RAG重排工作流：使用Supabase和Cohere构建智能文档问答系统 | n8n工作流
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这个综合性的RAG（检索增强生成）工作流使您的AI代理能够从您自己的文档中提取上下文知识来回答用户问题——使用存储在Supabase中的富含元数据的嵌入。

## 🔧 核心功能
– **RAG代理**：通过OpenRouter或OpenAI使用GPT-4.5或GPT-3.5驱动的AI代理
– **Supabase向量存储**：用于存储和检索文档嵌入
– **Cohere重排器**：提高响应相关性和质量
– **元数据代理**：在嵌入前丰富向量化数据
– **PDF提取流程**：自动解析和上传带元数据的文档

## ✅ 设置步骤
1. 连接您的Supabase向量存储
2. 使用OpenAI嵌入（如text-embedding-3-small）
3. 添加OpenAI和/或OpenRouter的API密钥
4. 连接重排器如Cohere
5. 在嵌入前处理带元数据的文档
6. 开始聊天——您的AI代理现在可以从您自己的知识库返回上下文丰富的答案！

## 🎯 应用场景
完美适用于构建能够基于内部公司数据、学术论文、支持文档或个人笔记进行推理、搜索和回答的AI助手。

## 📊 工作流节点架构
工作流包含三个主要部分：
– **文档向量化**：从Google Drive下载PDF文件，提取文本，分割为规则片段，添加元数据并上传到Supabase
– **RAG代理**：接收聊天消息，使用向量存储工具检索相关信息，生成准确答案
– **元数据增强RAG**：通过元数据代理理解用户查询的规则编号，使用带元数据过滤的向量存储进行更精确的检索

## 🔄 技术集成
– **AI模型**：OpenRouter GPT-4.1-mini、OpenAI嵌入
– **向量存储**：Supabase向量数据库
– **重排技术**：Cohere重排器
– **文档处理**：Google Drive、PDF提取、代码节点处理
– **元数据管理**：规则编号、文档标题等结构化信息

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