Store Notion's Pages as Vector Documents into Supabase with OpenAI

工作流名称

Store Notion's Pages as Vector Documents into Supabase with OpenAI

主要功能和亮点

本工作流实现了自动将Notion中的页面内容转换为向量文档，并存储到Supabase数据库中的向量列。它利用OpenAI生成文本嵌入（embeddings），并对Notion页面的文本内容进行智能分块和摘要处理，确保向量化数据的高效存储和后续调用。

解决的核心问题

传统的文档管理难以实现对非结构化文本的智能检索和分析。本工作流通过将Notion页面内容向量化，解决了文本内容的高效索引与语义搜索难题，同时避免了图片和视频等非文本内容的干扰，使得知识管理更加智能和便捷。

应用场景

• 企业或个人希望将知识库中的Notion文档转换为可搜索、可分析的向量数据。
• 需要构建基于文本内容的智能问答、推荐系统或相似内容检索。
• 结合Supabase作为后端数据库，实现文档内容的统一管理与快速调用。

主要流程步骤

1. Notion 页面新增触发器：实时监测指定Notion数据库中新添加的页面。
2. 获取页面内容：抓取该页面所有块内容。
3. 过滤非文本内容：剔除图片、视频等多媒体块，仅保留文本内容。
4. 内容汇总：将所有文本块内容合并成一段整体文本。
5. 内容分块：将长文本切分为适合生成向量的多个小块。
6. 生成文本向量：调用OpenAI接口生成文本的向量嵌入。
7. 创建元数据：为每个文本块附加页面ID、创建时间、标题等元信息。
8. 存储到Supabase：将向量化文档及元数据插入Supabase数据库的向量列。

涉及的系统或服务

• Notion：作为数据源，提供文档页面内容。
• OpenAI：生成文本向量嵌入，支持语义理解。
• Supabase：作为向量数据库，存储和管理向量文档。
• n8n自动化平台：协调整个流程，实现无缝自动化操作。

适用人群或使用价值

• 内容管理者、知识管理专家希望提升文档检索效率。
• 开发者和数据科学家需构建语义搜索或推荐系统。
• 企业内部团队实现文档内容的智能归档与快速调用。
• 任何需要将结构化文档内容向量化以实现智能应用的用户。

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该工作流通过自动化集成Notion、OpenAI和Supabase，极大简化了文本内容的向量化存储流程，是构建智能文档管理和语义搜索系统的理想选择。