N8N + Supabase: Yapay Zeka Ajanına Hafıza Ekle!

🏫 Ücretsiz Skool Topluluk Linki: https://www.skool.com/mustafa-dikmen-... 📅Benimle çalışmak istiyorsanız bu linkten randevu alabilirsiniz: cal.com/mustafa-dikmen/30dk-on-gorusme Bugünkü videoda n8n’de Supabase kullanarak Retrieval-Augmented Generation (RAG) nasıl kurulur adım adım gösteriyorum. PDF gibi büyük dokümanları küçük parçalara ayırıp vektör veri tabanına kaydediyor, ardından ajanımıza sorular sordurup doğru cevabı nasıl çektirdiğimizi uygulamalı olarak anlatıyorum. Videonun sonunda kendi projelerinizde maliyeti düşürerek büyük dosyalarla çalışabilecek bir AI ajanını kurabilir hâle geleceksiniz. Google Credetails nasıl bağlanır:    • N8N ile Google Credentials Bağlantısı: Adı...   🎯 Bu Videodan Öğrenecekleriniz ✅ RAG kavramı ve neden tam PDF’i prompta gömmek yerine kullanırız ✅ PDF’i çank’lara bölme, embedding üretme ve Supabase Vector Store’a yükleme ✅ n8n’de Postgres Chat Memory & Supabase Vector Store entegrasyonu ✅ Google Drive’dan otomatik dosya çekip vektör veri tabanına ekleyen akış oluşturma ✅ Sistem promptu ayarlayarak ajanın yalnızca vektör verileriyle yanıt vermesini sağlama ✅ Token maliyetini düşürmek için en iyi pratikler ve otomasyon ipuçları 📑 Video İçindekiler 00:00 – Giriş ve videodan beklentiler 00:30 – RAG (Retrieval Augmented Generation) nedir? Avantajları 01:45 – PDF’i çank’lara bölme & embedding mantığı 03:00 – Supabase Vector Store yapısı ve kurulum akışı 05:20 – Yeni Supabase projesi oluşturma & güvenli şifre ayarı 07:40 – Postgres Chat Memory’yi bağlayarak sohbet geçmişini saklama 09:50 – Supabase’da documents tablosunu SQL ile yaratma 13:00 – n8n’de Google Drive › Supabase dosya yükleme otomasyonu 16:00 – Agent sistem promptunu düzenleme ve test mesajı 17:10 – Canlı demo: Ajandan doğru bilgiyi çekme testi 18:40 – Otomasyonu ölçeklendirme, klasör eşitleme fikirleri 19:30 – Kapanış, beğeni & abone çağrısı, sonraki videolar duyurusu