Chatbot de Base de Conocimiento con Jotform, RAG Supabase, Together AI y Gemini

¿Qué hace este workflow?

Este workflow permite construir un potente chatbot de base de conocimiento que automatiza la ingesta y respuesta a consultas. Comienza con la carga de documentos PDF a través de un formulario de Jotform, donde se extrae el texto y se divide en fragmentos manejables. Estos fragmentos son luego procesados para generar embeddings, que se almacenan eficientemente en Supabase, formando una base de datos vectorial optimizada para búsquedas de relevancia semántica (RAG). Cuando un usuario interactúa con el chatbot, su consulta se embebe y se utiliza para buscar el contexto más relevante en la base de conocimiento de Supabase. Finalmente, este contexto se envía al modelo de lenguaje Google Gemini (o Together AI) para generar respuestas precisas y personalizadas. Este sistema reduce drásticamente el tiempo de respuesta, mejora la experiencia del usuario al proporcionar información instantánea y libera recursos del equipo al automatizar la resolución de preguntas frecuentes, convirtiendo tus documentos en un activo conversacional dinámico.

¿Cómo funciona?

Este workflow usa 15 nodos conectados con 10 tipos diferentes: Code, HttpRequest, Supabase, Aggregate, LmChatGoogleGemini y 5 más. La estructura está totalmente conectada — listo para importar.

¿Para quién es?

Diseñado para equipos de Atención al Cliente, IT & DevOps. Nivel intermedio — necesitas familiaridad con n8n. Alto valor de negocio: automatiza una tarea recurrente con impacto directo.