Як створити RAG агента з векторною базою даних на Supabase без коду?
У цьому відео я покажу, як зібрати повноцінного RAG (Retrieval-Augmented Generation) агента на базі n8n, OpenAI та Supabase Vector Store. Ми пройдемо повний цикл — від створення бази до завантаження та обробки документів і генерації відповідей на основі ваших файлів.

Інструменти:
OpenAI – https://platform.openai.com/
n8n – https://n8n.partnerlinks.io/gqbun177brax
Supabase – https://supabase.com/
Google Cloud – https://console.cloud.google.com/

Мій телеграм де всі шаблони: https://t.me/+1s3EjgH-EdIxNTYy
Підтримай мене: https://buymeacoffee.com/rogerrogerai

0:00 – Вступ
00:20 – Що таке RAG та векторні бази даних
00:2:00 – Огляд проєкту та створення сценарію
00:3:42 – Налаштування Supabase (база даних + таблиці)
00:4:33 – Налаштування ноди PostgreSQL в n8n
00:5:20 – Нода Supabase Vector Store: підключення та конфіг
00:8:10 – Тест: збереження векторів у Supabase
00:9:00 – Воркфлоу обробки та завантаження документів для RAG агента
00:9:35 – Налаштування Google Drive для отримання файлів
00:11:15 – Vector store + chunking: додаємо розбиття документів
00:11:55 – Тест: завантаження та векторизація документів
00:12:25 – Фінальний тест: RAG агент відповідає на запит із бази
00:13:23 – Висновки та подальші кроки