Automatiza la Vectorización de Páginas de Notion para Bases de Conocimiento Impulsadas por IA
Transformar manualmente el contenido de Notion en una base de conocimiento lista para IA es complejo y lento. Este flujo de trabajo automatiza la extracción, segmentación y vectorización de páginas de Notion, almacenándolas sin problemas en Supabase para una búsqueda y recuperación potentes impulsadas por IA.
Documentation
De Notion a la Tienda Vectorial de Supabase con OpenAI
Transforma sin esfuerzo tus páginas de Notion en una potente base vectorial lista para IA. Este flujo de trabajo automatiza la extracción de contenido, segmentación de texto y generación de embeddings, almacenando todo en Supabase para búsquedas semánticas avanzadas y aplicaciones RAG.
Características Clave
- Ingesta automatizada de nuevas páginas de Notion para una base de conocimiento continuamente actualizada.
- Filtrado inteligente de contenido para enfocarse en información textual, excluyendo medios no esenciales.
- Aprovecha OpenAI para generar embeddings de texto de alta calidad, mejorando la precisión de búsqueda.
- Integración perfecta con bases vectoriales de Supabase para almacenamiento eficiente y escalable.
- Prepara tu contenido de Notion para aplicaciones avanzadas de IA como Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y búsqueda semántica.
Cómo Funciona
Este flujo de trabajo supervisa continuamente una base de datos específica de Notion para detectar nuevas páginas. Al detectar una, procesa sistemáticamente el contenido a través de varias etapas:
- Disparador de Página Añadida de Notion: Supervisa una base de datos designada de Notion para páginas nuevas, iniciando el flujo de trabajo.
- Notion - Recuperar Contenido de la Página: Obtiene todo el contenido bloque de la página recién añadida de Notion.
- Filtrar Contenido No Textual: Excluye elementos no textuales como imágenes y videos para asegurar que solo se procese contenido relevante.
- Resumir - Concatenar el contenido de los bloques de Notion: Combina los bloques de texto filtrados en un documento coherente para embedding.
- Crear metadatos y cargar contenido: Genera metadatos estructurados (por ejemplo, ID de la página, título) y carga el texto consolidado.
- Divisor de Tokens: Divide el contenido en fragmentos optimizados, asegurando un procesamiento eficiente y generación de embeddings por OpenAI.
- Embeddings OpenAI: Utiliza la API de OpenAI para generar embeddings vectoriales para cada fragmento de texto.
- Tienda Vectorial de Supabase: Almacena los fragmentos de texto procesados, sus metadatos y sus embeddings de OpenAI en una tabla de Supabase con columna vectorial, haciéndolos instantáneamente consultables.