Chatbot RAG con Embeddings y Supabase

¿Qué hace este workflow?

Este workflow está diseñado para crear un potente Chatbot RAG (Retrieval Augmented Generation) que aprovecha tus Google Docs como base de conocimiento. El proceso comienza ingiriendo el contenido de los documentos, dividiéndolo en fragmentos manejables. Luego, utiliza Together.ai para generar embeddings de alta calidad de estos fragmentos, que son almacenados eficientemente en una base de datos Supabase. Cuando un usuario interactúa con el chatbot, este busca la información relevante en Supabase, la combina con las capacidades de un modelo de lenguaje avanzado de OpenRouter, y genera respuestas contextuales y precisas. Ideal para empresas que buscan automatizar la atención al cliente, facilitar el acceso a la información interna o mejorar la capacitación. Transforma tus documentos estáticos en una fuente dinámica de conocimiento, reduciendo el tiempo de búsqueda manual y mejorando la eficiencia operativa. Es una solución robusta para transformar la gestión del conocimiento.

¿Cómo funciona?

Este workflow usa 13 nodos conectados con 10 tipos diferentes: GoogleDocs, Code, HttpRequest, Supabase, TelegramTrigger y 5 más. La estructura está totalmente conectada — listo para importar.

¿Para quién es?

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