Смотреть урок

В этом уроке автор демонстрирует создание автоматизированного AI-агента (RAG-системы) на базе n8n, который самостоятельно мониторит YouTube-канал, скачивает транскрипции новых видео и сохраняет их в векторную базу данных (Supabase) и Google Drive. Это позволяет создать «цифрового клона», который отвечает на вопросы пользователей в Telegram, опираясь на полную базу знаний из видеоконтента автора. Разбирается процесс настройки скрапинга, очистки данных от таймкодов субтитров и нюансы работы с циклами в n8n.

Оглавление

• 00:00–03:50 Демонстрация результата: бот, который собрал базу из 50 последних видео и готов отвечать на вопросы по ним.

• 03:50–05:27 Подготовка к созданию: обзор инструментов и ссылка на готовый шаблон.

• 05:27–06:28 Архитектура системы: два этапа (наполнение базы и RAG-агент для общения).

• 06:28–08:29 Настройка триггера и поиск Channel ID и Username канала.

• 08:30–11:31 Использование Scraper Creators для получения списка видео и разделение массива через ноду Split Out.

• 11:32–15:32 Логика проверки дубликатов: как настроить фильтр, чтобы не обрабатывать старые видео повторно.

• 15:34–18:47 [Важно] Настройка уведомлений в Telegram: нюанс с тумблером «Execute Once» (отправить один раз), чтобы не получить 50 сообщений.

• 19:14–23:11 Работа с внутренними таблицами n8n (Data Table): импорт CSV и подготовка полей.

• 23:31–26:43 Настройка цикла (Loop) для поочередной обработки каждого нового видео.

• 26:44–29:28 Получение транскрипта через Scraper Creators и его очистка специальным кодом (удаление лишних меток).

• 29:28–31:44 Обновление статусов в таблице Data Table после обработки.

• 31:44–39:03 Настройка Supabase Vector Store: создание проекта, получение ключей и настройка эмбеддингов (ChatGPT).

• 39:49–43:31 [Важно] Сохранение файла в Google Drive: как избежать ошибки создания 42 файлов вместо одного (настройка цикла).

• 43:54–46:56 Краткий обзор второй части: настройка самого чат-бота (User/System Prompt) и подключение памяти.

Топ‑инсайты

1. 03:14 «Клон мыслей автора» — Автоматический парсинг позволяет создать агента, который знает всё, что вы говорили в видео, и отвечает от вашего лица, актуализируя знания раз в сутки.

2. 06:51 Хардкод каналов надежнее — Для вечной системы лучше вбить ID каналов вручную в ноду Set, чем постоянно подавать ссылки извне.

3. 11:46 Экономия ресурсов через проверку — Критически важно проверять наличие видео в базе (If Rule Does Not Exist) перед парсингом, чтобы не тратить токены на повторную обработку 50 видео каждый день.

4. 17:40 Ловушка с уведомлениями — При обработке массива данных в Telegram-ноде нужно обязательно включать «Execute Once», иначе бот пришлет уведомление…