GeminiとSupabaseを使ってGoogle DriveドキュメントからRAGベクターDBを作成
上級
これはDocument Extraction, AI RAG分野の自動化ワークフローで、16個のノードを含みます。主にCode, Postgres, GoogleDrive, SplitInBatches, ExecuteWorkflowTriggerなどのノードを使用。 Google DriveのドキュメントからGeminiおよびSupabaseでRAGベクター データベースを作成
前提条件
- •PostgreSQLデータベース接続情報
- •Google Drive API認証情報
- •Supabase URL と API Key
使用ノード (16)
カテゴリー
ワークフロープレビュー
ノード接続関係を可視化、ズームとパンをサポート
ワークフローをエクスポート
以下のJSON設定をn8nにインポートして、このワークフローを使用できます
{
"meta": {
"instanceId": "a243f35537ecbb3a29ba49c4cf2200720075b362bcc7d02523f79748238bcfd6"
},
"nodes": [
{
"id": "97927b62-d8b9-4c98-b3d1-160c81c524e5",
"name": "Embeddings Google Gemini4",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsGoogleGemini",
"position": [
208,
320
],
"parameters": {},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "VCZQfcHNj0rHxcNf",
"name": "GEMINI_API_KUDDUS"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a9afa4ed-5e53-423c-9521-a79b17dbdde1",
"name": "デフォルトデータローダー2",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
384,
304
],
"parameters": {
"options": {},
"dataType": "binary"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "478d1053-af37-451e-9baf-7708f43653fa",
"name": "SQLクエリを実行",
"type": "n8n-nodes-base.postgres",
"position": [
-624,
48
],
"parameters": {
"query": "DROP TABLE IF EXISTS documents CASCADE;\n\nCREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;\n\nCREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (\n id bigserial PRIMARY KEY,\n content text,\n metadata jsonb,\n embedding vector(768)\n);\n\nCREATE OR REPLACE FUNCTION match_documents(\n query_embedding vector(768),\n match_count int DEFAULT NULL,\n filter jsonb DEFAULT '{}'::jsonb\n)\nRETURNS TABLE (\n id bigint,\n content text,\n metadata jsonb,\n similarity double precision\n)\nLANGUAGE sql\nAS $$\n SELECT\n d.id,\n d.content,\n d.metadata,\n 1 - (d.embedding <=> query_embedding) AS similarity\n FROM documents d\n WHERE (filter = '{}'::jsonb OR d.metadata @> filter)\n ORDER BY d.embedding <=> query_embedding\n LIMIT match_count;\n$$;\n",
"options": {},
"operation": "executeQuery"
},
"credentials": {
"postgres": {
"id": "KbYSAyR6T3ljhFKn",
"name": "Postgres account"
}
},
"typeVersion": 2.6
},
{
"id": "7e4395b7-b822-41b6-aac3-0d4c2e3a749b",
"name": "JavaScriptコード",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
-848,
48
],
"parameters": {
"jsCode": "// Get the Drive_Folder_link from the workflow input\nconst driveUrl = $input.first().json.Drive_Folder_link;\n\n// Extract Google Drive folder/file ID from URL\nfunction getDriveId(url) {\n const folderMatch = url.match(/\\/folders\\/([a-zA-Z0-9_-]+)/);\n const fileMatch = url.match(/\\/file\\/d\\/([a-zA-Z0-9_-]+)/);\n return folderMatch ? folderMatch[1] : (fileMatch ? fileMatch[1] : null);\n}\n\n// Process input items\nreturn items.map(item => {\n const chatInput = item.json.chatInput || driveUrl || '';\n const driveId = getDriveId(chatInput);\n\n return {\n json: {\n originalInput: chatInput,\n folderId: driveId,\n driveId: driveId\n }\n };\n});\n"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "3a4041d1-25ac-4ab4-974e-a5460c9a8ffa",
"name": "別ワークフローから実行時",
"type": "n8n-nodes-base.executeWorkflowTrigger",
"position": [
-1056,
48
],
"parameters": {
"inputSource": "jsonExample",
"jsonExample": "{\n \"Drive_Folder_link\": \"https://drive.google.com/drive/folders/example\"\n}"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "92141102-016e-4e8a-b69f-f09d0522924d",
"name": "付箋1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-1504,
-128
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 368,
"height": 512,
"content": "# 📁 Drive to Supabase Vector Store for Study RAG\n\nProcesses Google Drive folder files into Supabase vector embeddings for RAG applications.\n\n**Flow:** Drive URL → Parse ID → Init DB → Fetch Files → Loop → Download → Embed → Store\n\n**Requirements:**\n- Google Drive OAuth2\n- Supabase + Postgres credentials\n- Google Gemini API key\n\n**Input:** `{\"Drive_Folder_link\": \"your_drive_url\"}`\n**Output:** Vector embeddings in Supabase documents table\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6960ace8-fd01-4f9e-acfc-05185a0b197f",
"name": "付箋",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-1104,
208
],
"parameters": {
"width": 176,
"height": 128,
"content": "**Trigger Node** - Starts workflow when called from another n8n workflow. Accepts Drive folder URL as input.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "2befa4d1-ded3-4eeb-93ec-acdc9a9e22fb",
"name": "付箋2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-864,
208
],
"parameters": {
"width": 150,
"height": 128,
"content": "**Extract Folder ID** - Parses Google Drive URL using regex to extract folder/file ID for API calls.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "e71b4968-43de-477f-9de6-474cd471c405",
"name": "付箋3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-656,
208
],
"parameters": {
"width": 176,
"content": "**Initialize Database** - Creates Supabase vector table with pgvector extension and match_documents search function. ⚠️ Drops existing table!\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4ac27951-096f-44ba-8e66-be73b3c0d380",
