- Gemini File Search API는 문서 업로드 시 자동 청킹 및 임베딩 후 즉시 질의응답을 가능하게 하여 RAG 에이전트 개발을 획기적으로 간소화합니다. 🚀
- 100만 토큰당 15센트의 저렴한 인덱싱 비용과 무료 스토리지를 제공하여, 경쟁사 대비 압도적인 비용 효율성을 자랑합니다. 💰
- 복잡한 데이터 파이프라인 구축 없이 파일 업로드만으로 RAG를 구현할 수 있어 개발 과정을 크게 단축시킵니다. ✂️
- 자체 검색 시스템이나 데이터베이스 구축이 필요 없으며, Gemini가 저장 및 검색을 모두 처리하여 설정 및 사용이 매우 간편합니다. 🛠️
- Pine Cone Assistant나 OpenAI Vector Store와 같은 대안보다 스토리지, 인덱싱, 쿼리 비용 면에서 훨씬 저렴하며, 설정 용이성에서 강력한 경쟁 우위를 가집니다. 🏆
- n8n을 활용한 실제 구현 워크플로우는 스토어 생성, 파일 업로드, 스토어로 파일 이동, 쿼리 등 4단계 HTTP 요청으로 구성된 실용적인 RAG 에이전트 구축 방법을 제시합니다. 🏗️
- Google API 문서의 난해함을 지적하며, LLM을 활용한 요청 설정 팁과 함께 실제 설정 과정을 상세히 설명하여 사용자의 이해를 돕습니다. 📚
- RAG 에이전트가 업로드된 PDF 내용에 기반하여 정확한 답변을 제공하고 출처를 명확히 표기하는 기능을 시연하여 신뢰성을 보여줍니다. ✅
- 무료 워크플로우 다운로드 및 상세 가이드 제공을 통해 사용자들이 Gemini File Search API를 쉽게 활용할 수 있도록 커뮤니티 리소스를 지원합니다. 🤝
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