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mcchaeandClaude Opus 5.5 176e195dc2 71일차 자료 추가(답 제외)

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

2026-10-23 06:50:50 +09:00

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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 pull로 오늘 자료를 받습니다 (수강생 저장소: https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu).
수업 전날까지 1~2절을 끝내 주세요.

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).

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/.env에 N8N_HOME=<설치 폴더> (67일차 준비 1절).

2. 준비 확인 (전날 필수, 2분)

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/71
uv run tools/flow.py doctor

✔ 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 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 tdoc에 쓸 내 md 문서 폴더 (없으면 이 과정의 Lecture/ 폴더를 씀)

확인

curl -s localhost:8800/docs에 규정 8개가 보인다
uv run tools/flow.py doctor → 마지막 줄 ready

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