基于Supabase向量数据库的文档问答与管理自动化工作流

工作流名称

基于Supabase向量数据库的文档问答与管理自动化工作流

主要功能和亮点

该工作流实现了从Google Drive下载电子书文件（epub格式），通过LangChain的文本分割与OpenAI的文本嵌入模型（text-embedding-3-small）将文档内容转换为向量数据，并插入或更新到Supabase向量数据库（启用pgvector扩展）。用户可通过聊天室接口发起自然语言查询，系统利用向量检索快速匹配相关内容，并结合OpenAI聊天模型生成精准回答。此外，工作流还提供了删除向量数据库记录的方案指南，支持完整的向量数据库管理周期。

解决的核心问题

• 自动化处理和存储大规模文档的向量化索引，实现高效语义搜索。
• 通过自然语言对文档内容进行问答，提升用户获取知识的便捷性。
• 支持文档的插入、更新和删除，保证向量数据库数据的实时性和准确性。
• 降低非技术用户集成复杂AI和向量数据库的门槛。

应用场景

• 企业知识库的智能问答系统
• 在线教育资料的语义搜索与互动问答
• 电子书、研究资料的内容快速检索与信息提取
• 任何需要基于文档内容构建智能语义查询的场景

主要流程步骤

1. 文件下载：通过Google Drive节点下载目标电子书文件。
2. 文本分割：使用LangChain的递归字符文本分割器将文档拆分成适合处理的文本块。
3. 向量生成：调用OpenAI Embeddings节点生成文本块的向量表示。
4. 向量存储：将生成的向量及对应文本插入或更新到Supabase向量数据库表中。
5. 问答触发：通过LangChain的聊天触发器接收用户问题。
6. 向量检索：利用Supabase自定义查询函数进行向量相似度检索，获取相关内容。
7. 答案生成：调用OpenAI聊天模型结合检索结果生成回答。
8. 结果输出：整理并返回最终问答结果给用户。
9. 数据删除（可选）：通过HTTP请求节点向Supabase API发送删除指令，实现向量记录的删除。

涉及的系统或服务

• Google Drive：文件存储与下载
• Supabase：向量数据库，支持pgvector扩展及自定义SQL函数
• OpenAI：文本嵌入模型和聊天语言模型
• LangChain：文本分割、问答链、触发器和向量检索节点
• n8n：自动化工作流编排平台

适用人群或使用价值

• 企业知识管理与客服团队，提升文档问答效率
• 教育机构和培训师，构建互动式学习资料库
• 开发者和自动化工程师，快速搭建集成AI向量检索的智能系统
• 内容创作者和研究人员，方便管理和查询大量文本资料

此工作流通过无缝集成多项AI技术与数据库管理，极大简化了复杂文档向量化和智能问答的构建过程，助力用户高效获取隐含于文本深处的知识价值。