RAG가 이렇게 쉬웠다고? File Search API로 RAG 에이전트 한 번에 끝내기!

RAG, 이제 더 이상 어렵지 않습니다. 구글의 File Search API 덕분에 복잡한 청킹, 임베딩, 벡터DB 구축 같은 과정 없이도 단 몇 줄의 설정만으로 완전한 RAG 에이전트를 만들 수 있게 됐습니다. 이번 영상에서는 File Search API가 기존 RAG 방식과 어떻게 다른지 살펴보고, n8n에서 실전 RAG 에이전트를 만들어보도록 하겠습니다. 코딩없이 RAG 시스템 구축하고 싶은 분 AI 기반 업무 자동화를 적용하고 싶은 분들이라면 영상 시청하시고, 본인만의 시스템에 적용해보시기 바랍니다. [타임라인] 0:00 인트로 0:50 기존 RAG와 File Search API의 차이 4:30 n8n에서 File Search API로 RAG Agent 구축하기 (업로드 파트) 16:46 n8n에서 File Search API로 RAG Agent 구축하기 (검색 파트) 24:17 RAG Agent 라이브 데모 26:57 아웃트로 (File Search의 한계점?) –––––––––––––––––––––––––––––– [영상 상세 가이드] https://github.com/citizendev9c/yt-assets/blob/main/automation/n8n/file-search-api-25-12-07/README.md [File Search API 문서] https://ai.google.dev/gemini-api/docs/file-search [Gemini API 생성] https://aistudio.google.com/api-keys