Supabase × Dify x n8n：把資料庫變成 AI 知識庫

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以下整理 Supabase 在 Dify 與 n8n 兩種情境中的常見整合做法與應用場景，協助你快速評估「能拿它來做什麼」。

一、Supabase × Dify：把資料庫變成 AI 知識庫

能力 典型做法 重點價值
RAG 知識庫 在 Supabase 啟用 pgvector，建立 content + embedding 資料表，Dify 在 .env 中把 VECTOR_STORE=supabase 並填入連線字串 免維運向量資料庫、直接用 SQL / Row-Level Security 保護資料 (pigsty.io, supabase.com)
聊天長期記憶 透過 Edge Functions 或 WebHook 把對話摘要持久化到 Supabase；Dify 每次生成前拉取最後 N 條記憶 便宜擴充聊天記憶，不必塞進 prompt
多租戶／角色權限 同步使用 Supabase Auth；在 Dify 的 messages 查詢裡加 auth.uid() 條件 一站式帳戶／權限管理
檔案上傳 RAG 使用 Supabase Storage 存 PDF/圖片→Edge Function 轉文字→寫入向量表 整合儲存、轉檔、索引一條龍
即時事件 Postgres NOTIFY → Supabase Realtime → 觸發 Cloud Function 把新內容寫入向量表 內容更新即時入庫，不用手動重建 Embedding

適合情境：產品文件搜尋、企業內知識庫、SaaS 客戶資料即時查詢、客服聊天機器人等

二、Supabase × n8n：低門檻自動化與 AI 工作流

n8n 已內建 Supabase Node，支援：查詢、插入、更新、刪除資料列，並能以 Service Key 連線；同時提供 Supabase Vector Store Node，可直接在工作流裡做向量檢索、接 AI Agent Tool。(docs.n8n.io, docs.n8n.io)

典型工作流範例

  1. 表單→DB→通知

    1. Webhook 接前端表單
    2. Supabase Insert 寫入 Leads
    3. Slack / Email 節點即時提醒業務

  2. AI 摘要 & 標籤

    1. Supabase Trigger 偵測新文章
    2. OpenAI 節點摘要並產生標籤
    3. Supabase Update 回寫欄位

  3. 智慧客服

    1. HTTP Request 接收來自 Dify 的問題
    2. Supabase Vector Store Retriever 找相關文件
    3. OpenAI 組答案並回傳

  4. 排程同步到第三方

    1. Cron 每小時抓改動
    2. Supabase Select → Google Sheets 或 CRM API

優勢：完全自託管、不限工作流數量；比 Zapier 彈性高，可寫 JS Function，自由呼叫任何 REST/GraphQL。(supabase.com, n8n.io)

三、三者組合：從資料→自動化→生成式 AI

  1. 資料來源：Supabase (Postgres＋pgvector＋Storage)

  2. 自動化膠水：n8n

    • 把外部事件（Webhook、Cron、Queue）轉成結構化資料進 Supabase
    • 把 Supabase 變動轉成 Dify / Slack / Email 等動作

  3. 生成式 AI 介面：Dify

    • 透過 Supabase 向量表做檢索補充 (RAG)
    • 透過 n8n 提供函式調用（Function Call / Tool），完成更複雜動作

例子：客服知識庫 + 任務指派

User 問題 → Dify Chatbot
          → 檢索 Supabase Vector (RAG)
          → 若找不到 → 呼叫 n8n Action "create_support_ticket"
          → n8n 把票寫入 Supabase 並 Slack 通知

四、實作貼士

主題 建議
安全 n8n 使用 Supabase Service Key 建議放在加密 Credential，不要直接寫在節點；若要觸發 Edge Function，記得設定 JWT 角色
效能 向量欄位建 ivfflat 或 hnsw 索引，並設定 ANALYZE 以優化查詢
擴充 需要混合檢索可在同一條件下做 textsearch + vector <->；Dify 支援「Hybrid Search」模式 (text+vector) 只要開 pgvector vector_l2_ops 即可 (github.com)
版本控 Supabase CLI 支援本地開發 + db push; 透過 n8n 執行 supabase db diff/push 設計 CI/CD
觀測 用 Supabase Logs + n8n Execution Logs 交叉排錯；大量插入向量建議先取消觸發器、批次寫入再打開

結語

利用 Supabase 的 開源 BaaS 特性，加上：

  • Dify ＝ 生成式 AI 前端 + RAG Backend
  • n8n ＝ 低程式碼自動化 Hub

你可以在極短時間內打造「資料即時更新 → 自動化處理 → 生成式回應」的完整循環，而整個堆疊完全自託管、可依需求水平擴充，既省成本又易於掌控。