AI 요약관련 정보

• RAG 에이전트는 문서 내용을 검색하여 더 정확한 답변을 생성합니다. 🔍
• n8n과 슈퍼베이스를 활용하여 RAG 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다. 🛠️
• 문서를 청크로 나누고 임베딩 모델로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 📚➡️🔢
• 질문 내용도 벡터화하여 문서 내용과 비교, 유사한 청크를 판별합니다. ❓➡️🔎
• AI 에이전트는 시스템 메시지, 모델, 툴 설정을 통해 맞춤형 답변을 제공합니다. 🤖⚙️
• 슈퍼베이스의 포스크래스 챔 메모리를 활용하여 대화 내용을 기억하고 활용할 수 있습니다. 🧠💾
• RAG 에이전트는 키워드 기반 질문, 문서 요약, 숫자 계산에는 한계가 있습니다. 🚧
• 다양한 활용 예시: 취업 규칙 문의, 고객 응대 매뉴얼 활용 등. 🏢🤝