RAG기반 AI 챗봇 직접 만들어쓰기. 무제한 확장은 기본, Supabase 활용은 덤!

이번 영상에서는 RAG기반 AI 챗봇의 작동 원리와 핵심 기능의 구현 방법에 대해 간단하게 짚고 넘어가고, 여러분이 직접 AI 챗봇을 구현할 수 있는 방법도 소개해드립니다!

복잡한 코딩 없이도 노코드 도구인 n8n을 활용해 간단하게 AI Agent RAG 챗봇을 만들어보세요.

Python을 몰라도 됩니다.
Pinecone 외에 Supabase를 활용한 Vector Store를 활용하는 방법도 함께 알려드립니다.

지금 바로 영상에서 확인해보세요! 🚀

📌 이 영상에서 다룬 주요 내용
AI 챗봇의 작동 원리 (feat. RAG)
노코드 도구(n8n)를 활용한 AI 챗봇 핵심기능 구현 방법
Supabase 를 Vector Store로 사용하는 방법

#ai #챗봇 #chatgpt #n8n #자동화 #RAG #aiagent #노코드 #인공지능 #SaaS #초보자코딩

[n8n 기초 - YouTube 요약하기]
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[n8n 셀프 호스팅]
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[LLM, RAG 기초 이론]
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챕터 (Timestamp):
00:00 인트로
00:56 LLM 의 한계 및 RAG
03:03 Vector Store, Embedding
04:06 n8n 기본 셋팅
06:40 Vector Store Tool 셋팅
07:30 Supabase 셋팅
12:33 Hallucination 확인
13:50 n8n Form 활용, pdf 가져오기
16:38 Supabase로 Embedding 하기
17:29 Data Loader로 데이터 쪼개기 (분할)
21:39 RAG 기능 테스트
22:47 AI Agent 요소, Memory 설정 (Postgres)
27:01 영상 마무리
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