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PART 4 — RAG 파이프라인난이도 ★★★

DAY 22

AI Agent에 Vector Store Tool 연결

📥 DAY 22 워크플로우 JSON 다운로드

📖 이론10분

🛠️ 실습15분

🎯 미션5분

"스마트한 시스템은 필요할 때만 행동한다."

— AI 설계 원칙

🎯 오늘의 학습 목표

Vector Store를 AI Agent의 Tool로 등록한다
AI가 스스로 판단해서 필요한 질문에만 문서 검색을 수행하게 한다
Memory와 Vector Store Tool을 함께 연결해서 맥락 기억 + 문서 검색을 동시에 구현한다

📊 항상 검색 vs Tool로 등록 비교

방식	작동 방법	장단점
항상 검색 (DAY 21)	모든 질문에 검색 후 답변	단순하지만 비효율적
Tool로 등록 (오늘)	AI가 필요할 때만 검색	스마트하고 효율적

🛠️ 실습 — 스마트 문서 검색 Agent 만들기

STEP 1워크플로우 구성

새 워크플로우 생성 → 이름: 스마트 문서 검색 Agent
Chat Trigger → AI Agent → OpenAI Chat Model (gpt-4o-mini) 연결

STEP 2Vector Store Tool 추가

AI Agent 하단 + Add Tool → Vector Store Tool 선택
Vector Store Tool 노드 클릭 → 아래 설정

STEP 3Supabase Vector Store 연결

Vector Store Tool 하단에 Supabase Vector Store 연결

STEP 4OpenAI Embeddings 연결

Supabase Vector Store 하단에 OpenAI Embeddings 연결

STEP 5System Message 입력

STEP 6Window Buffer Memory 추가

AI Agent 하단 + Add Memory → Window Buffer Memory 선택
Context Window Length: 10
Session ID: {{ $('Chat Trigger').item.json.sessionId }}

STEP 7테스트

채팅창 열기 → 아래 질문 순서대로 입력

🚀 오늘의 미션

Vector Store Tool의 Limit을 3으로 낮추고 복잡한 질문을 해봐요. Limit이 낮을 때와 높을 때 답변 품질을 비교해봐요.

Supabase Vector Store → Limit: 3으로 변경
아래 질문 입력 → 답변 품질 확인
Limit: 10으로 변경 → 같은 질문 → 비교

📋 워크플로우 임포트 방법

위 버튼으로 JSON 파일을 다운로드합니다.
n8n 캔버스 오른쪽 상단 ⋯ → Import from file 클릭
다운로드한 JSON 파일을 선택하면 워크플로우가 즉시 열립니다.
빨간 느낌표(!)가 보이면 Credentials을 본인 계정으로 재연결하세요.

💡 먼저 직접 만들어보고, 막혔을 때 정답지로만 활용하세요!

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