GBrain으로 10,000개 이상의 문서를 기억하는 AI 에이전트 만들기
중급45분2026-04-14
로컬에 저장된 수많은 마크다운 문서를 Python으로 인덱싱하여 나만의 지식 기반 RAG 시스템을 구축합니다. 과거의 모든 기록을 실시간으로 검색해 답변에 반영하고 출처를 함께 제시하는 대화형 CLI AI 에이전트를 만듭니다.
이 실습은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- 로컬 문서 기반의 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축할 수 있습니다.
- Python 스크립트를 사용해 대규모 문서를 인덱싱하고 검색하는 원리를 이해합니다.
- 환경 변수를 설정하고 외부 API를 연동하는 방법을 익힙니다.
- 개인화된 지식 기반 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 아이디어를 얻을 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 준비: GBrain 소스 코드 가져오기
2. 환경 설정: 필요한 파이썬 라이브러리 설치하기
3. 지식 기반 준비: API 키 설정 및 샘플 노트 생성
4. 학습 시작: 문서 인덱싱으로 장기기억 만들기
5. 기억력 테스트: AI 에이전트에게 질문하기
6. AI의 뇌 구조 살펴보기
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요