Supabase Vector Store în n8n & Automatizări AI

Supabase Vector Store
  Operation Mode: Get Many | Insert Documents | Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) | Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) | Update Documents
  Sub-noduri: Embedding (obligatoriu), Document (la Insert Documents)

Ce face Supabase Vector Store

Supabase Vector Store inserează, caută și actualizează documente într-un tabel Supabase. Supabase are un ghid quickstart pentru vector store; dacă te abați de la valorile lui implicite, verifică parametrii din n8n.

Query Name este numele funcției de potrivire din Supabase; după quickstart este match_documents. Modul Update Documents actualizează o intrare după ID.

În n8n 3.0 dispar nodurile vechi Supabase: Insert și Supabase: Load; se folosește acest nod.

Sintaxă și opțiuni

Opțiune / Parametru	Descriere
Operation Mode	Unul din cele cinci moduri: Get Many, Insert Documents, Retrieve Documents (As Vector Store for Chain/Tool) Retrieve Documents (As Tool for AI Agent) și Update Documents (actualizare după ID). Modul decide intrările și ieșirile nodului.
Rerank Results	Activează reordonarea rezultatelor. Trebuie conectat un nod de reranking, de exemplu Reranker Cohere. Merge în modurile Get Many și cele două moduri Retrieve Documents.
Table Name	Tabelul Supabase.
ID	La Update Documents: ID-ul intrării.
Prompt	Doar în Get Many: textul căutării. Este transformat în vector și folosit pentru căutarea de similaritate.
Limit	Câte rezultate se întorc (de exemplu 10 pentru cele mai bune zece). În Get Many și As Tool for AI Agent.
Name / Description	Doar în As Tool for AI Agent: numele bazei și descrierea pentru model. O descriere precisă ajută agentul să aleagă unealta la momentul potrivit.
Query Name	Funcția de potrivire din Supabase (match_documents după quickstart).
Metadata Filter	În Get Many: potrivire după metadatele documentelor. Este o interogare AND: toate câmpurile date trebuie să se potrivească. Metadatele se pun la inserare, din document loader.

Exemple practice

Exemplul 1: Configurare ca unealtă pentru agent

Operation Mode: Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)
Name: documente_firma
Description: Contracte și proceduri
Table Name: documents
Limit: 10
Options > Query Name: match_documents

Exemplul 2: Legături posibile (din documentație)

Nodul se poate folosi direct ca unealtă, printr-un retriever sau prin Vector Store Question Answer Tool.

AI Agent (Tool) -> Supabase Vector Store
Question and Answer Chain (Retriever) -> Vector Store Retriever (Vector Store) -> Supabase Vector Store
AI Agent (Tool) -> Vector Store Question Answer Tool (Vector Store) -> Supabase Vector Store

Greșeli frecvente și bune practici

• Folosești alt model de embeddings la inserare decât la căutare. Vectorii trebuie să aibă aceeași dimensiune și să provină din același model.
• Schimbi numele funcției din Supabase și uiți să actualizezi Query Name.
• Scrii o expresie care se referă la mai multe elemente de intrare. În sub-noduri, expresia se rezolvă mereu pentru primul element.

Comenzi înrudite

• vector-store-node-n8n
• embeddings-openai-ollama-n8n
• document-loader-text-splitter-n8n
• retrievers-n8n