此工作流添加了在实时数据上构建RAG（检索增强生成）的能力。在这种情况下，使用Notion作为知识库。每当页面更新时，嵌入内容会被插入到Supabase向量存储中。
它也可以相当容易地适应PGVector、Pinecone或Qdrant，通过使用自定义HTTP请求来实现后两者。
工作原理
触发器每分钟检查Notion数据库中的更改。手动轮询方法提高了准确性，并防止在缓存轮询间隔之间丢失更改。
然后按顺序处理每个更新的页面
使用存储在嵌入元数据中的Notion页面ID搜索向量数据库。如果存在旧条目，则将其删除。
检索Notion数据库页面的所有块并将其组合成单个字符串
内容被嵌入并在必要时分割成块。在存储期间添加元数据，包括Notion页面ID，以供将来参考。
简单的问答链使用户能够通过集成的聊天功能询问有关嵌入内容的问题
先决条件
要在Supabase中设置新的向量存储，请遵循此指南
在Notion中准备一个简单的数据库，每个数据库页面至少包含一个标题和一些块部分的内容。您当然也可以将其连接到您选择的现有数据库。
设置
在需要凭据的节点中选择您的凭据
如果您使用的是n8n云计划，请切换到本机Notion触发器，方法是激活它并停用计划触发器及其后续的Notion节点
在第一个与Notion相关的节点中选择您的Notion数据库
在Token Splitter中调整块大小和重叠以适应您的偏好
激活工作流
如何使用
用有用的信息填充您的Notion数据库，并使用此工作流的聊天模式询问有关它的问题。对Notion页面的更新应快速反映在未来的对话中。
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