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| AI RAG Agent, 더 이상 개발자만 만들 수 있는 게 아닙니다 (n8n 활용법) |
혹시 'RAG'라고 들어보셨나요? 요즘 AI 업계에서 가장 핫한 기술 중 하나인데요. 간단히 말해 AI가 특정 문서나 데이터를 기반으로 정확한 답변을 생성하도록 만드는 기술이에요. 회사 내부 문서나 개인적인 자료를 기반으로 답변하는 AI 챗봇을 만들고 싶었지만, 복잡한 코딩 때문에 망설이셨다면 오늘 이 글이 정답이 될 거예요. 😊
저도 처음엔 '이게 코딩 없이 가능하다고?' 반신반의했어요. 하지만 자동화 툴인 n8n을 활용하니 정말 15분 만에 기본적인 RAG Agent가 뚝딱 만들어지더라고요. 오늘은 저와 함께 여러분의 첫 RAG Agent를 만들어보는 시간을 갖겠습니다. 따라오기만 하세요!
RAG가 도대체 뭔가요? 🤖
RAG는 'Retrieval-Augmented Generation'의 약자로, 우리말로는 '검색 증강 생성'이라고 불러요. 이름이 좀 어렵죠? 쉽게 비유해 볼게요. 똑똑하지만 특정 분야의 전문 지식은 없는 '만능 비서(LLM)'가 있다고 상상해 보세요. 이 비서에게 전문 서적(우리가 가진 문서)을 주고, 질문을 하면 비서가 책을 빠르게 '검색(Retrieval)'해서 해당 내용을 바탕으로 '답변을 생성(Generation)'하는 방식이에요.
기존의 챗GPT 같은 거대 언어 모델(LLM)은 이미 학습된 방대한 데이터를 기반으로 답을 하지만, 최신 정보나 회사의 내부 문서 같은 비공개 정보는 알지 못한다는 한계가 있었죠. RAG는 바로 이 점을 해결해 줍니다. 우리가 제공하는 특정 문서의 내용만을 기반으로 답변하게 만들어, 잘못된 정보를 말하는 '환각(Hallucination)' 현상을 획기적으로 줄이고 정보의 신뢰도를 높여주는 기술입니다.
RAG를 이해하려면 '임베딩'이라는 개념을 알아야 해요. 임베딩은 텍스트(단어, 문장)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자의 배열, 즉 '벡터'로 변환하는 과정이에요. 쉽게 말해, 텍스트에 고유한 '숫자 지문'을 부여하는 것과 같아요. 이 숫자 지문을 통해 컴퓨터는 어떤 단어와 문장이 서로 의미적으로 유사한지를 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있습니다.
왜 n8n을 사용해야 할까요? 🤔
보통 RAG Agent를 만들려면 파이썬 같은 프로그래밍 언어와 LangChain, LlamaIndex 같은 복잡한 프레임워크를 다뤄야 했습니다. 하지만 n8n을 사용하면 이런 과정이 놀랍도록 간단해집니다.
- 시각적인 워크플로우: 코드를 한 줄도 쓰지 않고, 레고 블록을 조립하듯 기능(노드)들을 연결해 전체 프로세스를 만들 수 있어요.
- 빠른 프로토타이핑: 아이디어를 즉시 테스트하고 수정하며 빠르게 RAG Agent를 완성할 수 있습니다. 15분은 결코 과장이 아니에요!
- 높은 확장성: OpenAI, Google AI, Hugging Face 등 다양한 AI 모델과 Qdrant, Pinecone 같은 벡터 데이터베이스를 손쉽게 연결할 수 있습니다.
코딩 전문가가 아니더라도, 아이디어만 있다면 누구나 자신만의 AI 서비스를 만들 수 있는 시대가 n8n 덕분에 활짝 열린 셈이죠.
| 구분 | n8n 활용 | Python 코드 직접 작성 |
|---|---|---|
| 개발 난이도 | 매우 낮음 (시각적, No-Code) | 높음 (프로그래밍 지식 필수) |
| 개발 속도 | 매우 빠름 (몇 분 ~ 몇 시간) | 상대적으로 느림 |
| 유연성/커스터마이징 | 좋음 (필요시 코드 노드 사용 가능) | 매우 높음 |
| 추천 대상 | 기획자, 마케터, 비개발자, 빠른 개발이 필요한 개발자 | AI 엔지니어, 전문 개발자 |
15분 만에 RAG Agent 만들기! 🛠️
자, 이제 실전입니다! 전체 과정은 크게 '1단계: 문서 처리 및 저장'과 '2단계: 질문과 답변' 워크플로우로 나뉩니다. n8n 화면을 띄워놓고 차근차근 따라 해보세요.