"name": "アイテムをループ処理",
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"position": [
-192,
48
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "d556d5eb-6216-4e39-bf8f-07a948fcbb0d",
"name": "ファイルとフォルダを検索",
"type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
"position": [
-416,
48
],
"parameters": {
"filter": {
"folderId": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "={{ $('Code in JavaScript').item.json.folderId }}"
}
},
"options": {},
"resource": "fileFolder"
},
"credentials": {
"googleDriveOAuth2Api": {
"id": "CVN95k3ctbjWs60e",
"name": "Google_Drive_gaming"
}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "db2f57b6-1aa9-4926-a211-7362d5d4533e",
"name": "Supabaseベクトルストアに挿入",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase",
"position": [
256,
48
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {
"queryName": "match_documents"
},
"tableName": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "documents",
"cachedResultName": "documents"
}
},
"credentials": {
"supabaseApi": {
"id": "OweRv8RLSfhKJyfg",
"name": "Supabase account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "09addf62-6c1a-4af4-a5d5-6b2323f64886",
"name": "ファイルをダウンロード",
"type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
"position": [
48,
64
],
"parameters": {
"fileId": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "={{ $json.id }}"
},
"options": {
"googleFileConversion": {
"conversion": {
"docsToFormat": "text/plain"
}
}
},
"operation": "download"
},
"credentials": {
"googleDriveOAuth2Api": {
"id": "CVN95k3ctbjWs60e",
"name": "Google_Drive_gaming"
}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "0c929411-a2d2-49ff-ab92-09aeece9d892",
"name": "付箋4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-432,
224
],
"parameters": {
"width": 176,
"height": 128,
"content": "**List Drive Files** - Retrieves all files from the specified Google Drive folder using extracted folder ID.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "b2b6df82-5145-4719-b3bc-a5501e31ed08",
"name": "付箋5",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
16,
-112
],
"parameters": {
"width": 150,
"content": "**List Drive Files** - Retrieves all files from the specified Google Drive folder using extracted folder ID.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0d6c2252-f11a-4a12-978c-b121c68c8663",
"name": "付箋6",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
240,
-208
],
"parameters": {
"color": 7,
"height": 240,
"content": "**Store Embeddings** - Generates 768-dim vectors via Gemini and inserts documents into Supabase for semantic search.\n**AI Embeddings** - Converts text to 768-dimensional vectors using Google Gemini text-embedding-004 model.\n**Document Loader** - Extracts and formats text from binary files for the embedding generator.\n"
},
"typeVersion": 1
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"09addf62-6c1a-4af4-a5d5-6b2323f64886": {
"main": [
[
{
"node": "db2f57b6-1aa9-4926-a211-7362d5d4533e",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"4ac27951-096f-44ba-8e66-be73b3c0d380": {
"main": [
[],
[
{
"node": "09addf62-6c1a-4af4-a5d5-6b2323f64886",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"7e4395b7-b822-41b6-aac3-0d4c2e3a749b": {
"main": [
[
{
"node": "478d1053-af37-451e-9baf-7708f43653fa",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"478d1053-af37-451e-9baf-7708f43653fa": {
"main": [
[
{
"node": "d556d5eb-6216-4e39-bf8f-07a948fcbb0d",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a9afa4ed-5e53-423c-9521-a79b17dbdde1": {
"ai_document": [
[
{
"node": "db2f57b6-1aa9-4926-a211-7362d5d4533e",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"d556d5eb-6216-4e39-bf8f-07a948fcbb0d": {
"main": [
[
{
"node": "4ac27951-096f-44ba-8e66-be73b3c0d380",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"97927b62-d8b9-4c98-b3d1-160c81c524e5": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "db2f57b6-1aa9-4926-a211-7362d5d4533e",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"db2f57b6-1aa9-4926-a211-7362d5d4533e": {
"main": [
[
{
"node": "4ac27951-096f-44ba-8e66-be73b3c0d380",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"3a4041d1-25ac-4ab4-974e-a5460c9a8ffa": {
"main": [
[
{
"node": "7e4395b7-b822-41b6-aac3-0d4c2e3a749b",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}よくある質問
このワークフローの使い方は？
上記のJSON設定コードをコピーし、n8nインスタンスで新しいワークフローを作成して「JSONからインポート」を選択、設定を貼り付けて認証情報を必要に応じて変更してください。
このワークフローはどんな場面に適していますか？
上級 - 文書抽出, AI RAG検索拡張
有料ですか？
このワークフローは完全無料です。ただし、ワークフローで使用するサードパーティサービス（OpenAI APIなど）は別途料金が発生する場合があります。
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Xml
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Html
+
Xml
Code
Html
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作成者
Mantaka Mahir
@mantakamahirAl Automation Expert || Al Agents || n8n || Python || LangChain || Helping businesses scale revenue and reduce costs with Al driven automation .
外部リンク
n8n.ioで表示 →
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