AI 요약관련 정보

• RAG(Retrieval Augmented Generation)는 AI가 사용자 문서를 참조하여 답변을 생성하는 기술이지만, 기존 구축 방식은 복잡했습니다. 🤯
• 구글 제미나이의 File Search API는 이 복잡한 RAG 구축 과정을 하나의 API로 추상화하여 간소화합니다. 🪄
• 사용자는 File Store를 생성하고 문서를 업로드한 후, File Search API를 AI 에이전트의 도구로 활용하기만 하면 됩니다. 📁
• File Search API의 주요 장점은 낮은 진입 장벽, 저렴한 비용, 그리고 다양한 파일 형식 지원입니다. 🚀
• 특히, 문서 저장 비용과 쿼리 임베딩 비용이 무료이며, 최초 인덱싱 비용만 100만 토큰당 $0.15로 매우 경제적입니다. 💰
• PDF, Word, Excel, HWP, XML 등 광범위한 문서 형식을 지원하여 별도 설정 없이 다양한 자료를 활용할 수 있습니다. 📄
• N8N을 활용한 실제 구축 사례에서는 가상의 교육 회사 사업 문의 응대 RAG 에이전트를 제작하여, 문서 업로드부터 문의 분류, 답변 생성 및 초안 작성까지 자동화하는 과정을 시연했습니다. 🤖
• 문서 업로드 과정은 File Store 생성 및 파일 업로드/임포트만으로 간소화되어, 기존의 청크 분할, 벡터화, 벡터 데이터베이스 관리 등의 복잡한 단계를 생략할 수 있습니다. ⚙️
• AI 에이전트는 제미나이 모델과 File Search API 툴을 사용하여 업로드된 문서에서 관련 정보를 검색하고, 구조화된 형식(제목, 본문)으로 답변 초안을 생성합니다. 💬
• 실제 시연에서 에이전트는 업로드된 회사 개요, 워크숍 정보, 단가표 등을 정확히 참조하여 사업 문의에 대한 상세하고 적절한 답변을 성공적으로 생성했습니다. ✅
• File Search API는 RAG 에이전트 제작의 어려움을 해소하고 생산성을 높이는 데 크게 기여할 수 있는 혁신적인 기능입니다. ✨