10배 강력 n8n과 제미나이 API로 지식 챗봇 만들기 ⚡️ RAG 파일 검색 완벽 가이드 (노코드 & PDF) скачать в хорошем качестве

10배 강력 n8n과 제미나이 API로 지식 챗봇 만들기 ⚡️ RAG 파일 검색 완벽 가이드 (노코드 & PDF)

자료링크: https://drive.google.com/drive/folder... Gemini가 엉뚱한 대답을 하거나 최신 정보를 모를 때 답답하셨나요? 이번 영상에서는 구글 Gemini API의 'File Search(파일 검색)' 기능과 노코드 자동화 툴인 n8n을 활용하여, 특정 문서를 기반으로 정확하게 답변하는 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축하는 방법을 알려드립니다. 실제 '2026년 주택시장 전망' 보고서(PDF)를 업로드하고, AI가 이 문서를 참조하여 GDP 대비 가계부채 비율 등 구체적인 수치를 정확히 찾아내는 과정을 단계별로 보여드립니다. 나만의 전문 지식 챗봇을 만들고 싶은 분들은 꼭 시청해 보세요! 🛠️ 사용된 툴 & 핵심 기능: n8n (워크플로우 자동화) Google Gemini API (File Search / Embedding) HTTP Request (REST API 호출) 📝 영상에서 다루는 내용: 1. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 필요성 2. Gemini API Key 발급 및 File Store 생성 방법 3. n8n을 통한 PDF 파일 업로드 및 임베딩 처리 4. 사용자 질문에 문서 기반으로 답변하는 에이전트 설정 5. 일반 Gemini와 RAG 에이전트의 답변 정확도 비교 #n8n #GeminiAPI #RAG #챗봇만들기 #자동화 #AI에이전트 #노코드 00:00 RAG 개념 이해 & 프로세스 소개 02:59 API 설정 및 File Store(저장소) 생성 06:25 문서 업로드 및 임베딩(Import) 처리 10:20 RAG 에이전트 구축 및 프롬프트 설정 13:17 성능 테스트: 일반 AI vs RAG 에이전트 비교