概要
https://zenn.dev/dev_commune/articles/7155b80e39019a
詳細内容
## n8n + Cloud Run + Supabase で「AIニュース要約Bot」を自作してDiscordに流すまで
https://zenn.dev/dev_commune/articles/7155b80e39019a
ノーコードツールn8n、Google Cloud Run、Supabaseを活用し、AIニュース要約Botを自作しDiscordに自動配信するワークフローの実装方法と運用知見を詳細に解説する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 91/100 | **Annex Potential**: 88/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[n8n, RAG, AIニュース要約, ノーコード自動化, ワークフロー設計]]
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、増え続ける技術情報をいかに効率的に収集・整理するかは永遠の課題です。本記事は、プロダクトマネージャーである著者が、ノーコードツールn8nを活用してAIニュース要約Botを自作した実践例を通じて、その解決策を提示します。
システムアーキテクチャは2つの主要ワークフローで構成されています。データ投入フローでは、複数のRSSフィードから記事を収集し、pgvectorを使用してSupabaseにベクトル化して保存。サマリー生成フローでは、AIエージェントがVector Storeを検索し、関連性の高い記事を要約してJSON形式で構造化出力し、Discordに配信します。
技術選定の背景には明確な意図があります。無料枠が充実し、pgvector拡張を標準サポートするSupabaseをデータベースに採用。アクセスがない時間帯のコストがほぼゼロになるGoogle Cloud Runをデプロイ先に選択することで、個人プロジェクトとして持続可能な運用を実現しています。
特に注目すべきは、n8nのAgentノードを活用したRAG実装です。AIエージェントにVector Store検索ツールを持たせ、関連記事の検索・リランキング・要約を一連のフローとして実装。プロンプトエンジニアリングでは、記事の背景・核心・具体例を抽出し、重要度評価を含む構造化された出力を得る工夫が詳述されています。
運用上の課題と解決策も豊富に共有されています。RAGにおけるチャンクサイズの最適化、多様なRSSフォーマットへの対応、Discordの文字数制限への対処など、実装時に直面する現実的な問題への対処法が具体的に記載されています。
この事例が示すのは、ノーコードツールとクラウドサービスの組み合わせにより、個人開発者でも高度なAI駆動型の情報キュレーションシステムを低コストで構築・運用できる時代が到来したということです。技術者が自身のニーズに合わせて情報収集ワークフローを最適化し、業務効率を大幅に改善できる可能性を具体的に示した、実践的価値の高い記事となっています。