네, 여러분 안녕하십니까! 일타강사 저스틴입니다. 오늘 살펴볼 영상은 “How to Build a Chat with Files System Using Agent.AI | Step-by-Step Tutorial” (VYCERAL Solutions 채널)입니다. Agent.AI를 사용하여 파일 기반 챗봇 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내하는 영상입니다. 마치 숙련된 조련사가 야생마를 길들이듯, 제가 Agent.AI를 완벽하게 다루는 방법을 알려드리겠습니다.

강의 목표: 이 강의를 통해 여러분은 Agent.AI 플랫폼을 사용하여 파일(들)을 업로드하고, 업로드된 파일에 대한 질문에 답변하는 챗봇을 구축하는 방법을 이해하게 됩니다. 특히 Assistant 기능을 활용하여 챗봇을 만드는 과정을 자세히 살펴볼 것입니다.

강의 흐름:

소개 (0:03-0:31): 파일 기반 챗봇의 개념과 Agent.AI를 사용하는 이유 설명
Assistant 방식 설명 (0:31-0:57): Assistant 방식의 작동 원리 이해
파일 업로드 에이전트 구축 (0:57-1:43): 파일 업로드 에이전트 설정 방법 (설정, 액션, 사용자 입력)
파일 업로드 (1:43-2:05): 파일 업로드 에이전트를 사용하여 파일 업로드
챗 인터페이스 에이전트 구축 (2:05-3:34): 챗 인터페이스 에이전트 설정 방법 (질문 입력, LLM 설정, 파일 선택)
챗 인터페이스 테스트 (3:34-4:49): 챗 인터페이스 에이전트 테스트 및 결과 확인
결론 및 향후 학습 (4:49-5:01): RAG 방식과의 차이점 소개 및 다음 영상 예고

자, 그럼 하나씩 자세히 뜯어볼까요?

1. 소개 (0:03-0:31) 🎭

영상 시작과 함께, Agent.AI를 사용하여 파일 기반 챗봇을 만드는 이유와 이점이 간략하게 소개됩니다. (0:03-0:14) 파일 기반 챗봇은 특정 파일에 대한 질문에만 답변하므로, 일반적인 챗봇보다 더 정확하고 관련성 높은 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 Agent.AI를 사용하면 코딩 없이도 쉽게 챗봇을 구축할 수 있습니다.

2. Assistant 방식 설명 (0:31-0:57) 🧠

Assistant 방식은 파일을 지식 베이스에 업로드하고, 챗봇이 질문에 답변할 때 전체 파일을 LLM(Large Language Model)에 전송하는 방식입니다. (0:36-0:57) Chat GPT에 파일을 업로드하고 질문하는 것과 유사한 방식이라고 생각하면 됩니다.

핵심:

지식 베이스 (Knowledge Base): 업로드된 파일들이 저장되는 공간입니다.
LLM (Large Language Model): 질문에 답변하기 위해 사용되는 인공지능 모델입니다.

3. 파일 업로드 에이전트 구축 (0:57-1:43) 💻

파일을 지식 베이스에 업로드하는 에이전트를 먼저 만들어야 합니다. (1:00-1:03)

주요 단계:

에이전트 생성: Agent.AI 플랫폼에서 새로운 에이전트를 생성합니다.
액션 설정: “User Input” -> “Get User File” 액션을 추가합니다. (1:14-1:18)
변수 설정: 업로드된 파일을 저장할 변수를 설정합니다. (1:23-1:27) (예: out.files)

주의: Agent.AI는 업로드된 파일을 기본 지식 베이스에 자동으로 저장합니다. (1:32-1:43)

4. 파일 업로드 (1:43-2:05) 🎉

파일 업로드 에이전트를 실행하여 파일을 지식 베이스에 업로드합니다. (1:54-2:00) 영상에서는 “Agent Building Cookbook for Beginners” 파일을 업로드하는 예시를 보여줍니다.

5. 챗 인터페이스 에이전트 구축 (2:05-3:34) 🤖

이제 업로드된 파일에 대한 질문에 답변하는 챗 인터페이스 에이전트를 구축합니다. (2:08-2:20)

주요 단계:

에이전트 생성: Agent.AI 플랫폼에서 새로운 에이전트를 생성합니다.
액션 설정:
- “Text Input” 액션을 추가하여 질문을 입력받습니다. (2:40-2:44)
- LLM 액션을 추가하여 질문에 대한 답변을 생성합니다. (2:49-3:06)
LLM 설정:
- “Respond with the answer based on the document that I’m providing you”와 같은 프롬프트를 사용하여 LLM이 일반적인 답변 대신 제공된 문서에서만 답변하도록 지시합니다. (2:53-2:59)
- LLM에 제공할 파일 선택: Assistant 기능을 사용하여 특정 파일을 선택합니다. (3:09-3:17)

핵심: Assistant 기능을 사용하면 Chat GPT처럼 파일을 선택하여 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. (3:19-3:27)

6. 챗 인터페이스 테스트 (3:34-4:49) ✅

챗 인터페이스 에이전트를 실행하여 질문을 입력하고 답변을 확인합니다. (3:54-4:09) 영상에서는 “How do I build a chat with my files agent?”라는 질문을 입력하고, 에이전트가 “Agent Building Cookbook for Beginners” 파일에서 관련 정보를 찾아 답변하는 것을 보여줍니다. (4:31-4:49)

7. 결론 및 향후 학습 (4:49-5:01) 🚀

영상에서는 Assistant 방식을 사용하여 파일 기반 챗봇을 구축하는 방법을 요약하고, RAG(Retrieval Augmented Generation) 방식과의 차이점을 간략하게 소개합니다. (4:51-5:01) 다음 영상에서는 RAG 방식을 사용하는 방법을 설명할 예정이라고 합니다.

마무리:

오늘 강의에서는 Agent.AI를 사용하여 파일 기반 챗봇을 구축하는 방법을 배웠습니다. Agent.AI 플랫폼과 Assistant 기능을 활용하면, 코딩 없이도 쉽게 챗봇을 만들 수 있습니다.

다음 강의에서 또 만나요!