Bibliothek / RAG & Wissensdatenbanken
RAG & Wissensdatenbanken
Zweistufiger Dokumenten-Retrieval-Chatbot mit OpenAI und Supabase
Geht eine Chatnachricht ein, findet der Workflow per Ähnlichkeit in Supabase relevante Dateien und ruft dann deren Inhalt ab, aus dem OpenAI antwortet.
Was sie bewirkt
### Files table create table public.files ( id uuid not null default gen_random_uuid (), name text null, category text null, date_created timestamp with time zone null default (now() AT TIME ZONE 'utc'::text), google_drive_url text null, theme text null, description text null, embedding extensions.vector null, google_drive_id text null, status text null default 'ready'::text, type public.file_type null, video_transcription_url text null, constraint files_pkey primary key (id) ) TABLESPACE pg_default;
Die Schritte
- Database retrieval1
- When chat message received
- OpenAI
- GetFile
- UpdateEmbedding
- OpenAI CreateEmbeddings
- When clicking ‘Execute workflow’
- Find Files
- Filter similarity
- Aggregate files
- Set Output
Ähnliche Automatisierungen
MCP-Server & ToolsOpenIndex-Retrieval-Plugin-API als MCP-Server2 SchritteRAG & WissensdatenbankenEinen Dokumentations-Experten-Chatbot mit RAG-Pipeline aufbauen23 SchritteRAG & WissensdatenbankenQualify website leads with an OpenAI chatbot, Supabase, Sheets and Twilio23 SchritteRAG & WissensdatenbankenFragen zu Drive-Dokumenten mit OpenAI und Supabase beantworten16 Schritte