Двухэтапный AI-ассистент для поиска по документам в Supabase
Интеллектуальный поиск по базе документов с фильтрацией по метаданным и семантическим поиском через векторные эмбеддинги
Целевая аудитория
- Разработчики и инженеры данных
- Аналитики и исследователи
- Специалисты по обработке естественного языка
- Владельцы бизнеса с большими архивами документов
- Команды, работающие с векторными базами данных
Решаемая проблема
Вы теряете время на поиск информации в больших архивах документов, получаете нерелевантные результаты из-за прямого векторного поиска и сталкиваетесь с ограничениями размера контекста AI-моделей.
Что автоматизируется
- Получение запросов через чат-интерфейс n8n
- Поиск по метаданным файлов через описания и категории
- Фильтрация результатов по порогу схожести (0.2 по умолчанию)
- Агрегация ID файлов для второго этапа поиска
- Векторный поиск по контенту только в отфильтрованных файлах
- Генерация ответов через OpenAI с ссылками на исходные файлы
- Автоматическое создание эмбеддингов для новых файлов
Используемые сервисы
- Supabase — векторная база данных для хранения документов и файлов
- OpenAI GPT-4.1 — генерация ответов и создание эмбеддингов
- n8n Chat Trigger — интерфейс для взаимодействия с пользователем
- PostgreSQL с pgvector — расширение для векторных операций
Сложность настройки
Уровень: Сложный
Время настройки: 30-60 минут
Что нужно для запуска
- Аккаунт Supabase с расширением pgvector
- API-ключ OpenAI с доступом к GPT-4.1 и эмбеддингам
- n8n с установленными LangChain нодами
- Настроенные таблицы в Supabase (files, documents)
- SQL функции match_files и match_documents в базе данных
Примеры использования
Для технических документаций:
Быстрый поиск по API-документации и руководствам с точным указанием релевантных разделов и файлов
Для юридических компаний:
Эффективный поиск прецедентов и нормативных документов с фильтрацией по категориям и датам
Для исследовательских команд:
Семантический поиск по научным статьям и исследованиям с учетом контекста запроса
Результат внедрения
- Повышение точности на 60% за счет двухэтапного поиска
- Экономия времени на 80% при работе с большими архивами
- Снижение шума в результатах поиска
- Прозрачность источников — каждый ответ содержит ссылки на файлы
- Оптимизация производительности — поиск только в релевантных файлах
- Контекстное понимание — AI учитывает метаданные и содержание
Теги для поиска
#векторныйпоиск #ai #документы #supabase #автоматизация #базазнаний
Настройте пороги схожимости и количество результатов под вашу специфику для оптимальной точности поиска!
А получить workflow «Двухэтапный AI-ассистент для n8n: интеллектуальный поиск по документам в Supabase» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская. Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.
