Supabase를 사용하여 웹사이트에 RAG 채팅 로봇을 구축
고급
이것은Support Chatbot, AI RAG분야의자동화 워크플로우로, 18개의 노드를 포함합니다.주로 FormTrigger, HtmlExtract, HttpRequest, ConvertToFile, Agent 등의 노드를 사용하며. 사용법 RAG, OpenAI GPT-4o-mini 및 Supabase 벡터 데이터베이스를 사용하여 웹사이트 질문 채팅 로봇 구축
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •OpenAI API Key
- •PostgreSQL 데이터베이스 연결 정보
- •Supabase URL과 API Key
사용된 노드 (18)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "klsAKNm0Q07J8RXY",
"meta": {
"instanceId": "fcb622cbd5234c565b9b78babeaf0ea2455df9d2aad0d1adff7c1ef99583e685",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Build RAG Chatbot for Your Website Using Supabase",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "c2c34da8-27e8-4881-a3fd-3b5f6987e0bf",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
500,
-580
],
"webhookId": "dec328cc-f47e-4727-b1c5-7370be86a958",
"parameters": {
"mode": "webhook",
"public": true,
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "31f5d600-1694-4d50-a581-0880f65a7755",
"name": "HTML 추출",
"type": "n8n-nodes-base.htmlExtract",
"position": [
-460,
-540
],
"parameters": {
"options": {},
"extractionValues": {
"values": [
{
"key": "title",
"cssSelector": "title, h1"
},
{
"key": "content",
"cssSelector": "p, article, .content, .post-content, main"
},
{
"key": "meta_description",
"attribute": "content",
"cssSelector": "meta[name='description']",
"returnValue": "attribute"
},
{
"key": "links",
"attribute": "href",
"cssSelector": "a[href]",
"returnValue": "attribute"
}
]
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "d48d0d67-cfb6-4058-96e2-4198b40650bc",
"name": "기본 데이터 로더",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
20,
-360
],
"parameters": {
"loader": "jsonLoader",
"options": {
"metadata": {
"metadataValues": [
{
"name": "website_url",
"value": "={{ $('Enter Website Url').item.json['Website Url'] }}"
}
]
}
},
"dataType": "binary"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "32b79786-e8d1-4083-80e9-4d2eada2c46b",
"name": "재귀적 문자 텍스트 분할기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter",
"position": [
120,
-160
],
"parameters": {
"options": {},
"chunkSize": 3000,
"chunkOverlap": 500
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "b7541584-131f-4868-b8dd-053ab509ab1b",
"name": "Supabase 벡터 저장소",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase",
"position": [
-40,
-540
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {},
"tableName": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "documents",
"cachedResultName": "documents"
},
"embeddingBatchSize": 100
},
"credentials": {
"supabaseApi": {
"id": "E3H0gensGX1OYVwU",
"name": "Supabase account"
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "7b923d0f-c803-4b3c-afd8-ee680793c955",
"name": "웹사이트 URL 입력",
"type": "n8n-nodes-base.formTrigger",
"position": [
-820,
-540
],
"webhookId": "b02a5096-11b0-4677-acfa-fcac5722498c",
"parameters": {
"options": {},
"formTitle": "Form",
"formFields": {
"values": [
{
"fieldLabel": "Website Url",
"placeholder": "Enter Website Url"
}
]
},
"formDescription": "Enter Website Url"
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "9e961fc5-b937-4f0e-b9f5-8ada4f3598f5",
"name": "고정 메모1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-180,
-680
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 520,
"height": 100,
"content": "## Generating Embeddings from Website Content"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "7f4feec8-62a8-47a0-a8d6-9bce01261b1a",
"name": "고정 메모2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
380,
-680
],
"parameters": {
"width": 300,
"height": 80,
"content": "## User-Initiated Question"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "1c11199e-d217-4f2d-8afe-913f902ef47c",
"name": "고정 메모3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
700,
-680
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 540,
"height": 80,
"content": "## Vector-Based Answer Retrieval"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ddb37d99-4e8d-4eef-83da-6b3088360062",
"name": "고정 메모",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-840,
-680
],
"parameters": {
"width": 640,
"height": 100,
"content": "## Website Data Extraction\n\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "eeffcae9-2e9c-48f2-ad13-2b75b7218fe2",
"name": "웹사이트 데이터 스크래핑",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"maxTries": 3,
"position": [
-640,
-540
],
"parameters": {
"url": "={{ $json['Website Url'] }}",
"options": {
"timeout": 30000,
"redirect": {
"redirect": {
"maxRedirects": 5
}
}
}
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 4.1
},
{
"id": "df8e6032-41f2-4f95-8906-7150ce565d8a",
"name": "파일로 변환",
"type": "n8n-nodes-base.convertToFile",
"position": [
-320,
-540
],
"parameters": {
"options": {},
"operation": "toJson"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "697c29c6-6bcd-4748-a874-3c754f9b034e",
"name": "Cohere 임베딩",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsCohere",
"position": [
-100,
-360
],
"parameters": {},
"credentials": {
"cohereApi": {
"id": "5VhbvbDzLliD5nO9",
"name": "CohereApi account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "d8d3a79a-1ac2-42dd-b383-e39bbcbded75",
"name": "질문 및 답변 검색",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
