n8n Workflows

Automatisierung der Dateiverwaltung mit n8n und Supabase

2 Min. LesezeitMEKSOFT
Inhalt
  1. Workflow Übersicht
  2. 1. Knoten: Get All files
  3. 2. Knoten: Default Data Loader
  4. 3. Knoten: Recursive Character Text Splitter
  5. 4. Knoten: Extract Document PDF
  6. 5. Knoten: Embeddings OpenAI
  7. 6. Knoten: Create File record2
  8. 7. Knoten: If
  9. 8. Knoten: Get All Files
  10. 9. Knoten: Download
  11. 10. Knoten: Loop Over Items
  12. 11. Knoten: Aggregate
  13. 12. Knoten: When clicking ‘Test workflow’
  14. Ergebnis

Workflow Übersicht

Dieser n8n-Workflow automatisiert die Verwaltung von Dateien in einem Supabase Storage und integriert ein KI-gestütztes Chat-System, um Informationen aus hochgeladenen Dokumenten abzufragen. Unten sind die einzelnen Knoten des Workflows mit ihren Funktionen und Konfigurationen aufgeführt.

1. Knoten: Get All files

  • Typ: HTTP Request
  • Funktion: Ruft die Liste aller Dateien aus einem Supabase Storage Bucket ab.
  • Einstellungen:
    • URL: https://yqtvdcvjboenlblgcivl.supabase.co/storage/v1/object/list/private
    • Methode: POST
    • Körper: JSON konfiguriert mit Präfix, Limit, Offset und Sortierung.
      {
       "prefix": "",
       "limit": 100,
       "offset": 0,
       "sortBy": {
       "column": "name",
       "order": "asc"
       }
      }
    • Authentifizierung: Vorab definierten Credential Typ (Supabase API)

2. Knoten: Default Data Loader

  • Typ: Document Default Data Loader
  • Funktion: Lädt Dokumentenmetadaten in die nachfolgenden Knoten.
  • Einstellungen: Konfiguriert mit Datei-ID und JSON-Daten im Ausdrucksmodus.

3. Knoten: Recursive Character Text Splitter

  • Typ: Text Splitter
  • Funktion: Zerlegt große Textdaten in handhabbare Teile.
  • Einstellungen: Chunk-Größe auf 500 und 200 Überlappung.

4. Knoten: Extract Document PDF

  • Typ: Extract From File
  • Funktion: Extrahiert Inhalte aus PDF-Dokumenten.
  • Einstellungen:
    • Operation: pdf

5. Knoten: Embeddings OpenAI

  • Typ: OpenAI Embeddings
  • Funktion: Erzeugt vektorielle Einbettungen aus dem Textinhalt.
  • Einstellungen: Modell auf text-embedding-3-small.

6. Knoten: Create File record2

  • Typ: Supabase
  • Funktion: Erstellt einen Datensatz für eine Datei in der Supabase-Tabelle.
  • Einstellungen: Spezifiziert die Felder für Name und Speicher-ID.

7. Knoten: If

  • Typ: Conditional
  • Funktion: Prüft Bedingungen vor der Durchführung weiterer Schritte.
  • Einstellungen:
    • Wenn: Wenn noch keine Daten vorhanden sind oder die Datei nicht verarbeitet werden soll.

8. Knoten: Get All Files

  • Typ: Supabase
  • Funktion: Ruft alle Datensätze aus der Datei-Tabelle ab.
  • Einstellungen:
    • Operation: getAll

9. Knoten: Download

  • Typ: HTTP Request
  • Funktion: Lädt Dateien herunter, basierend auf deren Namen.
  • Einstellungen:
    • URL: https://yqtvdcvjboenlblgcivl.supabase.co/storage/v1/object/private/{{ $json.name }}
    • Authentifizierung: Vorab definierter API-Zugang.

10. Knoten: Loop Over Items

  • Typ: Split in Batches
  • Funktion: Verarbeitet Dateien einzeln.
  • Einstellungen: Batch-Größe auf 1 gesetzt.

11. Knoten: Aggregate

  • Typ: Aggregate
  • Funktion: Aggregiert alle Elementdaten für nachfolgende Verarbeitung.

12. Knoten: When clicking ‘Test workflow’

  • Typ: Manual Trigger
  • Funktion: Startet den Workflow manuell, um Tests durchzuführen.

Ergebnis

Nach dem erfolgreichen Durchlaufen aller Knoten dieses Workflows wird eine Liste von bearbeiteten Dateien in der Supabase-Datenbank gespeichert. Benutzer können über den KI-Agenten mit diesen Daten interagieren, um kontextbezogene Informationen je nach Anfrage abzurufen.

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