RAG อัตโนมัติด้วย n8n + Gemini + Supabase
ในยุคที่ข้อมูลเอกสารท่วมท้น เราจะปล่อยให้มนุษย์ไล่เปิด PDF ทีละหน้าอยู่ทำไม? 🤖 วันนี้เราขอพาไปดูตัวอย่าง workflow ที่สุดแสนอัจฉริยะ ด้วยพลังของ n8n, Google Gemini และ Supabase Vector Store ที่ช่วยให้คุณสามารถ
- โหลดไฟล์จาก Google Drive
- อ่านข้อมูลจาก PDF และ CSV
- สร้าง metadata อัตโนมัติ
- สร้าง embedding ใส่ Supabase
- ประมวลผล context และสรุปผลด้วย AI
เครื่องมือที่ใช้ใน Workflow นี้
- n8n: ระบบ Workflow Automation แบบ Open Source
- Google Gemini API: ใช้ในการประมวลผลเนื้อหาและสรุปข้อความ
- Supabase Vector Store: ฐานข้อมูลเก็บ embedding สำหรับการค้นคืนข้อมูล
- PDF/CSV Parser: ดึงข้อมูลจากไฟล์
- AI Agents: ช่วยสร้าง metadata, title, description และ context
โครงสร้างของ Workflow นี้เป็นอย่างไร?
ภาพด้านบนแสดงการไหลของข้อมูลตั้งแต่ต้นจนจบ:
-
Google Drive Trigger
เมื่อมีไฟล์ใหม่เข้ามาในโฟลเดอร์ Drive จะเริ่มทำงานทันที
-
Loop Over Items
วนลูปไฟล์ใหม่ทีละไฟล์
-
Download File
ดาวน์โหลดไฟล์จาก Google Drive
-
แยกประเภทไฟล์
ผ่าน node Switch เพื่อแยกว่าเป็น PDF หรือ CSV แล้วใช้ตัวแยกต่างกัน
-
ดึงข้อมูลจากเอกสาร
ข้อมูลจาก PDF หรือ CSV จะถูกประมวลผลและจัดระเบียบ
-
AI Agent
ใช้ Gemini วิเคราะห์เอกสารเพื่อสร้าง title และ description อัตโนมัติ
-
Embedding + RAG
- ใช้ Character Text Splitter แบ่งข้อความ
- แปลงเป็น embedding
- บันทึกเข้า Supabase Vector Store
ใช้ทำอะไรได้บ้าง?
- ระบบ Knowledge Base อัตโนมัติ
- ช่วยทีม HR, บัญชี หรือกฎหมายประหยัดเวลาในการอ่านเอกสาร