준비물 📝
- n8n 계정: n8n Cloud (무료 플랜 가능) 또는 로컬에 직접 설치
- OpenAI API 키: 임베딩과 답변 생성을 위해 필요해요.
- 샘플 문서: AI에게 학습시킬 PDF나 텍스트 파일을 준비해주세요.
1단계: 문서 처리 및 벡터 저장 워크플로우
이 단계는 AI가 문서를 미리 읽고 학습하는 과정이라고 생각하시면 됩니다. 한 번만 실행해두면 돼요.
- 문서 불러오기 (Read PDF): 워크플로우를 시작하고, 'Read PDF' 노드를 추가해 준비한 문서를 업로드합니다.
- 텍스트 분할 (Split Text): 긴 문서를 AI가 처리하기 좋은 작은 단위(Chunk)로 잘라줍니다. 'Text Manipulation' 노드에서 'Split Text' 오퍼레이션을 선택하고, 적절한 청크 크기(예: 1000자)를 설정하세요.
- 임베딩 생성 (OpenAI): 'OpenAI' 노드를 추가하고, 'Create Embedding' 모델을 선택합니다. 분할된 텍스트 청크들을 입력으로 넣어 각각의 숫자 지문(벡터)을 생성합니다.
- 벡터 저장 (Vector Store): 'Qdrant'나 'Pinecone' 같은 벡터 DB 노드를 추가합니다. 만약 간단한 테스트가 목적이라면 n8n에 내장된 'Memory'를 사용해도 좋습니다. 임베딩된 벡터와 원본 텍스트 청크를 함께 저장합니다.
[시각 자료: 문서 처리 워크플로우 (Read PDF -> Split Text -> OpenAI -> Vector Store) 이미지]
2단계: 질문과 답변 워크플로우
이제 사용자의 질문을 받아 실시간으로 답변을 생성하는 핵심 파이프라인을 만들 차례입니다. 새로운 워크플로우에서 시작하세요.
- 질문 입력받기 (Manual Trigger): 워크플로우를 수동으로 실행하고 질문을 입력받을 수 있도록 시작 노드(Start)에 입력 필드를 하나 만듭니다. (예: 필드명 'question')
- 질문 임베딩 (OpenAI): 'OpenAI' 노드를 추가해 사용자의 질문 역시 1단계와 동일한 모델로 임베딩(벡터화)합니다.
- 유사 문서 검색 (Vector Store): 1단계에서 사용했던 벡터 DB 노드를 추가하고, 이번엔 'Similarity Search' 오퍼레이션을 선택합니다. 질문 벡터와 가장 유사한(관련성 높은) 문서 청크 몇 개를 찾아달라고 요청합니다.
- 프롬프트 생성 (Edit Fields): 'Edit Fields' 노드를 사용해 LLM에게 전달할 최종 질문지를 만듭니다. 이것이 바로 '프롬프트 엔지니어링'의 기초입니다!
(예: "아래 컨텍스트를 기반으로 질문에 답해주세요. 컨텍스트: {{검색된 문서 청크들}} 질문: {{사용자 질문}}")) - 답변 생성 (OpenAI): 마지막으로 'OpenAI' 노드를 다시 추가하고, 'Chat Model'을 선택합니다. 위에서 만든 프롬프트를 입력으로 넣어 최종 답변을 생성합니다!
[시각 자료: 질문/답변 워크플로우 (Start -> OpenAI -> Vector Store -> Edit Fields -> OpenAI) 이미지]
OpenAI 같은 외부 API를 사용할 때는 비용이 발생할 수 있어요. 테스트 시에는 사용량을 꼭 확인하고, 실제 서비스에 적용할 때는 비용 최적화를 고려해야 합니다. 또한, API 키는 절대 외부에 노출되지 않도록 n8n의 Credentials 기능을 활용해 안전하게 관리하세요!
n8n RAG Agent 핵심 요약
자주 묻는 질문 ❓
어떠셨나요? 생각보다 훨씬 간단하지 않나요? 오늘 우리는 코딩 한 줄 없이, 단지 몇 개의 노드를 연결하는 것만으로 강력한 RAG Agent를 만들어보았습니다. 이제 여러분의 업무나 일상에 필요한 문서들을 넣어서 '나만의 AI 비서'를 만들어 활용해보세요. 더 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 질문해주세요! 😊
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