturn {n  systemPrompt,n  context,n  query: $('Webhook').first().json.body.query,n  queryId: $input.first().json.query_idn};"
      },
      "name": "Formatar Contexto",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [600, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "model": "gpt-4o-mini",
        "messages": {
          "values": [
            {
              "role": "system",
              "content": "={{ $json.systemPrompt }}"
            },
            {
              "role": "user",
              "content": "Contexto:n{{ $json.context }}nnPergunta: {{ $json.query }}"
            }
          ]
        }
      },
      "name": "OpenAI",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.openAi",
      "position": [800, 300],
      "credentials": {
        "openAiApi": {
          "id": "SEUOPENAICREDENTIAL_ID",
          "name": "OpenAI API"
        }
      }
    },
    {
      "parameters": {
        "respondWith": "json",
        "responseBody": "={{ { answer: $json.message.content, query_id: $('Formatar Contexto').first().json.queryId } }}"
      },
      "name": "Respond",
      "type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
      "position": [1000, 300]
    }
  ],
  "connections": {
    "Webhook": { "main": [[{ "node": "VectorGov", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "VectorGov": { "main": [[{ "node": "Formatar Contexto", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "Formatar Contexto": { "main": [[{ "node": "OpenAI", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "OpenAI": { "main": [[{ "node": "Respond", "type": "main", "index": 0 }]] }
  }
}

3. Chatbot no Telegram

[Telegram Trigger] → [VectorGov: Buscar] → [OpenAI: Chat] → [Telegram: Send Message]

4. Monitoramento de Documentos com Notificação

Verifica novos documentos diariamente e notifica no Slack.

[Schedule (diário)] → [VectorGov: Listar Documentos] → [IF novo documento] → [Slack: Send Message]

📋 Clique para copiar o workflow JSON

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "rule": {
          "interval": [{ "field": "hours", "hoursInterval": 24 }]
        }
      },
      "name": "Schedule",
      "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      "position": [200, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "listDocuments",
        "limit": 100
      },
      "name": "VectorGov",
      "type": "n8n-nodes-vectorgov.vectorGov",
      "position": [400, 300],
      "credentials": {
        "vectorGovApi": {
          "id": "SEUCREDENTIALID",
          "name": "VectorGov API"
        }
      }
    },
    {
      "parameters": {
        "jsCode": "const docs = $input.first().json.documents || [];nconst ontem = new Date(Date.now() - 246060*1000);nconst novos = docs.filter(d => new Date(d.created_at) > ontem);nnif (novos.length === 0) {n  return [];n}nnreturn novos.map(d => ({ json: d }));"
      },
      "name": "Filtrar Novos",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [600, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "channel": "#juridico",
        "text": "📄 Novo documento indexado: {{ $json.documentid }}nTipo: {{ $json.tipodocumento }}nAno: {{ $json.ano }}"
      },
      "name": "Slack",
      "type": "n8n-nodes-base.slack",
      "position": [800, 300],
      "credentials": {
        "slackApi": {
          "id": "SEUSLACKCREDENTIAL_ID",
          "name": "Slack API"
        }
      }
    }
  ],
  "connections": {
    "Schedule": { "main": [[{ "node": "VectorGov", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "VectorGov": { "main": [[{ "node": "Filtrar Novos", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "Filtrar Novos": { "main": [[{ "node": "Slack", "type": "main", "index": 0 }]] }
  }
}

5. Feedback Automático com Análise de Sentimento

Coleta feedback de usuários e envia para o VectorGov automaticamente.

[Webhook] → [OpenAI: Análise Sentimento] → [VectorGov: Send Feedback]

Documentos Disponíveis

A base do VectorGov inclui documentos jurídicos brasileiros relacionados a licitações e contratos:

Lei 14.133/2021 – Nova Lei de Licitações
Lei 13.303/2016 – Lei das Estatais
Decreto 10.947/2021 – Regulamenta a Lei 14.133
Instruções Normativas – IN 58, 65, 81/2022
Portarias – Diversas portarias SEGES

Limites e Rate Limiting

| Plano | Requisições/minuto |
|——-|——————-|
| Free | 60 |
| Basic | 100 |
| Pro | 500 |

Verifique seu limite em https://vectorgov.io/playground.

Troubleshooting

Erro 401 – Unauthorized

Causa: API Key inválida ou não configurada.

Solução:
1. Verifique se a API Key está correta em Credentials
2. Confirme que a chave começa com vg_
3. Gere uma nova chave em vectorgov.io/playground

Erro 429 – Rate Limit Exceeded

Causa: Limite de requisições por minuto excedido.

Solução:
1. Aguarde 60 segundos antes de tentar novamente
2. Reduza a frequência de requisições no workflow
3. Considere upgrade do plano em vectorgov.io

Node não aparece no n8n

Causa: Instalação incompleta ou cache.

Solução:
1. Reinicie o n8n
2. Para Docker: docker restart n8n
3. Para instalação local: n8n start --tunnel
4. Verifique logs: docker logs n8n

Resultados vazios na busca

Causa: Query muito específica ou filtros restritivos.

Solução:
1. Tente uma query mais genérica
2. Remova filtros de ano/tipo de documento
3. Verifique se o documento existe com “Listar Documentos”

Timeout em buscas

Causa: Modo “Preciso” pode demorar mais.

Solução:
1. Use modo “Rápido” para respostas mais rápidas
2. Reduza o número de resultados (top_k)
3. Aumente o timeout do n8n se necessário

Changelog

v0.1.0 (2025-01-20)

🎉 Lançamento inicial
✅ Operação Search com filtros e modos de busca
✅ Operação List Documents
✅ Operação Get Document
✅ Operação Estimate Tokens
✅ Operação Send Feedback
✅ Suporte a system prompts para integração com LLMs

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Por favor:

1. Fork o repositório
2. Crie uma branch: git checkout -b feature/nova-funcionalidade
3. Commit suas mudanças: git commit -m 'feat: Adiciona nova funcionalidade'
4. Push para a branch: git push origin feature/nova-funcionalidade
5. Abra um Pull Request

Suporte

Documentação: https://docs.vectorgov.io
Issues: GitHub Issues
Email: contato@vectorgov.io

Licença

MIT – veja LICENSE para detalhes.

Included Nodes

Description

n8n-nodes-vectorgov

Funcionalidades

Instalação

Via n8n Community Nodes

Via npm (self-hosted)

Configuração

Obter API Key

Configurar Credenciais no n8n

Operações

Buscar

Listar Documentos

Obter Documento

Estimar Tokens

Enviar Feedback

Exemplos de Workflows

1. Busca via Webhook

2. Integração com OpenAI (RAG Completo)

3. Chatbot no Telegram

4. Monitoramento de Documentos com Notificação

5. Feedback Automático com Análise de Sentimento

Documentos Disponíveis

Limites e Rate Limiting

Troubleshooting

Erro 401 – Unauthorized

Erro 429 – Rate Limit Exceeded

Node não aparece no n8n

Resultados vazios na busca

Timeout em buscas

Changelog

v0.1.0 (2025-01-20)

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