n8n y Supabase: memoria y base vectorial para tu agente

Juan Pe crea una cuenta gratuita en Supabase y explica cómo ordenarla. La organización agrupa tus proyectos; cada proyecto agrupa bases de datos con información parecida, por ejemplo un cliente o un negocio. Dentro de un proyecto puedes tener varias tablas: no tiene sentido mezclar en la misma el inventario y la historia de la empresa. Para la memoria y la base vectorial del agente usa el mismo proyecto.

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Para que el agente recuerde lo que habló contigo meses después, la memoria se guarda en Supabase. En n8n eliges Postgres Chat Memory y creas una credencial nueva. Los datos salen del botón Connect del proyecto en Supabase, en la opción Transaction pooler: host, base de datos, usuario, contraseña y puerto. El identificador de la conversación es el número de quien escribe. Al probarlo con un audio, en el editor de tablas aparece una tabla nueva con cada mensaje y su session ID.

• En Supabase, pulsa Connect y abre Transaction pooler.
• Copia host, usuario, contraseña y puerto en la credencial.
• Comprueba la tabla en el Table Editor.

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La segunda conexión es el nodo Supabase Vector Store. Te pide un host y una clave: el host es la URL de Data API, en los ajustes del proyecto, y la clave es la service role de API Keys. Juan Pe explica la diferencia con una base de datos normal: en la vectorial, el texto se divide en fragmentos (chunks), con un tamaño y un solapamiento que configuras, y cada fragmento se convierte en vectores con un modelo de embeddings de OpenAI. Así el agente encuentra lo más parecido a lo que le preguntan.

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Para llenar la base vectorial, el curso usa una automatización que se activa cuando subes un documento a una carpeta de Google Drive. Si subes varios a la vez, un bucle los procesa uno por uno: descarga el archivo, lo convierte y lo guarda en Supabase. Desde ese momento, el agente puede responder con la información de la empresa.

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