[튜토리얼] 검색을 10배 똑똑하게 만드는 리랭커의 비밀, 직접 써보니 이렇게 달라졌습니다
검색을 10배 똑똑하게 만드는 리랭커의 비밀, 직접 써보니 이렇게 달라졌습니다
이 영상은 RAG 에이전트의 핵심 기능인 ‘리랭커(Re-ranker)’를 쉽게 이해할 수 있도록 설명해줍니다. 1) 텍스트 문서를 작은 청크로 나누고 2) 임베딩 모델로 벡터화해 벡터 데이터베이스에 저장하며 3) 질문도 벡터화해 가장 유사한 답변을 찾아내는 과정이 핵심입니다. 특히 리랭커 기능을 통해 단순히 가까운 벡터 3개가 아니라 10~30개를 추출해 재순위 매기기를 하므로, 더 정확하고 관련성 높은 답변을 얻을 수 있죠. 영상에서는 슈퍼베이스 연결과 설정 방법도 간단히 안내해, RAG 에이전트를 10배 더 똑똑하게 만드는 실용적인 팁을 친절하게 알려줍니다. AI 검색과 문서 벡터화에 관심 있는 분들께 꼭 추천드려요!
[영상 정보]
- 영상 제목: n8n Just Leveled Up RAG Agents (Reranking & Metadata)
- 채널명: Nate Herk | AI Automation
- 업로드 날짜: 2025-06-28
- 영상 길이: 14:21
[영상에서 사용한 서비스]
- - Skool AI Automation Society Plus : https://www.skool.com/ai-automation-society-plus/about — AI 에이전트 무코드 구축 강의 제공 플랫폼
- - Skool AI Automation Society : https://www.skool.com/ai-automation-society/about — 무료 커뮤니티 및 AI 자동화 리소스 제공 플랫폼
- - Cohere Reranking : https://cohere.com/ — AI 검색 결과 재정렬 및 랭킹 향상 서비스
- - n8n : https://n8n.partnerlinks.io/22crlu8afq5r — 노코드 워크플로우 자동화 및 AI 에이전트 구축 플랫폼
- - True Horizon : https://truehorizon.ai/ — 비즈니스를 위한 지능형 AI 시스템 개발 에이전시
- - Supabase : https://supabase.com — 벡터 데이터 저장 및 관리용 오픈소스 백엔드 플랫폼
[주요 내용]
NAD의 새로운 기능으로 RAG 에이전트를 쉽게 설정하고 10배 더 똑똑하게 만드는 방법을 단계별로 알려줍니다. 1) 텍스트 문서를 작은 청크로 나누기 2) 임베딩 모델로 벡터화 3) 벡터 데이터베이스에 저장 4) 메타데이터 활용해 정확한 검색까지 친절하게 설명해주는 영상입니다.
골프 규칙 텍스트를 벡터화해 질문과 의미가 비슷한 내용을 찾아내는 과정입니다. 1) 텍스트 임베딩 2) 벡터 데이터베이스 저장 3) 유사 벡터 검색 4) 재순위 매기기로 더 많은 관련 정보를 끌어오는 방법을 쉽게 설명해줍니다.
관련성 높은 벡터를 선별해 상위 3개 답변만 모으고, 이를 에이전트가 대신 처리하는 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 벡터 점수 매기기 2) 상위 답변 추출 3) 에이전트 입력 순서로 진행됩니다.
관련성 높은 20개 청크를 찾아 상위 3개 결과를 다시 순위 매기는 방법과, 코히어 랭커 연결 설정 및 API 키 발급 과정을 쉽게 따라할 수 있도록 단계별로 설명합니다.
골프 규칙 28가지를 PDF로 정리해 벡터화한 후, rerank v3.5 에이전트로 실제 작동 방식을 단계별로 살펴봅니다. 무료 커뮤니티에서 템플릿과 자료도 받아볼 수 있어 쉽게 따라 해볼 수 있어요.
골프 경기 순서와 규칙을 쉽게 이해할 수 있도록 단계별로 설명해 줍니다. 1) 매치 플레이 시작과 순서 결정 2) 홀에서 가장 멀리 있는 플레이어가 먼저 3) 스트로크 플레이와 임시 공 사용법 4) 실제 에이전트 로그를 통해 작동 원리 확인까지 친절하게 안내해 골프 초보자도 부담 없이 따라갈 수 있어요.
