- 이 튜토리얼은 n8n을 사용하여 RAG(Retrieval Augmented Generation) 에이전트를 만드는 방법을 보여줍니다. 📚
- 대용량 데이터(PDF, CSV, 텍스트 파일 등)를 벡터 데이터베이스에 저장하고 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. 🗂️
- PineCone 벡터 데이터베이스를 사용하여 데이터를 효율적으로 관리하고 질문에 대한 맥락 있는 답변을 생성합니다. 📌
- Google Drive에 데이터를 정리하고, PineCone에 업로드하는 방법을 단계별로 설명합니다. 📁
- n8n 워크플로우를 사용하여 Google Drive의 파일을 자동으로 PineCone 데이터베이스에 처리하는 방법을 보여줍니다. ⚙️
- Google Cloud Console을 사용하여 Google Drive API를 활성화하고, n8n에 Google Drive 연결을 설정하는 방법을 자세히 설명합니다. ☁️
- 자신만의 맞춤형 AI 에이전트를 구축하여 개인 데이터를 활용하는 방법을 제시합니다. 🤖
- AI 에이전트 구축을 위한 커뮤니티 참여를 권장합니다. 🤝
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