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![[HD][심화과정]코딩 없이 구축하는 AI 팀원 (n8n 기초부터 고급까지) Part.4-2 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[HD][심화과정]코딩 없이 구축하는 AI 팀원 (n8n 기초부터 고급까지) Part.4-2
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 0차시
- 교육시간
- 6시간
본 과정은 코딩 없이 복잡한 업무 자동화와 AI 워크플로우를 구축할 수 있는 low-code 플랫폼 n8n을 학습합니다. 또한 노드 기반의 시각적 인터페이스를 통해 다양한 앱과 서비스를 연결하고, 데이터를 처리하며, AI 에이전트를 통합하는 방법을 배웁니다. 그리고 JSON 데이터 구조와 노드 간 데이터 흐름을 이해하고, Expression을 활용한 동적 데이터 처리, API 연동, 조건 분기, 반복 처리 등 실무에서 필요한 워크플로우 설계 능력을 키우고 LLM과 외부 도구를 결합하여 자율적으로 판단하고 실행하는 Agentic workflow를 개발하며, 단순 반복 작업부터 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화까지 다양한 시나리오를 구현하는 방법을 학습합니다. 이 과정을 통해 개발 지식이 없어도 강력한 자동화 시스템과 AI 팀원을 구축할 수 있는 실무 역량을 갖추게 됩니다.
▶교육대상
1. Transformer 아키텍처의 원리를 이해하고 PyTorch 기반 AI 모델 구현 및 Fine-tuning을 학습하고자 하는 개발자 및 AI 입문자
▶교육내용
1. Google Cloud Document AI API를 이용한 PDF 레이아웃 분석 + Pinecone vector store 1/3
2. Google Cloud Document AI API를 이용한 PDF 레이아웃 분석 + Pinecone vector store 2/3
3. Google Cloud Document AI API를 이용한 PDF 레이아웃 분석 + Pinecone vector store 3/3
4. Pinecone vector store + 채팅 메모리
5. Pinecone Hybrid Search 1/3
6. Pinecone Hybrid Search 2/3
7. Pinecone Hybrid Search 3/3
8. Graph RAG (LightRAG) 1/3
9. Graph RAG (LightRAG) 2/3
10. Graph RAG (LightRAG) 3/3
11. MCP Server Trigger + Claude Desktop
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 원리와 청킹(Chunking) 방법을 이해하고 n8n에서 구현할 수 있다.2. Pinecone Vector Store를 활용한 문서 저장 및 유사도 검색 워크플로우를 구축할 수 있다.
3. Google Cloud Document AI API를 연동하여 PDF 레이아웃을 구조적으로 분석하고 RAG 파이프라인에 적용할 수 있다.
4. Pinecone Hybrid Search(Dense + Sparse 벡터)를 직접 구현하여 검색 품질을 향상시킬 수 있다.
5. Graph RAG(LightRAG)의 엔티티/관계 기반 지식 그래프 구조를 이해하고 n8n에서 MCP Server Trigger를 통해 Claude Desktop과 연동할 수 있다.
