How to Set Up Supabase and Postgres for Memory and RAG in n8n

Summary

Dans cette vidéo, l'auteur guide les utilisateurs à travers la configuration d'un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) simple en utilisant Superbase et Postgres pour un agent AI. Le processus inclut la mise en place de la mémoire de chat Postgres, la création de projets dans Superbase, et l'intégration d'un Vector Store pour charger et interroger des documents. L'objectif est de permettre à l'agent AI de répondre à des questions en utilisant des données vectorisées. Ce tutoriel est destiné à ceux qui souhaitent comprendre les bases de la création d'un système RAG, tout en offrant des conseils pratiques pour une mise en œuvre rapide.

Takeaways

• 😀 Postgres est un système de gestion de bases de données, tandis que Superbase est une plateforme Backend qui facilite l'utilisation de Postgres.
• 😀 Superbase fournit les outils et l'infrastructure nécessaires pour utiliser Postgres de manière efficace, comme le moteur d'une voiture dans un véhicule.
• 😀 L'objectif de la vidéo est de montrer comment configurer les systèmes nécessaires à un agent IA avec Postgres et Superbase, ainsi que de configurer un pipeline RAG basique.
• 😀 Pour commencer, il faut créer un projet dans Superbase, choisir le bon mot de passe, et configurer les informations d'identification de la base de données.
• 😀 Une fois le projet créé, l'URL d'hôte, le nom de la base de données, le nom d'utilisateur, le mot de passe et le port sont essentiels pour connecter Postgres à l'agent IA.
• 😀 Le modèle de mémoire du chat est intégré à l'agent IA en utilisant le module de mémoire de chat Postgres, où les interactions sont sauvegardées dans la base de données Superbase.
• 😀 Après avoir configuré la mémoire de chat, l'étape suivante consiste à installer un store vectoriel Superbase pour télécharger et interroger des fichiers à l'aide de l'agent IA.
• 😀 La création d'un store vectoriel dans Superbase se fait en exécutant une commande SQL dans l'éditeur SQL de Superbase, ce qui permet de stocker des documents dans la base de données.
• 😀 L'agent IA peut traiter des requêtes en langage naturel en les convertissant en vecteurs à l'aide d'un modèle d'intégration, permettant ainsi de récupérer des informations pertinentes depuis le store vectoriel.
• 😀 Le téléchargement de fichiers dans le store vectoriel se fait directement depuis l'interface de chat, où les utilisateurs peuvent envoyer des documents pour être traités et stockés dans la base de données.
• 😀 Une fois les documents téléchargés, l'agent IA peut répondre à des questions sur le contenu des documents téléchargés en récupérant des informations pertinentes à partir du store vectoriel.

Q & A

Qu'est-ce que PostgreSQL et à quoi sert-il dans ce système ?

PostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle. Dans ce système, il agit comme le moteur de base de données qui stocke et gère les données nécessaires pour interagir avec l'agent IA.

Qu'est-ce que Supabase et quel rôle joue-t-il dans la configuration ?

Supabase est un service backend qui fonctionne sur PostgreSQL et fournit l'infrastructure nécessaire pour gérer et interagir avec la base de données PostgreSQL. Il facilite des fonctionnalités comme l'authentification des utilisateurs et l'intégration des bases de données dans des applications web.

Pourquoi utiliser le modèle de mémoire de chat PostgreSQL dans cette configuration ?

Le modèle de mémoire de chat PostgreSQL permet de stocker et gérer les interactions entre l'utilisateur et l'agent IA, en sauvegardant les messages échangés et en permettant à l'agent de se souvenir des conversations passées.

Comment connecter Supabase à PostgreSQL et quels sont les détails nécessaires ?

Pour connecter Supabase à PostgreSQL, vous devez obtenir l'URL d'hôte, le nom de la base de données, l'utilisateur, le mot de passe et le port à partir de Supabase, puis les intégrer dans la configuration pour établir la connexion.

Qu'est-ce que le système RAG (Retrieval-Augmented Generation) et comment fonctionne-t-il dans ce cadre ?

Le système RAG permet d'améliorer les réponses générées par l'IA en intégrant des informations externes provenant de bases de données ou de documents. Dans ce cas, un fichier est téléchargé dans une base de données Vector pour être utilisé lors des requêtes.

Quel est le processus pour installer et configurer un magasin de vecteurs dans Supabase ?

Il faut créer un projet dans Supabase, configurer les informations de connexion, puis installer un magasin de vecteurs via la commande SQL pour structurer les données sous forme de vecteurs, facilitant ainsi les recherches sémantiques.

Pourquoi faut-il un modèle d'incorporation pour interroger le magasin de vecteurs ?

Un modèle d'incorporation (embedding model) est utilisé pour convertir une requête en langage naturel en un vecteur numérique, afin de pouvoir interagir avec le magasin de vecteurs et obtenir des réponses pertinentes.

Comment télécharger un fichier dans le magasin de vecteurs et quel rôle joue ce fichier ?

Le fichier est téléchargé via une interface de chat en utilisant un bouton de téléchargement. Une fois téléchargé, il est traité, transformé en données numériques (vecteurs), et intégré dans le magasin de vecteurs pour être utilisé lors de requêtes.

Quelles sont les étapes à suivre pour tester si la configuration fonctionne correctement ?

Après avoir configuré la connexion et installé le magasin de vecteurs, il suffit de poser une question à l'agent IA, comme 'Quel est le coût d'un changement d'huile ?'. L'IA devrait renvoyer une réponse basée sur les données stockées dans la base de vecteurs.

Quelles sont les limites du système décrit dans cette vidéo et quand serait-il nécessaire d'adopter une solution plus sophistiquée ?

Le système décrit est assez basique, adapté pour des questions simples et un seul type de fichier. Si vous avez des données plus complexes ou multiples types de documents, vous devrez envisager une solution plus sophistiquée pour gérer les différentes structures de données.