Read Your Video

Turn any Youtube video into a blog article.

  1. Home
  2. Xây dựng một Đường ống Phân tích Dữ liệu bằng n8n, OpenAI's GPT Vision, và Supabase
Xây dựng một Đường ống Phân tích Dữ liệu bằng n8n, OpenAI's GPT Vision, và Supabase
by @AlfredNutile,
byGoon
Jan 29, 2025 - 22:09
213

Xây dựng một Đường ống Phân tích Dữ liệu bằng n8n, OpenAI's GPT Vision, và Supabase

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng một đường ống phân tích dữ liệu mạnh mẽ bằng n8n, OpenAI's GPT Vision, và Supabase vector storage. Đường ống này sẽ cho phép chúng ta trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý nó, và lưu trữ nó trong cơ sở dữ liệu vector để truy vấn và phân tích hiệu quả.

Giới thiệu về Đường ống

Đường ống bao gồm nhiều thành phần:

  1. Thu thập Dữ liệu: Chúng ta sẽ sử dụng n8n để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như file, cơ sở dữ liệu, hoặc API.
  2. Xử lý Dữ liệu: Chúng ta sẽ sử dụng OpenAI's GPT Vision để xử lý dữ liệu đã thu thập và trích xuất thông tin có ý nghĩa.
  3. Lưu trữ Vector: Chúng ta sẽ lưu trữ dữ liệu đã xử lý trong cơ sở dữ liệu vector Supabase để truy vấn và phân tích hiệu quả.

Thu thập Dữ liệu bằng n8n

Chúng ta sẽ sử dụng n8n để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. n8n là một công cụ tự động hóa quy trình làm việc cho phép chúng ta tạo quy trình làm việc tùy chỉnh để tự động hóa các tác vụ.

n8n Workflow Đây là một hình chụp màn hình của quy trình làm việc n8n

Xử lý Dữ liệu bằng OpenAI's GPT Vision

Chúng ta sẽ sử dụng OpenAI's GPT Vision để xử lý dữ liệu đã thu thập và trích xuất thông tin có ý nghĩa. GPT Vision là một mô hình AI mạnh mẽ có thể phân tích hình ảnh và văn bản để trích xuất thông tin.

GPT Vision Đây là một hình chụp màn hình của GPT Vision trong quá trình hoạt động

Lưu trữ Vector bằng Supabase

Chúng ta sẽ lưu trữ dữ liệu đã xử lý trong cơ sở dữ liệu vector Supabase để truy vấn và phân tích hiệu quả. Supabase là một cơ sở dữ liệu vector mạnh mẽ cho phép chúng ta lưu trữ và truy vấn lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả.

Supabase Vector Database Đây là một hình chụp màn hình của cơ sở dữ liệu vector Supabase

Xử lý Lỗi và Giám sát

Chúng ta sẽ triển khai các cơ chế xử lý lỗi và giám sát robust để đảm bảo rằng đường ống của chúng ta hoạt động trơn tru và hiệu quả. Điều này bao gồm việc thiết lập quy trình xử lý lỗi và công cụ giám sát để phát hiện và phản hồi các vấn đề có thể xảy ra.

Error Handling Đây là một hình chụp màn hình của quy trình xử lý lỗi

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu cách xây dựng một đường ống phân tích dữ liệu mạnh mẽ bằng n8n, OpenAI's GPT Vision, và Supabase vector storage. Đường ống này cho phép chúng ta trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý nó, và lưu trữ nó trong cơ sở dữ liệu vector để truy vấn và phân tích hiệu quả. Chúng ta cũng đã triển khai các cơ chế xử lý lỗi và giám sát robust để đảm bảo rằng đường ống của chúng ta hoạt động trơn tru và hiệu quả.

Data Analysis Pipeline Đây là một hình chụp màn hình của đường ống phân tích dữ liệu sau khi hoàn thành