AI 요약관련 정보

• 메타데이터는 RAG 에이전트가 단순히 답변만 제공하는 것을 넘어, 정보의 출처(예: 비디오 링크, 타임스탬프)를 명확히 하여 답변의 신뢰성과 사용자 경험을 크게 향상시키는 핵심 요소입니다. 💡
• 메타데이터는 '데이터에 대한 데이터'로, 파일명, 작성자, 날짜, 부서, 비디오 제목, URL, 타임스탬프 등 다양한 정보를 포함하여 데이터에 풍부한 문맥을 추가할 수 있습니다. 🏷️
• RAG 에이전트에서 메타데이터를 활용하는 세 가지 주요 이점은 더 풍부한 문맥 제공, 데이터 조직화 및 세분화, 그리고 특정 메타데이터를 기준으로 검색 범위를 제한하는 정교한 필터링 기능입니다. 📚
• 메타데이터는 청크의 실제 의미나 벡터 데이터베이스 내 위치에 영향을 주지 않으며, 쿼리가 임베딩되어 관련 청크를 찾으면, 그제서야 해당 청크에 연결된 메타데이터가 검색되어 추가 문맥을 제공합니다. 🧠
• n8n을 활용하여 Apify로 YouTube 스크립트를 스크랩하고, 이를 타임스탬프와 함께 의미 있는 청크로 재구성한 후, Superbase 벡터 스토어에 비디오 제목, URL, 타임스탬프 등의 메타데이터와 함께 저장하는 자동화된 파이프라인을 구축했습니다. ⚙️
• 동적 메타데이터 필터링 시연을 통해 사용자가 특정 비디오를 지정하여 해당 비디오 내에서만 검색하도록 하는 기능을 보여주며, 메타데이터가 검색의 정확성과 효율성을 어떻게 높이는지 입증했습니다. 🎯
• Google Sheet의 상태 변경을 통해 벡터 데이터베이스에서 특정 비디오 스크립트를 자동으로 삭제하는 기능을 구현하여 데이터베이스의 최신성을 유지하는 데이터 관리 방법을 설명했습니다. 🗑️
• n8n (워크플로우 자동화), Apify (YouTube 스크립트 스크래핑), Superbase (벡터 데이터베이스), Claude (코드 생성) 등 다양한 도구를 활용하여 복잡한 RAG 시스템을 구축하는 실용적인 과정을 보여주었습니다. 🛠️