НАЙПРОСТІШИЙ спосіб зробити AI агента який ДУМАЄ за 10 хв! (step-by-step│Supabase + Postgresql гайд)

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