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

该工作流实现了自动化地将Notion中新增的页面内容提取、处理并作为向量化文档存储到Supabase数据库中的全过程。利用OpenAI生成文本的语义向量嵌入，支持更智能的内容检索和分析。流程中对非文本内容（如图片、视频）进行过滤，专注于文本信息，提高数据的有效性和检索效率。

解决的核心问题

• 自动同步Notion中新增的页面内容，避免手动导出、整理的繁琐。
• 通过OpenAI生成的向量嵌入，解决传统文本存储难以实现语义搜索和智能分析的痛点。
• 过滤掉非文本内容，保证存储数据的纯净性和一致性。
• 将内容切分成合适的块，优化向量化处理效果。

应用场景

• 企业或团队使用Notion进行知识管理，需将内容快速转化为可供语义搜索的数据库形式。
• 构建基于向量数据库的智能问答、推荐系统、内容聚合平台。
• 需要将非结构化的文档内容高效存储并后续应用于AI驱动的分析和检索。

主要流程步骤

1. Notion页面新增触发：监听指定Notion数据库中新添加的页面。
2. 内容获取：抓取该页面所有内容块。
3. 过滤非文本内容：排除图片、视频等媒体块，仅保留文本块。
4. 内容汇总：将文本块内容合并为一段连续文本。
5. 文本切分：将合并后的长文本拆分为更小的片段，便于后续处理。
6. 生成文本向量嵌入：调用OpenAI API生成文本的语义向量。
7. 生成元数据：提取页面ID、创建时间、标题等信息作为文档元数据。
8. 存储至Supabase向量数据库：将文本内容及其向量嵌入、元数据存入Supabase对应表中。

涉及的系统或服务

• Notion：作为内容来源，监听和获取新增页面及其内容。
• OpenAI：负责生成文本的语义向量嵌入。
• Supabase：作为向量存储数据库，持久化存储向量及相关文档数据。
• n8n自动化平台：实现上述流程的节点编排和自动执行。

适用人群或使用价值

• 内容管理者、知识库管理员和数据分析师，可借此自动同步和结构化管理Notion文档。
• AI开发者和产品经理，需快速构建基于文本向量的智能检索或推荐系统。
• 团队协作用户，通过此工作流提升信息利用效率，实现更智能的内容查询和知识发现。

该工作流极大简化了从Notion到智能向量数据库的内容转化过程，助力企业和个人实现知识资产的高效管理与智能应用。