Le pipeline vettoriali vanno presto alla deriva: reingerire un file crea chunk duplicati e nessuno sa più quale versione è attiva. Questo flusso tiene inserimento, upsert e recupero in un unico punto.
Le pipeline vettoriali vanno presto alla deriva: reingerire un file crea chunk duplicati e nessuno sa più quale versione è attiva. Questo flusso tiene inserimento, upsert e recupero in un unico punto.
Tutto risiede su Supabase con pgvector, con upsert legati a un ID documento stabile, così reingerire sostituisce i vecchi chunk invece di accumularli. Ogni operazione viene registrata con il suo ID di origine, così puoi sempre risalire a cosa è stato indicizzato e quando.
Come gira
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.
Esegue l'upsert tramite un ID documento stabile, così reingerire un file sostituisce i vecchi chunk invece di duplicarli.
pending
Recupera i chunk più vicini a una query usando la distanza coseno e un filtro sui metadati.
pending
Registra ogni inserimento, upsert e recupero con il relativo ID di origine, così l'intero flusso resta tracciabile.
pending
Esempio di output
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.