AI 요약관련 정보

• n8n AI 에이전트를 사용할 때는 윈도우 버퍼 메모리와 인메모리 벡터 저장소 대신 Superbase와 PG Vector를 사용하여 확장성을 높여주는 것이 좋습니다 🚀
• n8n에서 사용할 대규모 언어 모델은 사용 사례에 따라 다르지만, Anthropic의 CLAE 3.5-Sonet, Gro의 Llama 모델, OpenAI의 GPT-40 mini 등이 추천됩니다 🐼
• PDF, 텍스트 파일, 엑셀 파일 등 다양한 파일 형식의 텍스트를 추출하기 위해서는 각 파일 형식에 맞는 노드를 사용해야 합니다. 📑
• 이전 노드의 출력값을 현재 노드에서 참조할 때는 "json." 대신 노드 이름을 참조해야 합니다. 🧠
• AI 에이전트를 API 엔드포인트로 만들어 다른 플랫폼과 통합하려면 Hook 노드를 사용하고, Chat 메시지 받기 트리거를 사용하여 플랫폼 내에서 직접 테스트할 수 있습니다. 🗣️