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如何使用Next.js、Supabase和OpenAI构建一个AI驱动的RAG搜索应用
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原文英文，约7900词，阅读约需29分钟。
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内容提要
本教程指导如何从零开始构建一个完整的RAG搜索应用，支持用户上传PDF、DOCX和TXT文档，并通过AI进行语义搜索。应用功能包括文档存储、生成嵌入、基于文档内容的AI回答及文档管理。
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关键要点
- 本教程指导如何从零开始构建一个完整的RAG搜索应用。
- 应用支持用户上传PDF、DOCX和TXT文档，并通过AI进行语义搜索。
- 应用功能包括文档存储、生成嵌入、基于文档内容的AI回答及文档管理。
- 教程内容包括设置Next.js应用、配置Supabase、集成OpenAI、实现文档文本提取和分块等。
- RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的AI模式。
- 嵌入是文本的数值表示，能够捕捉语义意义。
- 向量数据库用于高效存储和搜索嵌入。
- 文本分块是将大文档分成小块的过程，以便于处理和检索。
- Supabase是一个开源Firebase替代品，提供数据库和文件存储功能。
- Tailwind CSS是一个实用优先的CSS框架，用于快速开发现代UI。
- 项目包括前端、后端API、数据库、存储和AI集成。
- 应用有两个主要页面：搜索页面和文档页面。
- 创建Next.js项目并安装所需依赖。
- 设置Supabase项目并配置数据库架构。
- 创建处理文件上传的API路由。
- 实现RAG搜索API路由，处理用户查询并生成答案。
- 创建文档管理API路由，处理文档的列出、查看、下载和删除。
- 创建上传模态组件，提供用户友好的文件上传界面。
- 创建PDF查看模态组件，允许用户预览PDF和查看提取的文本。
- 创建导航组件，提供搜索和文档页面的访问。
- 创建搜索页面，用户可以查询上传的文档并查看AI生成的答案。
- 创建文档页面，显示所有上传的文档及其元数据，提供管理功能。
- 测试应用程序的上传和搜索功能。
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