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Workflow n8n

Automatisation Supabase avec n8n : gestion de données simplifiée

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter la gestion des données dans une base de données Supabase en automatisant le processus d'interaction avec des modèles de langage avancés. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur gestion des données, ce workflow s'avère particulièrement utile pour les équipes techniques et les développeurs qui souhaitent intégrer des solutions intelligentes dans leurs applications. En utilisant ce workflow, vous pouvez rapidement tester des scénarios en utilisant des entrées d'exemple et obtenir des réponses pertinentes grâce à l'intégration de GeminiFlash 2.0.

  • Étape 1 : Le déclencheur manuel permet de tester le workflow à la demande.
  • Étape 2 : Ensuite, des variables d'entrée sont définies pour préparer les données nécessaires à l'interaction.
  • Étape 3 : Le modèle GeminiFlash 2.0 est appelé pour générer des réponses basées sur les entrées fournies.
  • Étape 4 : Les données sont ensuite stockées dans la base de données Supabase, où les utilisateurs peuvent spécifier les valeurs supplémentaires à mettre à jour. Enfin, l'étape 5 utilise un agent pour traiter les informations et fournir des résultats optimaux. Les bénéfices de cette automatisation n8n incluent une réduction significative du temps de traitement des données, une amélioration de la précision des réponses générées et une intégration fluide avec des outils modernes de gestion de données. En adoptant ce workflow, les entreprises peuvent non seulement gagner en efficacité, mais aussi offrir une expérience utilisateur enrichie grâce à des interactions intelligentes.
Tags clés :automatisationSupabasen8ngestion de donnéesmodèles de langage
🎯Pour qui ?🧩Problème résolu📋Étapes du flux🛠Guide de personnalisation
Catégorie: Manual · Tags: automatisation, Supabase, n8n, gestion de données, modèles de langage❤ 0

Workflow n8n Supabase, gestion de données, modèles de langage : vue d'ensemble

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

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Workflow n8n Supabase, gestion de données, modèles de langage : détail des nœuds

  • When clicking ‘Test workflow’

    Ce noeud déclenche le workflow manuellement lorsque l'utilisateur clique sur 'Test workflow'.

  • Set sample Input Variables

    Ce noeud définit des variables d'entrée d'exemple pour être utilisées dans le workflow.

  • GeminiFlash2.0

    Ce noeud interagit avec le modèle Gemini de Google pour générer des réponses basées sur des entrées textuelles.

  • Supabase Postgres Database

    Ce noeud se connecte à une base de données Postgres de Supabase pour gérer la mémoire des sessions de chat.

  • Update additonal Values e.g. Name, Address ...

    Ce noeud met à jour des valeurs supplémentaires dans une table Supabase, comme le nom et l'adresse.

  • Sample Agent

    Ce noeud représente un agent qui traite des textes en utilisant des options et un type de prompt spécifiés.

