Interroger ses PDF par Telegram avec Gemini et Supabase
Vous voulez poser des questions à vos propres PDF depuis une conversation Telegram. Le document envoyé au bot passe par Extract from File, puis par un découpage en fragments, et ses embeddings Gemini sont écrits dans une table Supabase. Pour une question, l'AI Agent cherche les passages pertinents dans cette table et répond avec Gemini. Le workflow est prévu pour un usage personnel à un seul utilisateur : il traite chaque message séparément, sans gestion de session.
- Déclencheur
- Événement Telegram
- Taille
- 25 nœuds
- Outils
- Google Gemini, OpenWeatherMap, Agent IA, Telegram, Supabase
Comment fonctionne ce workflow
- 1
Le Telegram Trigger reçoit chaque message envoyé au bot, qu'il contienne une question ou un fichier.
- 2
Un nœud Switch sépare les documents des messages texte.
- 3
Pour un document, Telegram fournit le fichier, Extract from File en lit le texte, puis Default Data Loader et Recursive Character Text Splitter le préparent en fragments.
- 4
Gemini calcule les embeddings de ces fragments, et le Supabase Vector Store les enregistre dans la table vectorielle.
- 5
L'AI Agent, relié à Google Gemini et à une mémoire à fenêtre, interroge la table Supabase par un outil vectoriel avant de répondre.
- 6
OpenWeatherMap peut fournir la météo à l'agent, et un outil d'exécution de code lui est aussi relié pour les questions qui le demandent.
- 7
Un nœud Code retire le HTML que Telegram ne supporte pas, puis Telegram envoie la réponse en plusieurs messages si elle dépasse 4096 caractères.
Quand l'utiliser
- Interroger un contrat ou un rapport PDF depuis son téléphone, sans rouvrir le fichier.
- Garder une bibliothèque de documents personnels consultable dans une conversation Telegram.
- Compléter une réponse avec la météo du moment, si l'option OpenWeatherMap est configurée.
À préparer avant l'import
- Un bot Telegram et son identifiant Telegram API dans n8n.
- Une clé API Google Gemini, utilisée pour les embeddings et les réponses.
- Un projet Supabase avec l'extension pgvector activée.
- La table vectorielle créée avec les commandes SQL de la notice, dans l'éditeur SQL de Supabase.
- Les identifiants Supabase enregistrés dans n8n.
- (Optionnel) Une clé API OpenWeatherMap.
Bon à savoir
Commencez par envoyer un PDF court au bot et vérifiez que des lignes apparaissent dans la table Supabase avant de tester les questions.
Installer ce template dans n8n
- Téléchargez le fichier JSON avec le bouton en haut de la page.
- Dans n8n, ouvrez le menu d'un workflow vide, choisissez « Import from File » et sélectionnez le fichier.
- Reliez vos propres identifiants à chaque nœud qui en demande un, lancez un test, puis activez le workflow.
Ce template fonctionne sur n8n auto-hébergé comme sur n8n Cloud. Les nœuds IA demandent une version récente de n8n.
Autres templates : RAG & Base de Connaissances
- Stocker les pages Notion en vecteurs dans Supabase avec OpenAIStocke les pages d'une base Notion dans Supabase, sous forme de vecteurs calculés par OpenAI.
- Rechercher dans des vidéos YouTube avec RAG, Apify et QdrantRecherche dans les transcriptions des vidéos de la chaîne n8n et renvoie les passages horodatés qui répondent à une question.
- Chercher des pages Confluence pour un workflow parentUn sous-workflow qui cherche dans Confluence la requête reçue d'un workflow parent et renvoie titres, liens et extraits.
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Vous voulez ce workflow branché sur vos outils ?
Ce template est un point de départ. Nous l'adaptons à vos règles, à vos comptes et à votre hébergement, puis nous le maintenons.
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