[튜토리얼] AI가 답을 찾는 비밀, 래그(RAG) 기술의 속사정
AI가 답을 찾는 비밀, 래그(RAG) 기술의 속사정
이 영상은 젠틱 래그(RAG)에 대해 쉽게 설명해 줍니다. RAG는 ‘검색 증강 생성’으로, AI가 질문에 답할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아와 더 정확한 답변을 만드는 기술입니다. 1) 문서를 여러 청크로 나누고 2) 각 청크를 임베딩 모델로 벡터화하며 3) 벡터 데이터베이스에 저장해 관련 정보를 빠르게 검색하는 방식이 핵심입니다. 특히 벡터 데이터베이스가 어떻게 작동하는지, 그리고 RAG가 왜 중요한지 단계별로 친절하게 알려줘 AI와 데이터 검색에 관심 있는 분들에게 큰 도움이 될 거예요.
[영상 정보]
- 영상 제목: Store All Data Types with Agentic RAG in n8n
- 채널명: Nate Herk | AI Automation
- 업로드 날짜: 2025-03-08
- 영상 길이: 19:16
[영상에서 사용한 서비스]
- - Skool : https://www.skool.com/ai-automation-society/about — 워크플로우 관련 커뮤니티 플랫폼
- - Skool (유료 커뮤니티) : https://www.skool.com/ai-automation-society-plus/about — n8n 및 AI 자동화 심화 학습 커뮤니티
- - YouTube (Cole의 템플릿 영상) : https://youtu.be/mQt1hOjBH9o?si=baFiojdlIEMzC8YZ — 템플릿 소개 영상 플랫폼
- - n8n : https://n8n.partnerlinks.io/22crlu8afq5r — 워크플로우 자동화 툴
- - True Horizon : https://truehorizon.ai/ — AI 에이전트 비즈니스 도입 상담 서비스
- - YouTube (다음 시청 영상) : https://youtu.be/u2Tuu02r7QI — 관련 AI 영상 플랫폼
- - 구글 : https://www.google.com — 검색 엔진, 정보 검색 용도
[주요 내용]
젠틱 래그의 빠른 변화와 다양한 모델을 쉽게 이해하는 방법을 소개합니다. 1) 래그 개념 파악 2) 검색 증강 원리 3) 구체적 답변 생성 과정을 친절하게 설명해, AI 정보 검색의 핵심을 알기 쉽게 정리했어요.
rag와 벡터 데이터베이스의 차이를 쉽게 이해하는 방법을 알려드립니다. 1) 텍스트 문서를 여러 청크로 나누고 2) 각 청크를 임베딩 모델로 변환한 뒤 3) 벡터 데이터베이스에 저장해 필요한 정보를 빠르게 찾아내는 과정입니다. 복잡해 보이지만 단계별로 따라가면 rag의 핵심 원리를 자연스럽게 익힐 수 있어요.
임베딩 모델로 텍스트를 숫자 벡터로 변환해 벡터 데이터베이스에 저장하는 과정을 쉽게 설명해요. 1) 텍스트 청크 생성 2) 숫자 집합인 벡터로 변환 3) 관련 정보끼리 가까이 배치 4) 데이터가 많아질수록 벡터 위치가 조정되는 원리까지 친절하게 알려줍니다.
벡터 데이터베이스 쿼리 과정은 1) 에이전트가 질문을 받고 2) 이를 벡터 임베딩으로 변환한 뒤 3) 유사한 의미의 데이터와 매칭하는 단계로 이루어집니다. 이렇게 하면 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있어요.
벡터와 청크를 반복해서 가져오며 쿼리를 증강하는 과정을 통해, AI가 더 효과적인 답변을 만들기 위해 다양한 데이터베이스와 스키마를 활용하는 방식을 쉽게 이해할 수 있습니다. 1) 근거리 벡터 선택 2) 청크 재구성 3) 쿼리 증강 4) 데이터베이스 활용 순서로 설명해 친절하게 풀어줍니다.
텍스트와 관계형 데이터베이스를 함께 이해하려면 1) SQL 쿼리 수행 2) 스키마 확인 3) 파일 콘텐츠 분석 4) 문서와 쿼리 연관성 파악 5) 벡터 데이터베이스에 임베딩하는 과정을 거쳐야 합니다. 이렇게 하면 복잡한 데이터도 쉽게 연결하고 활용할 수 있어요.
벡터 데이터베이스에서 쿼리를 통해 필요한 청크만 찾으면 효율적이지만, 전체 문서의 맥락을 놓칠 수 있어요. 1) 쿼리 생성 2) 데이터베이스 연결 3) 청크 검색 4) 전체 문서 이해가 중요하다는 점을 친절하게 알려줍니다.
Gemini가 백만 개 맥락 창을 없애면서 긴 문서도 한 번에 읽고 요약할 수 있게 되었어요. 1) 긴 문서 전체를 이해 2) 필요한 부분만 쿼리 변환 3) 핵심 청크만 골라 요약하는 방식으로 효율적인 회의록 정리가 가능해졌답니다.
