“n8n을 이용한 RAG AI 에이전트를 위한 Pinecone에 100개 파일 추가하는 단계별 가이드”

안녕하세요. 이 글은 유튜브채널 ” Nate Herk | AI Automation ” 에서 공개한 ” Step-By-Step: Add 100+ Files to Pinecone for RAG AI Agent with n8n ” 관련 동영상을 정리한 것입니다. 이 글의 정리 목적은 저희가 필요할 때 자체 검색용, 그리고 참고 목적으로 약식 정리한 것이므로, 개괄적인 내용만 정리했습니다. 세부적이고 보다 자세한 내용은 링크를 참조하여 해당 동영상을 직접 시청하세요.

영상 개요

이 영상에서는 RAG AI 에이전트를 사용하여 수백 개의 PDF 또는 다양한 문서를 벡터 데이터베이스에 쉽게 추가하는 방법을 다룹니다. 이전 영상에서 간단한 데모를 통해 PDF를 벡터 데이터베이스에 삽입하여 질문에 답변하는 과정을 보여주었으며, 이후 많은 사람들이 동일한 작업을 적용할 수 있는 방법에 대해 질문했습니다.

프로세스 준비하기

시작하기 전에, 담당자는 Google Drive에 모든 문서를 담은 폴더를 만들어야 합니다. 문서들은 레스토랑에 관한 정보로, 직원들이 현재 메뉴, 리뷰, 정책 등을 질문하는 내부 에이전트로 사용될 것입니다. 이 작업을 위해 Google Drive에서 문서를 포괄하는 하나의 폴더를 준비해 주세요.

n8n에서 워크플로우 설정하기

워크플로우를 구축할 때, 첫 번째 단계는 ‘수동 트리거’를 추가하는 것입니다. 이로 인해 폴더를 검색하고 파일을 가져올 수 있습니다. 나중에 원래 데이터베이스를 설정한 후에는 Gmail 폴더 트리거처럼 파일을 추가할 때마다 데이터베이스에 자동으로 추가되도록 설정할 수 있습니다.

다음으로 Google Drive 노드를 추가해야 합니다. 해당 폴더에서 파일을 검색하는 작업을 설정하고, 검색 후 파일 정보를 다운로드합니다. 주의할 점은 파일의 내용을 가져오기 위해서 두 번째 Google Drive 노드를 추가해야 한다는 점입니다.

파일 가져오기 및 데이터베이스에 삽입하기

14개의 파일을 가져온 후, 이 파일들을 차례로 Pinecone에 저장하기 위해 루프 작업을 추가합니다. 각 파일을 하나씩 Pinecone에 삽입하여 데이터베이스를 업데이트합니다. 이때 API 키, 인덱스 그리고 네임스페이스를 설정해야 합니다. 네임스페이스는 ‘restaurant’로 설정하여 정보를 체계적으로 관리합니다.

AI 에이전트 설정하기

그 다음으로, 간단한 AI 에이전트를 설정하여 레스토랑 정보에 대한 질문에 답변하는 구조를 만듭니다. 이러한 에이전트는 직원들이 메뉴, 피드백, 정책 등의 질문을 할 수 있도록 합니다. OpenAI의 모델을 사용하며, window buffer memory를 설정하여 대화의 맥락을 기억할 수 있도록 합니다.

예를 들어 “메뉴는 뭐예요?”라는 질문에 대해 친절하고 재미있는 답변을 제공합니다. 문서에서 가져온 정보를 바탕으로 자연스럽고 유용한 대화가 이루어지도록 설정하는 것이 중요합니다.

결과 확인하기

에이전트가 잘 작동하는지 확인하기 위해 여러 질문을 시도합니다. 고객 리뷰나 공급업체에 대한 질문이 가능하며, 에이전트는 벡터 저장소에서 정보를 가져와 친숙하게 응답합니다. 이 프로세스를 통해 수백 개의 문서를 빠르게 Pinecone에 추가하고 활용할 수 있습니다.

마지막으로, 이 영상을 통해 많은 문서를 효율적으로 Pinecone에 저장하는 방법 뿐만 아니라, 문서의 내용이 어떻게 처리되는지도 이해할 수 있습니다. 프로세스를 마무리하며, 에이전트가 얼마나 유용하게 설정되었는지 확인해보세요.

세부적이고 정확한 내용을 해당 동영상 시청으로 확인하시기 바랍니다.

동영상 게시일 : 2024-10-18
동영상의 링크주소: 여기를 클릭하세요.