Nœud Supabase Vector Store n8nConfigurer Supabase Vector Store dans n8n.

Premier scénario : un cabinet qui veut interroger ses propres notes. Un workflow récupère les documents, les découpe, puis passe le nœud en mode insert vers une table Supabase. Un second workflow reprend le même nœud en mode load, avec un Prompt et un Limit, et ramène les passages les plus proches de la question posée. Les documents ne sortent jamais du projet Supabase déjà en place.

Deuxième scénario : un assistant qui décide seul d'aller chercher l'information. Le nœud tourne alors en mode retrieve-as-tool et se branche sur le connecteur d'outils d'un AI Agent. Le Name et la Description que tu écris sont lus par le modèle avant qu'il choisisse d'utiliser l'outil : une description vague reste la première raison pour laquelle un agent ignore une base pourtant bien remplie. C'est le schéma du template public 2621, où l'agent discute avec des fichiers stockés dans Supabase.

Troisième scénario : garder la base à jour. Une procédure change, une grille tarifaire évolue, et l'ancien passage dort toujours dans la table, prêt à ressortir. Le mode update prend l'ID d'une entrée existante et la remplace. C'est toute la différence entre une base qui vieillit bien et une base qui répond avec les conditions de l'an dernier.

Quand ne pas prendre ce nœud. Pour retrouver une ligne par sa clé, un identifiant connu, une requête classique sur la table va plus vite et coûte moins cher qu'une recherche par similarité : la recherche vectorielle n'apporte rien. Si une chaîne a juste besoin qu'on lui tende des documents, le mode retrieve alimente un retriever plutôt qu'un agent. Et pour obtenir une réponse rédigée au lieu de passages bruts, le Vector Store Question Answer Tool s'intercale entre l'agent et ce nœud.

Les limites à connaître avant de construire. Le nœud couvre 5 modes, pas un de plus : supprimer des lignes ou réindexer se fait côté Supabase. Il n'a aucun port de sous-nœud, donc le modèle d'embedding qui transforme le texte en vecteurs se choisit ailleurs dans le workflow, avec un credential (un identifiant enregistré une fois dans n8n) chez un fournisseur comme OpenAI ou Google Gemini, qui facture ses propres appels. Enfin, la table doit exister avant, créée depuis le quickstart vector store de Supabase, avec la fonction de correspondance que le nœud appelle. Pour situer la pièce dans l'ensemble, l'Avis n8n et la Formation n8n traitent le reste de la chaîne.