이번 글에서는 Supabase와 n8n을 활용한 롤링 어드바이스 생성기, RAG 구성 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다. 이 가이드는 Supabase의 벡터 저장소에 Google Drive의 파일을 추가하고, 질문 및 응답 체인을 설정하여 이 파일과 상호작용할 수 있는 단계별 프로세스를 다룹니다. 누구나 쉽게 따라 할 수 있도록 진행되는 이 설명을 통해, 복잡한 과정도 간단하게 이해할 수 있을 것입니다.
1. RAG 구성 개요
RAG는 AI 기반의 질문 응답 시스템으로, 사용자로부터 질문을 받아 관련 데이터를 찾아 제공하는 처리 과정을 포함합니다. 이번 글에서는 Supabase의 벡터 저장소를 활용해 Google Drive의 파일을 벡터 형태로 변환하고, n8n을 통해 이를 자동화하는 방법을 설명합니다. 이 가이드는 특히 초심자에게 유용하며, 자동화를 통해 비즈니스를 더욱 효율적으로 운영할 수 있는 방법을 제시합니다.
2. 환경 설정
시작하기 전에 Supabase와 n8n에 대한 계정을 생성해야 합니다. Supabase는 SQL 기반의 데이터베이스를 제공하며, n8n은 다양한 서비스 간의 자동화를 지원하는 오픈 소스 워크플로우 자동화 도구입니다. 두 플랫폼의 연동을 통해 다양한 클라우드 서비스 간의 작업을 자동화할 수 있습니다.
1. Supabase 계정 생성:
– Supabase 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
– 새로운 프로젝트를 생성하고, 원하는 이름과 비밀번호를 입력합니다.
2. n8n 설치 및 설정:
– n8n의 최신 버전을 설치하고, 사용자 인터페이스에 접근합니다.
– n8n의 워크플로우 설정 화면으로 이동합니다.
3. 워크플로우 생성
n8n에서 새로운 워크플로우를 생성합니다. 워크플로우 이름은 직관적으로 설정하는 것이 좋습니다. 이후 Google Drive의 파일을 Supabase의 벡터 저장소로 가져오기 위한 단계별 과정을 진행할 것입니다.
1. 트리거 설정:
– 수동 트리거를 설정하여 수동으로 워크플로우를 시작할 수 있도록 합니다.
2. Google Drive에서 파일 다운로드:
– Google Drive 연동 설정 후 다운로드할 파일의 리스트에서 필요한 파일을 선택합니다. 예를 들어, 미국 헌법을 PDF 파일로 다운로드하는 과정을 진행합니다.
4. Supabase 벡터 저장소에 파일 추가
다운로드된 파일을 Supabase의 벡터 저장소에 추가하는 단계입니다.
1. Supabase 벡터 저장소 연결:
– n8n에서 ‘Superbase Vector Store’을 선택하고, 새 자격 증명을 생성하여 Supabase 계정의 서비스 R 비밀 키 및 프로젝트 URL을 입력합니다.
– SQL 편집기로 이동하여 필요한 테이블과 데이터를 설정합니다.
2. SQL 코드 추가:
– Supabase의 SQL 편집기에서 벡터 저장소를 위한 SQL 코드를 입력하여 문서 저장과 검색을 위한 테이블을 생성합니다.
– 이 과정은 벡터 저장소에 데이터를 올리기 위한 필수적인 단계입니다.
5. 문서 로드 및 벡터화
이제 Google Drive에서 다운로드한 문서가 Supabase 벡터 저장소에 저장됩니다. 문서를 벡터 형태로 변환하기 위해 기본 데이터 로더와 텍스트 분할기를 설정합니다.
1. 데이터 형식 설정:
– 데이터 타입을 바이너리로 설정하고, 텍스트 분할기는 문자 기반으로 설정합니다.
– 문서의 크기에 따라 적절한 분할 크기와 중첩을 설정합니다.
2. 테스트 및 검증:
– 설정을 마친 후 테스트를 진행하여 문서가 성공적으로 벡터화되고 저장되었는지 확인합니다.
6. 질문 및 응답 체인 설정
이제 사용자 질문에 기반하여 벡터 저장소에서 정보를 검색할 수 있도록 질문 및 응답 체인을 설정합니다.
1. Q&A 체인 추가:
– n8n의 작업 흐름에 질문과 응답 체인 노드를 추가합니다. 이 과정에서 입력 값으로 설정한 변수를 활용하여 사용자 질문을 처리합니다.
2. 응답 결과 확인:
– 설정이 완료된 후, 사용자가 질문을 입력하면 시스템이 벡터 저장소에서 관련 정보를 불러오고 그에 대한 적절한 응답을 생성합니다.
7. 최종 검증
마지막으로, 모든 과정이 제대로 설정되었는지 확인합니다. n8n의 워크플로우에서 특정 질문을 입력하여 시스템이 정상적으로 작동하는지 검증합니다. 예를 들어, “Second Amendment는 무엇인가요?”라는 질문을 입력하고 올바른 데이터를 반환하는지 확인합니다.
8. 마무리
이제 Supabase와 n8n을 활용한 RAG 시스템의 구축이 완료되었습니다. 전체 과정을 통해 데이터 처리를 자동화하고, 사용자 질문에 응답할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 글이 여러분의 AI 프로젝트에 큰 도움이 되길 바라며, 반복적인 작업을 자동화하여 비즈니스를 효율적으로 운영해 나가시기 바랍니다.
출처 : AI Workshop – STEP-BY-STEP Tutorial: Supabase + n8n (RAG – NO CODE!!)