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  "id": "gUx6hY0bOoReluxE",
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    "templateCredsSetupCompleted": true
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  "name": "Supabase Setup Postgres",
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      "name": "Templates",
      "createdAt": "2025-02-23T15:20:47.262Z",
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        -80
      ],
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        "options": {},
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          "assignments": [
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              "name": "name",
              "type": "string",
              "value": "=Genn Sverster"
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              "name": "chatInput",
              "type": "string",
              "value": "=wie gehts dir?"
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      "typeVersion": 3.4
    },
    {
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      "name": "GeminiFlash2.0",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
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        840,
        140
      ],
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        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-2.0-flash"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "clmB8ZYJMHaHmnsu",
          "name": "Stardawn#1"
        }
      },
      "typeVersion": 1
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      "id": "1da22e93-504e-4616-bac3-dabd9a4b145a",
      "name": "Supabase Postgres Database",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat",
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        1100,
        140
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      "parameters": {
        "tableName": "whatsapp_messages3",
        "sessionKey": "={{ $json.session_id }}",
        "sessionIdType": "customKey",
        "contextWindowLength": 20
      },
      "credentials": {
        "postgres": {
          "id": "B2m18ScvYBKPNF9s",
          "name": "Supabase SD - N8N Demo Chatbot"
        }
      },
      "typeVersion": 1.3
    },
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      "id": "29a7eb84-2244-41e1-99c0-5daaeb80cf6e",
      "name": "Update additonal Values e.g. Name, Address ...",
      "type": "n8n-nodes-base.supabase",
      "position": [
        1300,
        -80
      ],
      "parameters": {
        "filters": {
          "conditions": [
            {
              "keyName": "session_id",
              "keyValue": "={{ $('Set sample Input Variables').item.json.session_id }}",
              "condition": "eq"
            },
            {
              "keyName": "name",
              "keyValue": "NULL",
              "condition": "is"
            }
          ]
        },
        "tableId": "whatsapp_messages3",
        "fieldsUi": {
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            {
              "fieldId": "name",
              "fieldValue": "={{ $('Set sample Input Variables').item.json.name }}"
            }
          ]
        },
        "matchType": "allFilters",
        "operation": "update"
      },
      "credentials": {
        "supabaseApi": {
          "id": "GHuUG6pmPATBHgob",
          "name": "N8N Chatbot"
        }
      },
      "typeVersion": 1
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      "id": "8094fdd7-f238-47dc-94f9-5e962d5f0c2f",
      "name": "Sample Agent ",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
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        960,
        -80
      ],
      "parameters": {
        "text": "={{ $json.chatInput }}",
        "options": {
          "systemMessage": "You are a helpful assistant"
        },
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      },
      "typeVersion": 1.7
    }
  ],
  "active": false,
  "pinData": {},
  "settings": {
    "executionOrder": "v1"
  },
  "versionId": "49fd22da-2875-49be-a3c0-6c0fcf378a8e",
  "connections": {
    "Sample Agent ": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Update additonal Values e.g. Name, Address ...",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "GeminiFlash2.0": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Sample Agent ",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Set sample Input Variables": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Sample Agent ",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Supabase Postgres Database": {
      "ai_memory": [
        [
          {
            "node": "Sample Agent ",
            "type": "ai_memory",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "When clicking ‘Test workflow’": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Set sample Input Variables",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n Supabase, gestion de données, modèles de langage : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse principalement aux développeurs et aux équipes techniques travaillant avec des bases de données, ainsi qu'aux entreprises cherchant à intégrer des solutions d'automatisation dans leur processus de gestion des données. Un niveau technique intermédiaire est recommandé pour tirer pleinement parti de cette automatisation n8n.

Workflow n8n Supabase, gestion de données, modèles de langage : problème résolu

Ce workflow résout le problème de la gestion manuelle des données dans Supabase, qui peut être chronophage et sujet à des erreurs. En automatisant les interactions avec les modèles de langage et la mise à jour des données, il réduit les frustrations liées à la saisie manuelle et aux incohérences. Les utilisateurs bénéficient d'une gestion plus rapide et plus précise de leurs données, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Workflow n8n Supabase, gestion de données, modèles de langage : étapes du workflow

Étape 1 : Le workflow est déclenché manuellement lorsque l'utilisateur clique sur 'Test workflow'.

  • Étape 1 : Des variables d'entrée sont définies pour préparer les données nécessaires.
  • Étape 2 : Le modèle GeminiFlash 2.0 est utilisé pour générer des réponses basées sur ces entrées.
  • Étape 3 : Les données sont ensuite envoyées à la base de données Supabase pour mise à jour.
  • Étape 4 : Un agent est utilisé pour traiter les informations et fournir des résultats optimaux.

Workflow n8n Supabase, gestion de données, modèles de langage : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow, commencez par ajuster les variables d'entrée dans le nœud 'Set sample Input Variables' pour correspondre à vos besoins spécifiques. Vous pouvez également modifier les paramètres du nœud 'Supabase Postgres Database' pour cibler la table appropriée et définir les champs à mettre à jour. Si nécessaire, adaptez le modèle utilisé dans le nœud 'GeminiFlash2.0' pour répondre à des exigences spécifiques. Assurez-vous que les connexions à votre base de données Supabase sont correctement configurées pour garantir une intégration fluide. Enfin, vous pouvez ajouter des nœuds supplémentaires pour enrichir le workflow ou intégrer d'autres outils selon vos besoins.