Notion에 쌓아둔 칼럼 메모, 영문 아카이브, 예술 작품 큐레이션 자료를 `hooks.json`으로 정리해 의미 기반 검색이 되도록 임베딩하고, 그 근거를 바탕으로 AI 응답 초안을 생성합니다. 최종 결과물은 `hooks.json`을 읽어 ChromaDB에 저장하고 Gemini 또는 Groq로 답변을 만들며, 실패 시 대체 초안까지 반환하는 `rag_pipeline.py` Python 파일입니다.

이런 걸 배워요

• 텍스트 자료를 로컬 임베딩으로 바꾸어 검색 가능한 형태로 저장합니다.
• 질문과 비슷한 칼럼 메모나 큐레이션 예시를 자동으로 찾습니다.
• 검색 결과를 근거로 AI 응답 초안을 생성합니다.
• 주요 AI 응답 서비스가 실패해도 다른 서비스나 검색 기반 초안으로 안전하게 이어갑니다.

어떻게 진행해요

AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요