Automatiser la vectorisation des pages Notion pour des bases de connaissances alimentées par l'IA

De Notion à Supabase Vector Store avec OpenAI

Transformez facilement vos pages Notion en une base de connaissances vectorielle puissante et prête pour l'IA. Ce flux de travail automatise l'extraction de contenu, la segmentation de texte et la génération d'embeddings, stockant tout dans Supabase pour une recherche sémantique avancée et des applications RAG.

Caractéristiques principales

• Ingestion automatisée de nouvelles pages Notion pour une base de connaissances constamment mise à jour.
• Filtrage intelligent du contenu pour se concentrer sur les informations textuelles, excluant les médias non essentiels.
• Utilise OpenAI pour générer des embeddings textuels de haute qualité, améliorant la précision de la recherche.
• Intégration transparente avec les bases de données vectorielles Supabase pour un stockage efficace et évolutif.
• Prépare votre contenu Notion pour des applications IA avancées telles que la génération augmentée par récupération (RAG) et la recherche sémantique.

Comment ça marche

Ce flux de travail surveille continuellement une base de données Notion spécifiée pour détecter les nouvelles pages. Lorsqu'une nouvelle page est détectée, elle traite systématiquement le contenu à travers plusieurs étapes :

• Déclencheur de page ajoutée Notion : Surveille une base de données Notion désignée pour les pages nouvellement ajoutées, initiant le flux de travail.
• Notion - Récupération du contenu de la page : Récupère tout le contenu des blocs de la nouvelle page Notion.
• Filtrer le contenu non textuel : Exclut les éléments non textuels comme les images et les vidéos pour ne traiter que le contenu pertinent.
• Résumé - concaténer le contenu des blocs Notion : Combine les blocs de texte filtrés en un seul document cohérent pour l'embedding.
• Créer des métadonnées et charger le contenu : Génère des métadonnées structurées (par ex. ID de la page, titre) et charge le texte consolidé.
• Séparateur de tokens : Divise le contenu en morceaux optimisés, assurant un traitement efficace et une génération d'embeddings par OpenAI.
• Embeddings OpenAI : Utilise l'API OpenAI pour générer des embeddings vectoriels pour chaque morceau de texte.
• Supabase Vector Store : Stocke les morceaux de texte traités, leurs métadonnées, et leurs embeddings OpenAI dans une table Supabase avec une colonne vectorielle, les rendant instantanément consultables.