Как обучить AI-агента своей базе знаний (RAG в n8n + Supabase)

В этом эфире я покажу, как сделать AI-агента, который отвечает **на основе вашей собственной базы знаний**, а не просто генерирует общий текст. Мы разберём подход, который называется RAG (Retrieval-Augmented Generation)**, и посмотрим, как он реализуется на практике в связке n8n + Supabase. Что такое RAG простыми словами RAG — это способ работы AI, при котором модель: 1. сначала находит нужную информацию в вашей базе знаний 2. затем использует этот контекст для формирования ответа То есть агент не “угадывает”, а опирается на реальные данные: документы, инструкции, тексты, заметки, базы. Именно такой подход позволяет: использовать AI в конкретных проектах подключать собственные знания получать ответы в нужном контексте Что будет на эфире На стриме я в прямом эфире покажу: • как устроена логика RAG-агента • как загрузить и хранить базу знаний • как n8n работает с Supabase • как агент ищет релевантную информацию • как этот контекст передаётся в AI • как выглядит полный рабочий поток от запроса до ответа Формат — практический. Я собираю систему шаг за шагом и объясняю логику каждого блока. Это вводный эфир. В закрытом клубе мы глубже разбираем архитектуру, масштабирование и реальные кейсы использования таких агентов. Подписывайтесь на канал — дальше буду развивать тему AI-агентов, n8n и автоматизации. - https://t.me/vadim_pro_ai Telegram-чат с обсуждениями → https://t.me/+PE56h5-CyDgzZWUy Закрытый клуб по ИИ-агентам → пиши в личку https://t.me/vadim_drigin (напиши какие задачи хочешь решить)