AI чат-бот, который НЕ тупит: AI агент на n8n + RAG Supabase (струк

В этом видео я делюсь практическим кейсом: как мы для отельной сети разработали AI-чат-бота, который точно отвечает на вопросы клиентов, не путается в номерах и всегда находит релевантную информацию в векторной базе знаний. Разберем: - Как мы структурировали неформализованный массив документов по 14 отелям - Как разметить данные для векторной базы (метатеги + заголовки). Почему просто разбивать текст на чанки — плохая идея - Как автоматически обновлять базу при изменении Google Docs - Какие ограничения есть у n8n (вложенные циклы, обращение к невыполненным нодам). Как обойти эти ограничения и реализовать сложную логику - Как использовать Supabase и PostgreSQL для RAG - Как понимать объект (отель, продукт) в вопросе клиента, даже если он не указан явно в запросе Если ты работаешь с AI-ботами, векторными базами или автоматизируешь бизнес-процессы в n8n — обязательно смотри до конца! -- -- Построение и развитие отделов продаж: - - #структурированиеданных