87 lines
3.9 KiB
Markdown
87 lines
3.9 KiB
Markdown
# 71일차 실습 준비 · 수업 전에 미리 해 두면 좋은 것
|
|
|
|
- 수업일: 2026-10-23 (71일차) · RAG 기반 검색·응답 Workflow와 검색 품질 개선
|
|
- 준비 시간: 약 10분 (70일차 준비를 했다면 1·2절만)
|
|
- 먼저 WSL에서 `cd ~/aio-01d4-stu && git pull`로 오늘 자료를 받습니다 (수강생 저장소: https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu).
|
|
- **수업 전날까지** 1~2절을 끝내 주세요.
|
|
|
|
```mermaid
|
|
flowchart LR
|
|
A["1. n8n · 데이터 API 켜기<br/>(71일차 판)"] --> B["2. doctor<br/>ready"] --> C["3. 미리 읽기"]
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 1. n8n과 데이터 API 켜기 (전날 필수, 3분)
|
|
|
|
오늘은 **71일차 판 데이터 API**(67일차 + 규정 문서 `/docs`)를 씁니다. 67일차 데이터 API를 켜 두었다면 이 폴더에서 다시 만들면 바뀝니다 (같은 이름이라 하나만 돕니다).
|
|
|
|
```bash
|
|
sudo systemctl disable --now ollama 2>/dev/null # WSL에 설치한 Ollama가 있으면 끄고 자동 시작도 끔
|
|
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
|
|
docker compose rm -sf ollama # Ollama 컨테이너가 있으면 지움 (없으면 그냥 지나감)
|
|
docker compose start
|
|
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/71/data-api
|
|
docker compose up -d --force-recreate
|
|
curl -s localhost:8800/docs | head -c 120 # {"docs": [{"name": "device-issue-return", ...
|
|
```
|
|
|
|
- **66일차부터 LLM은 OpenAI API 키(`Last3Mon/.env`, Credential `OpenAI (.env)`)만 씁니다.** Ollama는 쓰지 않으므로 위처럼 꺼서 메모리를 아낍니다. 다음 날부터는 같은 명령을 그대로 써도 됩니다.
|
|
- `network day65-n8n_default not found` → n8n이 켜져 있지 않음. 위 n8n 부분부터 다시.
|
|
- `.../day65-n8n/compose.yml: no such file or directory` → 홈이 아닌 곳에 설치함. `Last3Mon/65/n8n/.env`에 `N8N_HOME=<설치 폴더>` ([67일차 준비](../67/00-DAY67-PREP.md) 1절).
|
|
|
|
## 2. 준비 확인 (전날 필수, 2분)
|
|
|
|
```bash
|
|
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/71
|
|
uv run tools/flow.py doctor
|
|
```
|
|
|
|
```text
|
|
✔ n8n install folder /home/<사용자>/day65-n8n
|
|
✔ n8n container day65-n8n-n8n-1
|
|
✔ n8n http://localhost:5678
|
|
✔ data API http://localhost:8800
|
|
✔ policy documents /docs (8)
|
|
✔ n8n → http://data-api:8800
|
|
✔ credential 'OpenAI (.env)' (openAiCourse0001)
|
|
✔ node catalog (for check)
|
|
✔ CLI coding agent: codex, claude
|
|
ready
|
|
```
|
|
|
|
| ✘ 항목 | 할 일 |
|
|
| --- | --- |
|
|
| n8n container · data API | 1절 |
|
|
| policy documents /docs | 데이터 API가 예전 판 → 1절 `--force-recreate` |
|
|
| credential | `cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && bash register-credentials.sh` |
|
|
| CLI coding agent | [67일차 준비](../67/00-DAY67-PREP.md) 2절 |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 3. 미리 읽어 오면 좋은 내용 (선택, 약 5분)
|
|
|
|
### 3.1 LLM은 우리 회사 규정을 모른다
|
|
|
|
"비밀번호는 며칠마다 바꿔야 하나요?"를 LLM에게 그냥 물으면 그럴듯한 숫자를 말합니다. 우리 규정(90일)을 답하게 하려면, 질문할 때마다 **규정에서 관련 부분을 찾아** LLM에게 같이 주어야 합니다. 이것이 RAG입니다.
|
|
|
|
### 3.2 용어
|
|
|
|
| 용어 | 한 줄 설명 |
|
|
| --- | --- |
|
|
| RAG | 검색(Retrieval)한 문서를 붙여(Augmented) 답을 만든다(Generation) |
|
|
| 청크 | 문서를 검색 단위로 나눈 조각 (오늘은 섹션 하나) |
|
|
| 임베딩 | 글의 뜻을 숫자 목록(벡터)으로 바꾼 것. 뜻이 가까우면 숫자도 가깝다 |
|
|
| 벡터 저장소 | 청크와 그 임베딩을 저장하고 가까운 것을 찾아 주는 곳 (오늘은 n8n 메모리) |
|
|
| doc@1 · answer@1 | 1등 청크가 맞는 문서인가 · 답 문구를 담고 있나 (검색 품질 지표) |
|
|
|
|
## 4. 당일 준비물
|
|
|
|
- 충전된 노트북과 충전기, WSL의 Docker, Windows Terminal(WSL) 창 **두 개**, 웹 브라우저
|
|
- 7교시 `tdoc`에 쓸 내 md 문서 폴더 (없으면 이 과정의 `Lecture/` 폴더를 씀)
|
|
|
|
## 확인
|
|
|
|
- [ ] `curl -s localhost:8800/docs`에 규정 8개가 보인다
|
|
- [ ] `uv run tools/flow.py doctor` → 마지막 줄 `ready`
|