소개
유튜브나 웹페이지에서 나중에 자세히 확인해야 하는 내용들을 모바일이나 PC에서 n8n으로 옵시디언에 보내 핵심만 정리해 지식으로 축적하는 시스템을 운용하고 있었습니다.
최근 Gemini TTS API 업데이트로, 스크랩한 내용을 기반으로 팟캐스트를 자동 생성하는 기능을 추가했고, 이번에는 Qdrant 벡터DB를 로컬PC(N100)에서 설치하여 내가 축적한 지식 기반으로 답변해주는 챗봇을 Slack에서 운용하는 기능을 새롭게 시도하게 되었습니다.
목표는 Qdrant 설치 및 활용 방법을 공부하는 것이 우선이었고 다음이 이를 통해 나만의 기술 학습 속도를 높이는 것이었습니다.
https://www.gpters.org/dev/post/creating-ai-podcast-gemini-yx2YPB9mziVjpzd
진행 방법
사용 도구 (대부분 셀프 호스팅)
시놀로지 나스
n8n
Gitea (Git 서버)
N100 미니PC
Qdrant
기타
Obsidian
텔레그램, 크롬 확장 프로그램
Windsurf
Slack
특이 사항 및 시행착오
개인적인 네트워크 설정 문제로 텔레그램 메시지 확인 기능이 불편했는데 Slack으로는 해결되어 다른 기능도 Slack으로 옮길 계획을 갖게 되었습니다.
공유할 프롬프트/코드/스크린샷
데이터 추가
챗봇 워크플로우
Slack 챗봇
Http Request 만으로 웹페이지 내용을 가져올 때 팁 (이래도 안 될 경우 Proxy 설정 등 추가 구현 필요)
결과와 배운 점
아직 데이터가 많지 않아서 그럴 수도 있지만 N100에서 Qdrant 셀프 호스팅 성능이 꽤 괜찮았음 (향후 데이터 규모가 커질 때 추가 확인 필요)
의미 기반 검색(semantic search) 은 n8n으로도 쉽게 구현 가능했음
키워드 검색을 결합하는 하이브리드 검색을 n8n에서 구현하는 것은 좀 더 공부가 필요함
Defy는 언제 써보지?