반복 고객과 주별 매출 데이터를 분석할 때, 단순 최고 매출 쿼리만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵다는 점을 알려줍니다. 1) 청크별 매출 확인 2) 전체 주차 데이터 비교 3) 맥락을 고려한 쿼리 작성이 필요하다는 점을 쉽게 설명해 줍니다.
전체 맥락을 파악하는 쿼리 작성법과 평균 주문 값 계산의 한계, 그리고 더 많은 데이터를 효율적으로 다루기 위한 SQL 쿼리 활용법을 쉽게 정리해 드립니다. 1) 전체 데이터 이해 2) 평균값 쿼리 3) 데이터 양에 따른 쿼리 최적화 방법을 단계별로 살펴보세요.
벡터 데이터베이스와 RAG API를 쉽게 배우고 싶다면, 1) 유료 커뮤니티 가입 2) 단계별 강의 시청 3) 매주 실시간 Q&A 참여를 추천해요. SuperBase를 활용해 데이터베이스 설정과 문서 벡터화 과정을 친절하게 안내해 줍니다.
표 형식 데이터 업로드부터 자동 쿼리 실행까지, 3단계로 쉽게 관리하는 방법을 친절하게 알려줍니다. Google 시트와 PDF 파일을 한 번에 연결해 효율적인 데이터 작업이 가능해요.
Cole이 무료로 제공하는 템플릿을 쉽게 다운로드하고, 슈퍼베이스 환경에서 벡터 데이터베이스 설정 방법까지 단계별로 배울 수 있어요. 1) 무료 커뮤니티 가입 2) 템플릿 다운로드 3) PG 벡터 확장 활성화 4) 문서 이름 변경 5) 데이터와 채팅하기까지 친절하게 안내해 줍니다. 판매 데이터 활용법도 함께 확인해 보세요.
Green Grass AI가 SQL 쿼리로 판매 데이터를 분석하는 과정을 친절하게 설명합니다. 1) 문서 선택 2) 쿼리 실행 3) 결과 확인 순서로, 실패를 겪으며도 4주차 총 판매량을 찾아내는 실용적인 방법을 배울 수 있어요.
판매량 데이터 분석 중 19주차에 값이 없어 SQL 쿼리가 두 번 실패했지만, Google 시트 기능으로 오류 원인을 파악하고 안전 장치가 작동하는 과정을 알 수 있어 실무에 도움이 됩니다.
판매 데이터와 SQL 쿼리를 활용해 4주차 최고 매출과 주당 평균 고유 고객 수(약 171명)를 빠르게 확인하는 방법을 단계별로 알려줍니다. 데이터 분석 입문자도 쉽게 따라 할 수 있어 실무에 바로 적용하기 좋아요.
SQL 쿼리를 활용해 고객별 평균과 특정 기간 판매량을 정확히 계산하는 과정을 쉽게 확인할 수 있어요. 1) 쿼리 클릭 2) 결과 확인 3) Google 시트와 비교하며 데이터 검증까지 친절하게 설명해 줍니다.
Green Grass 프로젝트의 AI 자동화가 영업 Outreach와 리드 자격 과정을 어떻게 효율적으로 개선하는지, 벡터 데이터베이스를 활용해 정확한 결과를 얻는 방법을 단계별로 살펴볼 수 있어요. 1) 데이터 조회 2) 자동화 도구 확인 3) 결과 교차 검증 과정을 친절하게 설명합니다.
에이전트가 슈퍼베이스 로그를 통해 쿼리 결과와 프로젝트 정보를 실시간으로 확인하는 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 에이전트 접속 2) 로그 클릭 3) 쿼리 내용 확인 4) 프로젝트별 비용 견적 비교까지 단계별로 친절하게 설명해 줍니다.
프로젝트 요약을 명확히 요청하고, 메모리 초기화 후 벡터 저장소를 활용해 정확도를 확인하는 과정을 친절하게 설명합니다. 1) 메모리 지우기 2) 프로젝트 요약 명령 3) 벡터 저장소 활용 4) 결과 정확도 점검 순서로 이해하기 쉽습니다.
텍스트 청킹과 벡터 저장소 활용법을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 청크 제한 설정 2) 벡터 저장소 이동 3) ID 기반 문서 조회 4) 정보 확장 방법까지 친절하게 설명해 줍니다. AI 데이터 처리 과정을 차근차근 알고 싶은 분께 추천합니다.
git 파일 내용을 활용해 두 프로젝트 정보를 한눈에 정리하는 방법을 친절하게 알려줍니다. 1) 문서 나열 2) 파일 내용 가져오기 3) ID로 필터링 4) 간결한 요약 구성 순서로 쉽게 따라 할 수 있어 실무에 바로 적용하기 좋아요.
AI 오류 없이 데이터 처리하는 멋진 템플릿과 래그 파이프라인을 소개해요. PDF, 텍스트, 표 데이터를 쉽게 다루고 로컬 호스팅까지 가능해 실무에 유용합니다. 관심 있다면 제작자 채널도 꼭 확인해 보세요!
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