同樣建立一個新的工作流，命名為 n8nChatWithAI。
這次點選倒數第二的 ‘On chat message’，然後直接按 ESC 關掉。
在右邊加號按一下
輸入 question 後點選 Question and Answer Chain
點選 Add Option，然後選 System Prompt Template。
格子右上方切換到 Expression並修改提示詞，注意下方的這個區塊要保留
貼上：
- 你是專業藥劑師，專長是台灣健保給付規範相關領域。
- 閱讀 Vector Store 的健保規範資料庫，了解台灣健保的相關規範，並以專業藥劑師的角度親切地回答使用者問題。
- 一律用繁體中文回應，但英文專有名詞則保留原文。
Context: {context}
然後按 ESC 關掉視窗。
點左下鬚鬚
選擇你要用的大語言模型，這邊先選 Google Gemini Chat Model
選擇 models/gemini-2.5-flash-preview-04-17-thinking 後
接著按 ESC 關閉視窗
點右下鬚鬚
選 Vector Store Retriever
不做改動直接 ESC 關掉
繼續在紅點點上面按加號
選擇綠色閃電 Supabase Vector Store
Table Name 下拉選擇 nhi_drug_768
繼續按 Add Option 並選擇 Query Name
將 match_documents 改成 match_nhi_drug_768
按 ESC 關閉視窗
還是紅色的，沒關係我們繼續按下面的鬚鬚加號。
選擇 Embeddings Google Gemini
選擇 models/text-embedding-004
然後 ESC 關閉
此時沒有紅色，我們點一下下面的 Open chat 橘色按鈕。
這時候可以看到下面出現聊天視窗，輸入你想問的健保用藥規範。
例如：Doxorubicin 有什麼健保使用限制?
這邊可以看到 AI 參考向量資料庫後的回答
看起來有命中
回到 Supabase 檢查一下，確認應該是沒有亂講話。
至此我們就有一個會參考向量資料庫的問答AI了，恭喜。