AI 요약관련 정보

• 최신 n8n RAG AI 에이전트 템플릿이 대폭 업그레이드되어, 텍스트 검색 증강 생성(RAG)을 통해 AI 에이전트가 지식 기반에 접근하는 방식이 개선되었습니다. 🚀
• 기본적인 RAG 구현은 전략적이지 않으면 한계가 있어, 다양한 RAG 전략을 결합하여 문제를 해결합니다. 🤔
• 기존 템플릿은 지식 기반 검색 시 핵심 맥락을 놓칠 위험이 있었지만, 최신 버전은 효과적인 지식 생성 및 검색 전략을 제공합니다. 🔍
• 에이전트 청킹은 LLM을 활용하여 문서 청크 방식을 결정, 아이디어를 함께 묶어 맥락 손실을 줄입니다. 🧠
• 에이전트 RAG는 에이전트가 문서 및 사용자 질문에 따라 다양한 방식으로 지식을 탐색하도록 지원합니다. 🤖
• 테이블 데이터는 개별 레코드로 저장하고, SQL 쿼리를 생성하여 합계 및 평균 계산을 가능하게 합니다. 📊
• 짧은 문서는 전체 내용을 LLM 컨텍스트에 포함시켜 전체적인 시각으로 볼 수 있도록 합니다. 📚
• 리랭킹은 검색 결과의 순위를 재조정하여 관련성이 높은 정보가 먼저 표시되도록 합니다. 🥇
• 유연성을 높이기 위해 시스템 프롬프트를 조정하여 특정 사용 사례에 맞게 LLM의 문서 분할 방식을 설정할 수 있습니다. ⚙️
• Postgress 데이터베이스를 사용하여 데이터 저장 및 관리를 용이하게 합니다. 🗄️
• Depot의 원격 에이전트 샌드박스를 활용하여 클라우드 코드 세션을 병렬로 실행하고 개발 생산성을 향상시킵니다. ☁️