智能文档问答与向量数据库管理工作流

工作流名称

智能文档问答与向量数据库管理工作流

主要功能和亮点

该工作流实现了从Google Drive下载电子书（epub格式），将文本内容拆分后通过OpenAI的文本嵌入模型生成向量，存储到Supabase向量数据库（启用了pgvector扩展）的全过程。用户可通过聊天接口实时发起问题，系统基于向量检索和问答链技术，快速从数据库中检索相关文档内容并生成智能回答。支持文档的插入、更新（upsert）、查询检索，并提供了删除操作的方案指导。

解决的核心问题

• 自动化处理并向向量数据库导入结构化的文档内容
• 基于向量检索技术实现高效的语义搜索与问答
• 通过聊天机器人接口简化用户与知识库的交互
• 集成多种技术（Google Drive、OpenAI、Supabase）实现端到端智能文档管理
• 提供对向量数据库的增删改查全流程支持，提升数据管理灵活性

应用场景

• 企业知识库管理与智能问答
• 教育培训领域的电子书智能辅导
• 研究机构的文献语义搜索和内容提取
• 客户服务中的智能FAQ系统
• 任何需要将非结构化文档转化为可查询知识库的场景

主要流程步骤

1. 下载文档：通过Google Drive节点下载目标电子书文件。
2. 加载与拆分：使用默认数据加载器加载epub文件，并通过递归字符文本拆分器将文本拆分成适合向量化的小块。
3. 生成向量：利用OpenAI的text-embedding-3-small模型生成文本向量。
4. 数据插入/更新：将生成的向量及对应文本内容插入或更新到Supabase的向量数据库表中。
5. 向量检索：接收用户聊天消息，调用向量检索节点从Supabase数据库中找出最相关的文档片段。
6. 问答生成：基于检索结果，使用OpenAI聊天模型生成针对用户问题的回答。
7. 响应输出：定制并返回最终的问答文本给用户。
8. 删除操作：通过HTTP请求节点示范如何调用Supabase API完成向量数据库记录的删除。

涉及的系统或服务

• Google Drive：存储和提供电子书文件下载。
• OpenAI：文本嵌入生成（text-embedding-3-small模型）及聊天问答（ChatGPT模型）。
• Supabase：托管向量数据库，启用pgvector扩展支持向量存储和相似度搜索。
• n8n内置节点：文本拆分、数据设置、HTTP请求等工作流构建工具。

适用人群或使用价值

• 产品经理和技术人员希望快速搭建智能文档问答系统。
• 数据科学家与AI工程师在研发知识库和语义搜索方案时的范例参考。
• 企业IT团队需要整合多平台内容，实现自动化智能客服或内部知识管理。
• 教育和培训机构希望提供基于电子书的智能辅导和查询服务。
• 任何希望降低文档搜索门槛，通过自然语言交互实现高效知识获取的用户。

---

该工作流以n8n为核心自动化平台，巧妙融合云端存储、AI嵌入向量和数据库技术，实现了一个完整的智能文档管理与问答解决方案，极大提升了信息检索效率和用户体验。