820,
-580
],
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "=# Overview \nYou are an AI agent that responds strictly using information from stored document embeddings in a supabase vector store. \n\n## Context \n- The agent is designed to provide accurate, document-based answers. \n- It must avoid using external knowledge or assumptions. \n\n## Instructions \n1. Analyze the user's question. \n2. Retrieve relevant content from the document embeddings using supabase. \n3. Construct a response only from the matching document chunks.\n## Tools \n- Vector store containing embedded documents\n- Embeddings Cohere \n\n## SOP (Standard Operating Procedure) \n1. Receive user query. \n2. Search the vector store for relevant document chunks. \n3. Extract and synthesize an answer using only that content. \n4. If no matches, issue fallback message. \n\n## Final Notes \n- Do not rely on prior training or external facts. \n- The response must remain strictly grounded in the documents. "
}
},
"typeVersion": 1.8
},
{
"id": "65d51d86-cae3-4cdb-9d95-025962195953",
"name": "Supabase 벡터 저장소 데이터",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase",
"position": [
1000,
-360
],
"parameters": {
"mode": "retrieve-as-tool",
"topK": null,
"options": {},
"toolName": "documents_knowledge_base",
"tableName": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "documents",
"cachedResultName": "documents"
},
"toolDescription": "work with documents data in Supabase vector store",
"includeDocumentMetadata": false
},
"credentials": {
"supabaseApi": {
"id": "E3H0gensGX1OYVwU",
"name": "Supabase account"
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "6ef28803-e21f-4733-a6a9-d894b97dbb35",
"name": "Cohere 임베딩 사용",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsCohere",
"position": [
1020,
-140
],
"parameters": {},
"credentials": {
"cohereApi": {
"id": "5VhbvbDzLliD5nO9",
"name": "CohereApi account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4796d1f3-ab76-4ed4-86b3-96bca2aae4e9",
"name": "채팅 메모리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat",
"position": [
900,
-320
],
"parameters": {
"tableName": "chat_memory",
"contextWindowLength": 3
},
"credentials": {
"postgres": {
"id": "lf7D6rk7s95k7I12",
"name": "Postgres account 2"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "2ce21a19-e586-4cc6-88ed-b1957b04a06a",
"name": "OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
760,
-340
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "FWzCPYhm2kVkOjE5",
"name": "OpenAi account 7"
}
},
"typeVersion": 1.2
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "1fe65722-2127-4e4c-8af6-d8c967259653",
"connections": {
"4796d1f3-ab76-4ed4-86b3-96bca2aae4e9": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "d8d3a79a-1ac2-42dd-b383-e39bbcbded75",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"31f5d600-1694-4d50-a581-0880f65a7755": {
"main": [
[
{
"node": "df8e6032-41f2-4f95-8906-7150ce565d8a",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"df8e6032-41f2-4f95-8906-7150ce565d8a": {
"main": [
[
{
"node": "b7541584-131f-4868-b8dd-053ab509ab1b",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"697c29c6-6bcd-4748-a874-3c754f9b034e": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "b7541584-131f-4868-b8dd-053ab509ab1b",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"7b923d0f-c803-4b3c-afd8-ee680793c955": {
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[
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"type": "main",
"index": 0
}
]
]
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[
{
"node": "d8d3a79a-1ac2-42dd-b383-e39bbcbded75",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"d48d0d67-cfb6-4058-96e2-4198b40650bc": {
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[
{
"node": "b7541584-131f-4868-b8dd-053ab509ab1b",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"6ef28803-e21f-4733-a6a9-d894b97dbb35": {
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[
{
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"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"eeffcae9-2e9c-48f2-ad13-2b75b7218fe2": {
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[
{
"node": "31f5d600-1694-4d50-a581-0880f65a7755",
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"index": 0
}
]
]
},
"c2c34da8-27e8-4881-a3fd-3b5f6987e0bf": {
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[
{
"node": "d8d3a79a-1ac2-42dd-b383-e39bbcbded75",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"65d51d86-cae3-4cdb-9d95-025962195953": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "d8d3a79a-1ac2-42dd-b383-e39bbcbded75",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"32b79786-e8d1-4083-80e9-4d2eada2c46b": {
"ai_textSplitter": [
[
{
"node": "d48d0d67-cfb6-4058-96e2-4198b40650bc",
"type": "ai_textSplitter",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
고급 - 지원 챗봇, AI RAG
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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Webhook
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Webhook
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리드 육성
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Ftp
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