Die Plattform Meinhausbau aggregiert Haustypen, Handwerker, Gewerke, Grundstücks- und Bauangebote sowie Baufirmen. Damit ein RAG-Chat zu jedem dieser Datensätze fundiert antworten kann, müssen die Inhalte aus Directus (Headless-CMS) regelmäßig nach Supabase (Postgres + pgvector) übertragen und neu eingebettet werden.
Der Workflow läuft entweder durch einen Webhook aus dem Admin-UI oder per Schedule-Trigger. Zuerst wird der Sync-Status in Supabase auf running gesetzt, danach werden alle Ziel-Tables geleert und parallel über mehrere Execute Workflow-Aufrufe pro Entität neu befüllt (Haustypen, Handwerker, Gewerke, Grundstückstypen, Bauangebote, Grundstücksangebote, Baufirmen).
Sind alle Sync-Teilworkflows fertig (über einen Merge-Node abgewartet), wird eine Supabase Edge Function aufgerufen, die die frischen Daten vektorisiert. Parallel synchronisiert ein weiterer Sub-Workflow Dokumente aus Google Drive in den Vector-Store.
Am Ende prüft ein If-Node, ob die Vektorisierung erfolgreich war, setzt den Sync-Status auf success und antwortet dem ursprünglichen Webhook-Caller. So bleibt der Sync für das Admin-UI transparent steuer- und auditierbar.
Die Pipeline ist das Backend hinter BAUMUCK, dem RAG-Chatbot auf meinhausbau.de.