n8n 教學 (二)：Supabase 申請及建立向量資料庫

到官網首頁 https://supabase.com/

點選 Start your project 綠色按鈕

點選最下方的 Sign Up Now 使用信箱進行註冊

輸入信箱跟密碼進行註冊，然後到註冊信箱收信，完成信箱認證。

點選 New Organization

輸入名稱，這邊先用 n8nTest，其他選項不變，然後按右下角 Create Organization。

Project name 先輸入 n8nProject

資料庫密碼要記好

Region 選地理位置最靠近你的

最後點選右下角 Create new project

完成後畫面

接著要建立資料表，先將滑鼠移到左邊邊界，展開左邊選單，點選 SQL Editor

點選 Create a new snippet

貼上這段語法

drop table if exists nhi_drug_768;

-- Drop the match_{{tablename}} function if it exists -- Note: It's good practice to specify argument types when dropping
drop function if exists match_nhi_drug_768(vector, integer, jsonb);

-- Enable the pgvector extension to work with embedding vectors
create extension if not exists vector;

-- Create a table to store your {{tablename}}
create table nhi_drug_768 (
  id bigserial primary key,
  content text, -- corresponds to Document.pageContent
  metadata jsonb, -- corresponds to Document.metadata
  embedding vector(768) -- 確保這個維度匹配你的 Embedding 模型
);

-- Create a function to search for documents_nhi_drug
create function match_nhi_drug_768 (
  query_embedding vector(768), -- 確保這個維度匹配你的 Embedding 模型
  match_count int default null, -- Using integer alias
  filter jsonb DEFAULT '{}'
) returns table (
  id bigint,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
)

language plpgsql
as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    d.id,                -- Using alias for clarity
    d.content,
    d.metadata,
    1 - (d.embedding <=> query_embedding) as similarity -- Using alias
  from nhi_drug_768 d   -- Defining alias d
  where d.metadata @> filter
  order by d.embedding <=> query_embedding
  limit match_count;
end;
$$;