Provide academic OCR and RAG answers on Telegram with Gemini, GPT-4 mini and Supabase

🛠️ How It Works: System Architecture Workflow ini bekerja melalui empat lapisan proses utama yang terintegrasi secara otomatis:

1. Input Processing & Routing Telegram Trigger: Menangkap setiap pesan masuk dari mahasiswa.

Smart Routing (Switch): Node Switch menganalisis tipe input. Jika input berupa perintah (/help, /cekstatus), teks biasa (pertanyaan), atau file gambar (formulir), workflow akan mengarahkannya ke jalur pemrosesan yang relevan.

2. Document Intelligence (OCR Path) Image Extraction: Saat mahasiswa mengirim foto formulir, node "from File" menyiapkan data biner untuk dianalisis.

AI Vision Analysis: Menggunakan model Gemini (via HTTP Request) untuk membaca teks di dalam gambar dan mengekstraknya menjadi format JSON yang terstruktur (Nama, NIM, Judul, dll).

Database Sync: Data yang berhasil diekstrak secara otomatis disimpan ke baris baru di Google Sheets sebagai database utama program studi.

3. Knowledge Retrieval (RAG Path) Knowledge Base Setup: File panduan akademik di Google Drive dipantau oleh trigger. Setiap ada file baru, sistem akan mengunduh, melakukan embedding, dan menyimpannya di Supabase Vector Store.

Contextual Answer: Jika mahasiswa bertanya, AI Agent akan mencari informasi yang paling relevan di Supabase terlebih dahulu, lalu menyusun jawaban berdasarkan dokumen resmi tersebut agar jawaban tetap akurat dan tidak "berhalusinasi".