基于 Notion 知识库的聊天，在 Supabase 里保持最新

基于 Notion 知识库的聊天，在 Supabase 里保持最新

一个 n8n 工作流，让 Supabase 表和 Notion 数据库保持一致。每分钟它都会找一次最近一分钟内被编辑的页面，删掉它们的旧片段，
重新读取每个页面，把它切成片段，再用 OpenAI 嵌入。一个聊天窗口根据已存的片段回答问题。

里面有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，22 个节点。三个是便签，另有一个 Notion 触发器一开始是关着的。里面没有任何凭据。
• README.md：这份说明。

和原来的副本相比，我们改了什么

• 原来用的是 gpt-4o，它将在 2027 年 1 月 14 日退役。聊天模型现在是 gpt-6-luna。这条链不用任何工具，
  所以这个模型合适。
• 嵌入这一步现在自己指明 text-embedding-3-small。节点的旧版本在没有指明模型时，会选一个更老的模型。
• 加载页面文字的那一步现在读合并后的文字。以前它把整项写成 JSON 去嵌入。
• 聊天触发器原来对任何有链接的人开放。现在它被设成不公开，所以聊天只在 n8n 里运行。
• Notion 数据库原来是私有的。现在它是占位符 <YOUR_NOTION_DATABASE_ID>。
• 几个节点改了名，说明它们做什么，名字里也不再有带空格的连字符。连线没有变。
• 用朴素的话加了三个便签。

开始之前

• 一个 Notion 集成令牌，和一个共享给该集成的数据库。
• 一个 OpenAI API 密钥。
• 一个 Supabase 项目、它的主机地址和密钥，以及一张名为 documents、带 content、metadata 和 1536 维向量列的表。
  照 Supabase 的向量列指南，以及 n8n 关于它的 Supabase 向量存储的说明来做。Mindket 没有贴出相应的 SQL，也没有为这个工作流
  检查过一张表。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File。选中 workflow.json。
2. 添加一个 Notion 凭据，并在 Get Edited Pages 和 Get Page Blocks 里选上它。在 Get Edited Pages 里，把
   <YOUR_NOTION_DATABASE_ID> 换成你数据库的 id，也就是它链接里的那 32 个字符。
3. 在 Supabase 里建好表。添加一个 Supabase 凭据，并在 Delete Old Chunks、Insert Page Chunks 和
   Search Page Chunks 里选上它。
4. 添加一个 OpenAI 凭据，并在 OpenAI Embeddings 和 OpenAI Chat Model 里选上它。
5. 发布工作流，编辑数据库里的一个页面，等两分钟。然后打开聊天窗口，问问那个页面的内容。

一次运行的过程

1. Check Every Minute 启动一次运行，Get Edited Pages 列出最后编辑时间等于一分钟前的页面。
2. Input Reference 把页面交给 Loop Over Items，它一次取一个页面。
3. Delete Old Chunks 删除元数据里带着这个页面 id 的已存片段。它总会输出一项，所以没有旧片段的新页面也会继续往下走。
   Keep One Delete Result 确保只有一项继续往下。
4. Get Page Blocks 读取页面的每一个块，嵌套的块也包括在内。Join Blocks Into One Text 把它们的文字连成
   字段 concatenated_content。
5. Load Page and Add Metadata 把这段文字包成一份文档，带上页面 id 和名称。Token Splitter 把它切成每块 500 个 token 的片段，
   OpenAI Embeddings 把它们变成向量，Insert Page Chunks 把它们存起来。然后循环取下一个页面。
6. 在聊天里，Chat Message Received 把问题交给 Question and Answer Chain。Search Page Chunks 和
   Vector Store Retriever 找出最接近的片段，OpenAI Chat Model 根据它们作答。

想换个结果，改这里

• 数据库：Get Edited Pages。
• 多久检查一次页面：Check Every Minute。关着的 Notion Trigger 做的是同一件事，可以用它来替换。
• 片段大小：Token Splitter。
• 元数据：Load Page and Add Metadata。请保留 id，因为删除这一步要用它。
• 负责回答的模型：OpenAI Chat Model。
• 表：Delete Old Chunks、Insert Page Chunks 和 Search Page Chunks。

值得知道的事

• 在 Notion 里被删除的页面，不会从表里删掉。
• 编辑页面的过滤条件，是拿最后编辑时间和一分钟前的那个精确时刻比较。Mindket 没有对照 Notion 的时间戳检查过。
  过滤条件在那一分钟里没抓到的页面，之后不会再被补上，所以请用几次编辑来测试。如果有页面漏掉，就改一改过滤条件，
  或者改用关着的 Notion Trigger。
• 聊天触发器被设成不公开。把它公开又不加认证，会让任何人都能花你的 OpenAI 额度。
• 向量列必须和模型相配，元数据列必须能放下页面 id。
• Supabase 的 secret key 会跳过行级安全。把它留在 n8n 里，永远不要放进页面或浏览器。
• 页面文字会发给 OpenAI 和你的 Supabase 项目，提的问题也会发给 OpenAI。
• Mindket 没有用 Notion、OpenAI 或 Supabase 运行过这个工作流。