这一篇文字，我将逐步演示在n8n里，如何使用Supabase Vector Store来存储创建RAG。我们拿一个文档为例，将这个文件从Google Drive添加到基本向量存储中。然后我们再添加一个问答链。这样，我们就可以通过我们的工作流程与该文档进行交互。

以下我们就来详细说说在n8n里如何建立这样一个流程。

Table of Contents

一、建立RAG
二、建立问答机器人

一、建立RAG

1、触发节点

我们的第一步将是触发。我们先使用手动触发器，因为我们需要将其添加到我们的数据库文档中。所以下一步是，我要添加一个Google Drive。

2、Google Drive

在这一步，任何内容、位置或形式的文档都可以添加，我们就以Google Drive为例。

我们添加一个Google Drive节点。这一步是为了获取到我们在Google Drive上传的文件。

3、Supabase Vector Store

从这里开始，就是本篇文章关键的地方了。

这一步，我们需要将从Google Drive获取到的文档，添加到我们的矢量数据库中。所以在这个节点，我们需要添加一个适量数据库的节点。

比较主流受欢迎的适量数据库一般就是3个：Quadrant Vector store, PineCone 和 supabase。他们一般会用在不同的场景，这个区别我们后面再说。

这里我们选择Supabase Vector Store。

添加后，有几个地方需要进行配置

（1）认证

我们首要要登录Supabase官网进行注册

进入之后，我们需要创建一个新项目。你可以给它起任何名字。您可以输入密码，选择您所在的地区。

创建新项目后，它会为我们提供一个项目的URL，还有一个service roll secret，这两个内容我们需要复制下来，在n8n节点里做连接认证

接着我们在n8n的节点来黏贴这两个信息然后链接，显示已连接成功

OK，连接成功后，如果我点击这个列表并选择，会发现它是空白的，因为我们没有需要添加的表格。

回到项目，我们看表格编辑器这里，可以看到没有任何表格。

（2）创建表格

我们在n8n的supabase节点这里，点击文档，进到节点说明的页面

然后点击quickstart

复制这里的SQL代码。这里你不需要修改任何地方（当然，如果您使用OpenAI嵌入，这非常重要。我将向他们展示一下当您添加嵌入模型时这意味着什么。因此，如果您要添加不同的嵌入模型，假设您使用的是羊驼或其他东西，那么请确保更改它。）

ok，复制后，我们黏贴到supabase项目内的SQL editor里，然后点击运行，它就会显示成功。

然后我们看到，已经自动创建了文档存储和搜索。好的，现在回到我们的表格编辑器，你可以看到有一个叫做文档的表格，它是用这一列、内容、元数据和嵌入创建的。好的，所以你要保持一切不变。不要碰任何东西。回到你的n8n。现在如果你点击这个列表的加载，就可以看到表格的选项了。

然后我们在n8n选择文档即可。

另一件事是我们需要在这里添加一个查询，单击选项并将查询名称保留为匹配文档。按默认的保持原样即可。

在supabase里，我们在table里看到也生成了一个document的文件

4、AI模型

好了，supabase配置好后，我们需要在这里嵌入模型。这里嵌入模型的意义在于，这个模型会将您上传的数据转换为数值表示。这样它就可以在你查询时轻松地搜索它。

在这里我们选择open AI模型即可。这里有三种型号可用。我们选择small即可。

这里说明一下，首先你要有open AI的API权限，然后在open AI去创建一个凭证，在n8n进行连接才可以使用。

5、document loader

现在我们需要添加一个文档加载器，因为我们需要能够通过将Google Drive中的文档拆分为块来将其加载到这个矢量数据库中。所以要获取默认的数据加载器。

所以在这里，我们将选择数据类型为二进制，因为我们希望能够将任何类型的文件添加到这个向量数据，向量数据库中。您可以保持一切不变，因为此数据格式将同时自动检测。这样，无论我们上传什么文档，它都能够检测到并将其添加到向量存储中。

6、text splitters

我们需要通过文本拆分器将此文档拆分为块。这里要使用递归字符文本拆分器。因此，就块大小而言，根据您的文档有多大，可以尝试不同的块大小。由于我的是一个小文档，我将保留1,000的块大小，然后块重叠。所以这就是当它将您的文档分成几个块以便将其处理到这个向量存储中时的位置。然后您要确保添加150或200个字符的块重叠。这样它就不会错过里面的任何数据。