Asistente de IA con Búsqueda Vectorial

¿Qué hace este workflow?

Este workflow configura un asistente de inteligencia artificial capaz de procesar, almacenar y recuperar información de tus documentos de manera semántica. Al subir nuevos documentos, el sistema los fragmenta, genera embeddings utilizando una API dedicada y los guarda en una base de datos vectorial (Supabase). Cuando un usuario realiza una consulta, el workflow recupera la información más relevante de la base de datos, la utiliza como contexto para un LLM (Google Vertex AI) y devuelve una respuesta precisa y contextualizada. Ideal para empresas que necesitan centralizar el conocimiento y permitir a sus equipos o clientes obtener respuestas instantáneas y fiables de grandes volúmenes de documentación interna o externa. Ahorra tiempo en la búsqueda manual de información, reduce la carga de trabajo de soporte y mejora la toma de decisiones al proporcionar acceso rápido a datos clave. Este sistema eleva la calidad de las interacciones al asegurar que las respuestas del LLM estén siempre basadas en fuentes de datos verificadas.

¿Cómo funciona?

Este workflow usa 14 nodos conectados con 11 tipos diferentes: Aggregate, ChainLlm, HttpRequest, Webhook, RespondToWebhook y 6 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.