벡터화된 쿼리를 통해 가장 가까운 벡터를 찾고, 이를 재순위 지정 모델에 입력해 관련성 높은 결과 3가지를 선별하는 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 쿼리 벡터화 2) 근접 벡터 검색 3) 재순위 모델 적용 순서로 핵심 흐름을 친절하게 설명합니다.
공을 찾는 방법에 대해 여러 답변이 나오지만, 관련 점수 높은 상위 3개 항목만 선별해 정확도를 높이는 방법을 소개합니다. 1) 답변 점수 확인 2) 상위 청크 필터링 3) 0.7 이상 점수 기준 설정으로 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 팁을 알려드려요.
청크 기반 검색은 전체 내용을 한눈에 보기 어려워요. 1) 가까운 청크 여러 개를 따로 검색 2) 메타데이터 설정 필수 3) 다양한 쿼리로 부분 요약 가능하지만 전체 요약은 어려움 4) 메타데이터 활용 시스템이 필요하다는 점을 친절하게 알려줍니다.
규칙들이 한 덩어리로 묶이지 않고, 메타데이터를 통해 각각의 규칙 번호를 확인하는 방법을 쉽게 알려줍니다. 1) 규칙별 청크 분리 2) 메타데이터 확인 3) 규칙 소속 파악 순서로 이해하면 도움이 됩니다.
벡터 데이터베이스에 메타데이터 태그를 꼭 추가하세요. 프로젝트명, 회의 날짜 등으로 구분하면 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있어요. 1) 메타데이터 설정 2) 프로젝트별 태그 부여 3) 날짜별 검색 활용법을 참고해 보세요.
메타데이터를 문서 벡터화 과정에서 쉽게 추가하는 방법을 단계별로 알려줍니다. 1) 기본 데이터 로더에서 메타데이터 옵션 찾기 2) ID, 날짜 등 원하는 속성 추가 3) PDF에서 텍스트 추출 후 하나의 필드로 묶기 4) AI 대신 직접 페이지 번호 추출해 효율성 높이기. 실무에 바로 써먹기 좋은 팁이 가득해요.
JSON 형식 텍스트를 한 번에 복사해 코드 노드에 붙여넣고, 규칙별로 자동 분할해 43개 항목으로 정리하는 방법을 쉽게 알려줍니다. 규칙 번호와 제목까지 깔끔하게 정리해 데이터 관리가 훨씬 편해지는 실용 팁이에요.
기본 데이터에 규칙 번호를 추가해 벡터화하고, 메타데이터를 활용해 원하는 규칙을 쉽게 검색하고 필터링하는 과정을 친절하게 설명합니다. 1) 규칙 번호 필드 추가 2) 텍스트 벡터화 3) 메타데이터 기반 검색 4) 반복적 순위 매기기 순서로 이해하기 쉬워요.
간단한 쿼리를 위해 벡터 데이터베이스를 여러 번 검색하는 이유와, 규칙 27을 찾지 못한 과정을 단계별로 살펴보며 데이터 검색의 실제 문제점을 이해할 수 있습니다. 1) 쿼리 시도 2) 로그 확인 3) 잘못된 청크 발견 4) 관련 점수 분석 5) 실패 원인 추적 과정을 친절하게 설명해 줍니다.
규칙 27을 골프 규칙으로 바꾸면서 관련 점수를 분석하고, 메타데이터 필터를 활용해 AI가 질문에 맞는 규칙 번호를 똑똑하게 찾아내는 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 규칙 변경 2) 점수 확인 3) 메타데이터 필터 설정 4) AI 필터링 적용 순서로 따라가 보세요.
메타데이터 필터를 활용해 벡터 검색 시 버그를 방지하는 방법을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 메타데이터 필터 결정 2) 에이전트별 쿼리 전송 3) 규칙 27에 맞는 데이터만 정확히 검색하는 과정이 깔끔하게 정리되어 있어 실무에 바로 적용하기 좋습니다.
올바른 청크를 찾는 방법을 쉽게 알려줍니다. 1) 규칙 번호뿐 아니라 날짜, 프로젝트명, 클라이언트명 등 다양한 기준 활용 2) 메타데이터 필터를 지능적으로 적용 3) 직접 사용해보며 익히기 4) 무료 커뮤니티와 자료로 도움받기. 실무에 바로 써먹기 좋은 팁들이 가득해요.
직접 템플릿을 다운받아 리랭커와 메타데이터 필터 작동 방식을 체험해 보세요. 1) 템플릿 사용 2) 쿼리 생성 과정 확인 3) 커뮤니티 참여로 AI 자동화 기초와 실전 노하우를 배울 수 있습니다.
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