AI 요약관련 정보

• RAG 에이전트의 핵심 기능: 방대한 문서에서 AI가 필요한 정보를 검색하고 생성하여 정확하고 향상된 답변을 제공합니다. 📚
• n8n을 활용한 빠른 구축: n8n과 Supabase를 사용하여 15분 만에 간단한 RAG 에이전트를 만들 수 있어 업무 효율성을 크게 높일 수 있습니다. ⏱️
• RAG의 작동 원리: 문서를 청크로 분할하고 임베딩(벡터화)하여 벡터 데이터베이스에 저장한 후, 질문도 벡터화하여 유사한 청크를 검색하고 LLM으로 답변을 생성합니다. 🧠
• AI의 한계 극복: 일반 AI가 답변하기 어려웠던 특정 업무 관련 질문에 대해, RAG는 문서 기반으로 정확한 맥락을 제공하여 AI의 답변 능력을 향상시킵니다. 🚀
• Supabase 활용: 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 벡터 데이터베이스로, PostgreSQL 기반의 관계형 데이터베이스 기능도 함께 제공하며 무료로 시작할 수 있습니다. 💾
• 문서 업로드 자동화: Google Drive 특정 폴더에 파일이 추가되면 n8n이 자동으로 감지하여 Supabase 벡터 데이터베이스에 문서를 청크하고 임베딩하여 저장합니다. 📤
• 스마트한 문서 분할 (Chunking): 'Recursive Character Text Splitter'를 사용하여 문단, 문장, 단어 순으로 글의 흐름을 고려하여 문서를 지능적으로 분할합니다. ✂️
• AI 에이전트 설정: 시스템 메시지, OpenAI GPT-4o 모델, Supabase 벡터 스토어 툴(동일한 임베딩 모델 사용), PostgreSQL 챗 메모리(Supabase 연동)를 통해 에이전트를 구성합니다. 🤖
• 실제 업무 적용 사례: 취업 규칙, 고객 응대 매뉴얼 등 회사 문서를 기반으로 직원 및 신입사원이 AI 에이전트에게 질문하여 즉각적인 답변을 얻는 시나리오를 시연합니다. 💼
• RAG 에이전트의 한계점: 키워드 기반 질문, 문서 전체 요약, 테이블 내 숫자 계산/분석 등에는 취약하며, 이러한 기능이 필요할 경우 RAG 방식을 커스텀해야 합니다. 🚧