КАК СОЗДАТЬ ИИ АГЕНТА С RAG И ПАМЯТЬЮ БЕЗ КОДА? (Supabase, n8n)

📌Важные ссылки и материалы из видео: 📌Тайм-коды: 00:00 О чем будем говорить? 02:00 Что такое RAG? Какие проблемы решает? Как работает? 08:00 Из чего состоит автоматизация? 2 части: за что отвечает каждая 13:55 Тестируем готовую автоматизацию 15:30 Разбираем часть №1 по шагам 38:45 Разбираем часть №2 по шагам Создаём ИИ-агента на n8n с RAG и Supabase: настраиваем базу знаний, эмбеддинги и векторный поиск, чтобы бот отвечал по вашим документам, без галлюцинаций и устаревшей информации. Что такое RAG и зачем он бизнесу RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет LLM (ChatGPT, NotebookLM и др.) сначала «сходить в библиотеку» — найти релевантные фрагменты в ваших документах — и только потом сгенерировать ответ. Это решает три задачи: • Актуальность — ответы на основе ваших свежих данных, а не даты обучения модели. • Проверяемость — ссылки на конкретные источники, меньше «выдумок». • Контекст — бот говорит строго в рамках вашей базы знаний, регламентов и FAQ. Что делаем в видео Разбираем архитектуру n8n + Supabase (Postgres/pgvector) для RAG. Готовим базу знаний и эмбеддинги Настраиваем векторный поиск Собираем поток в n8n: от запроса пользователя до ответа ИИ-агента. Показываю типовые сценарии для бизнеса. Кому подойдёт Предпринимателям, продуктовым и support-командам, маркетологам и разработчикам, кто хочет быстрый путь к практичному ИИ-помощнику без переписывания бэкенда. Где применить ИИ-продавец / консультант магазина ИИ-HR для онбординга ИИ-служба поддержки...