AI 요약관련 정보

• Flowise AI 에이전트는 사용자가 제공한 문서를 참조하여 이메일을 자동으로 생성하고 발송할 수 있습니다. 📧
• '도큐먼트 스토어' 기능은 사용자의 지식이나 문서를 저장하여 AI 에이전트가 이를 참고하도록 하며, 이는 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 유사하게 답변의 품질을 크게 향상시킵니다. 📚
• Flowise 사용법은 구글 검색 후 로그인하는 것으로 시작하며, 이전 세션에서 설정된 에이전트(예: 필로우 에이전트)와 연동하여 이메일 발송 등의 작업을 수행합니다. 🚀
• 도큐먼트 스토어에 문서를 추가하려면, 먼저 스토어를 생성하고 문서 로더를 통해 파일을 업로드한 후, 'Recursive Character Text Splitter'를 사용하여 문서를 청크(덩어리)로 분할합니다. ✂️
• 문서 청크는 'Google Generative AI Embeddings'를 사용하여 임베딩 벡터로 변환되며, 이를 위해 Google AI Studio에서 API 키를 발급받아 연결해야 합니다. 🔑
• 임베딩된 벡터는 'Postgres'를 벡터 스토어로 사용하여 저장되며, Supabase에서 프로젝트를 생성하고 연결 정보를 가져와 데이터베이스 자격 증명을 설정해야 합니다. 💾
• 설정된 도큐먼트 스토어는 기존 AI 에이전트 플로우에 '지식(Knowledge)'으로 추가하여 에이전트가 해당 자료를 참조하도록 할 수 있습니다. 🧠
• 실제 테스트 결과, 에이전트는 도큐먼트 스토어에 저장된 한국은행 조사 자료를 검색하여 핵심 내용을 요약하고 이메일로 정확하게 발송하는 데 성공했습니다. ✅
• Flowise는 직관적이고 쉬운 사용자 인터페이스(UI)를 제공하여 AI 에이전트와 문서 스토어 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 돕습니다. ✨
• 이러한 기능은 AI 시대에 개인의 역량을 향상시키고 원하는 고품질의 답변을 얻는 데 기여합니다. 📈