벡터 파이프라인은 금방 어긋납니다. 파일을 다시 수집하면 중복 청크가 생기고, 어떤 버전이 최신인지 아무도 알 수 없게 되죠. 이 플로는 삽입, 업서트, 검색을 한곳에 모읍니다.
모든 데이터는 pgvector 기반 Supabase에 저장되며, 안정적인 문서 ID를 키로 업서트되어 재수집 시 이전 청크가 쌓이지 않고 교체됩니다. 모든 작업은 소스 ID와 함께 기록되어, 무엇이 언제 임베딩되었는지 항상 추적할 수 있습니다.
작동 방식
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.
안정적인 문서 ID로 업데이트/삽입(upsert)하여 파일을 재처리할 때 구청크가 중복되지 않고 덮어씌워지도록 합니다.
pending
코사인 거리 계산과 메타데이터 필터를 활용해 쿼리와 가장 유사한 청크를 조회합니다.
pending
모든 삽입, 업데이트/삽입, 조회 이벤트를 소스 ID와 함께 로그로 남겨 전체 흐름의 감사를 가능하게 합니다.
pending
샘플 출력
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.