Vektorové pipeliny se rychle rozjedou: znovu načtení souboru vytvoří duplicitní chunky a nikdo nepozná, která verze je aktuální. Tenhle flow drží insert, upsert i retrieval na jednom místě.
Vektorové pipeliny se rychle rozjedou: znovu načtení souboru vytvoří duplicitní chunky a nikdo nepozná, která verze je aktuální. Tenhle flow drží insert, upsert i retrieval na jednom místě.
Všechno běží v Supabase na pgvector, upserty jsou klíčované podle stabilního ID dokumentu, takže opětovné načtení staré chunky nahradí, místo aby se vršily. Každá operace se loguje se svým zdrojovým ID, takže vždycky dohledáte, co se embedovalo a kdy.
Jak běží
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Proveďte upsert pomocí stabilního ID dokumentu, takže opětovné načtení souboru nahradí jeho staré části místo jejich duplikování.
pending
Načtěte nejbližší části pro dotaz pomocí kosinové vzdálenosti a filtru metadat.
pending
Logujte každý insert, upsert a retrieval s jeho zdrojovým ID, aby byla celá cesta auditovatelná.
pending
Ukázkový výstup
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Run insert, upsert, and retrieval over a Supabase pgvector store with stable IDs and a logged audit trail.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.