КАК СОЗДАТЬ ИИ АГЕНТА С RAG И ПАМЯТЬЮ БЕЗ КОДА? (Supabase, n8n)

📌Важные ссылки и материалы из видео: -Наш телеграм:
-Наша база знаний о нейросетях и автоматизации (пошаговые уроки, промты, блюпринты, консультации):
-Для оплаты зарубежных сервисов:
-n8n:
-supabase:
📌Тайм-коды: 00:00 О чем будем говорить? 02:00 Что такое RAG? Какие проблемы решает? Как работает? 08:00 Из чего состоит автоматизация? 2 части: за что отвечает каждая 13:55 Тестируем готовую автоматизацию 15:30 Разбираем часть №1 по шагам 38:45 Разбираем часть №2 по шагам Создаём ИИ-агента на n8n с RAG и Supabase: настраиваем базу знаний, эмбеддинги и векторный поиск, чтобы бот отвечал по вашим документам, без галлюцинаций и устаревшей информации. Что такое RAG и зачем он бизнесу RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет LLM (ChatGPT, NotebookLM и др.) сначала «сходить в библиотеку» — найти релевантные фрагменты в ваших документах — и только потом сгенерировать ответ. Это решает три задачи: • Актуальность — ответы на основе ваших свежих данных, а не даты обучения модели. • Проверяемость — ссылки на конкретные источники, меньше «выдумок». • Контекст — бот говорит строго в рамках вашей базы знаний, регламентов и FAQ. Что делаем в видео Разбираем архитектуру n8n + Supabase (Postgres/pgvector) для RAG. Готовим базу знаний и эмбеддинги Настраиваем векторный поиск Собираем поток в n8n: от запроса пользователя до ответа ИИ-агента. Показываю типовые сценарии для бизнеса. Кому подойдёт Предпринимателям, продуктовым и support-командам, маркетологам и разработчикам, кто хочет быстрый путь к практичному ИИ-помощнику без переписывания бэкенда. Где применить ИИ-продавец / консультант магазина ИИ-HR для онбординга ИИ-служба поддержки и внутренний FAQ Доменные ассистенты (мануалы, каталоги, инструкции, гайды — вплоть до «гид по комиксам») Плюсы подхода ✔ Прозрачные ответы со ссылками на документы ✔ Масштабируемость под объём данных ✔ Контроль безопасности и приватности Полезно знать Хранилище: Supabase с pgvector для эмбеддингов Оркестрация: n8n (пайплайны «ингест» и «чтение») LLM и эмбеддинги: любой совместимый провайдер (OpenAI, локальные и т. п.) Форматы: PDF/HTML/TXT/Markdown и др. (после парсинга) Если видео было полезным — поставьте лайк 👍 и подпишитесь. Готовые шаблоны RAG-пайплайнов, #RAG #n8n #Supabase #AI #LLM #ChatGPT #Автоматизация #ИИАгент #Postgres #pgvector #ВекторныйПоиск #БазаЗнаний