인프런 커뮤니티 질문&답변
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HTTP Request가 이상하게 되는데요..
해결된 질문
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5강 20:01 까지 세팅을 문제없이 잘 마쳤고, Gemini모델도 강사님이 설정하신 버전과 동일해요.
처음엔 채팅 입력시 Gemini가 "모른다" "알 수 없다" 등의 답변만 내놓길래, 다른분이 남겨주신 질문에 답변하신 내용을 보고 "모르는 내용은 검색을 활용해서 알려줘라" 하니까 검색해서 알려주긴 알려 주는데요. 정보가 틀려요.
HTTP Request가 잘못 연결됐나? 싶은데 해당 노드 들어가서 Test step에서 입력 해보면 결과를 잘 가져와요(eg. 지금 몇년도야?->현재 년/월/일 알려줌).
근데 사실 이것도 보면 질문에 대한 답변이 아니고 질문이랑 관련있는 웹페이지의 메타데이터...... 입니다.
(eg. 지금 몇년도야? -> "지금 몇년도"라는 주소를 갖고있는 웹사이트 검색해서 https://www.saturdaygift.com/what-year-is-it/ 에서 표시하는 년/월/일 알려줌. )
하지만 더 이상한건chat 입력을 하고 gemini -> http 거치면 사진처럼 이상한 대답이 나와요. 이미지 처럼 2024년 이라고 한다던가. 다른 질문에도 아래처럼 대답해요
input : 요즘 인기있는 영화 추천해줘
output : "요즘"의 정의를 내놔라.
input : 모르면 검색해서 요즘 인기있는 영화 추천해줘
output : "요즘"이 무슨 뜻인지 알고싶습니다. 예를 들어 "이번주", "이번달", "지난1년"이라고 할 수 있습니다
input: 이번주에 인기있는 영화 추천해줘
output : 이번주의 start date과 end date를 알려주세요
이런식인데....................
매우 초반임에도 불구하고 강의 영상대로 따라해도 결과물이 영상과 아예 달라 계속 따라해야되는지 의구심이 듭니다.
어떻게 해결할 수 있을지요.
답변 2
0
AI Agent를 구현할 때 가장 중요한 포인트가 지금 질문하신 내용에 대한 부분이라 생각합니다. 일단 하나씩 정리를 해보자면…
AI는 "말을 만들어내는 기능"이 전부입니다. 그런데 이 말을 만드는 AI에 어마어마하게 많은 데이터를 학습시켜, 그 말을 더욱더 자연스럽고 정교하게 만들어내는 것이 지금 우리가 쓰는 Gemini 같은 최신 AI입니다. 하지만 이 AI가 알고 있는 정보는 어디까지나 "학습된 시점까지의 과거 데이터"입니다. 따라서 '오늘이 며칠이야?' 같은 질문은, AI 입장에서는 실제 오늘 날짜를 알 수 없습니다. 학습된 데이터 안에는 그런 실시간 정보가 없기 때문입니다.
그래서 이러한 한계를 보완하기 위해 외부 정보를 가져오는 Tool이나, RAG(Retrieval Augmented Generation) 같은 방식을 사용합니다. 하지만 여기에도 중요한 부분이 있습니다.
HTTP Request를 연결했다고 해서 AI가 똑똑하게 ‘적절하게’ 그걸 사용하는 건 아닙니다. 예를 들어 ‘오늘이 몇일이야?’라고 물으면 AI는 질문에서 "오늘"이라는 키워드를 추출해서 단순히 "오늘이라는 단어가 있는 웹페이지"를 검색하게 됩니다. 그리고 그 안에 있는 날짜를 그대로 답변하는 거죠.
그래서 엉뚱하게 2024년 날짜가 나오거나, 질문의 의도와 다른 검색 결과가 나오는 겁니다.
또 다른 예로, “요즘 인기 있는 영화 추천해줘”라고 했을 때 AI가 “요즘의 정의를 알려달라”거나 “이번 주의 시작일과 종료일을 입력해달라”고 답하는 것도 같은 맥락입니다. 이는 Gemini 모델이 질문을 지나치게 문자 그대로 해석하거나, 애매한 조건에 대해 정의를 요구하는 성향이 강하기 때문입니다.
이런 문제를 해결하려면, AI 에게 좀 더 구체적이고 명확한 행동에 대한 내용을 프롬프트로 제공하는 방법이 있을 수 있고, 아니면 AI를 다른 모델을 사용해 보는 방법이 있을 수 있습니다.
같은 회사의 AI 모델이라도 모델마다의 특성이 다릅니다. ChatGPT, 제미나이, 클로드 등 AI 들마다 같은 내용을 입력하더라도 모두다 Tool 을 사용하는 스타일이 다르고 결과를 다르게 출력합니다. 이는 AI Agent 공부에 있어서 아주아주 가장 중요한 부분이라 생각합니다.
현재 강의에서는 사용자가 입력한 내용 == 프롬프트가 되는 형태지만
그림과 같이 AI Agent의 옵션 항목에서 System Message를 통해 시스템 프롬프트를 작성하는 방법도 있습니다.
예를 들어:
“당신은 검색 도구를 사용할 수 있습니다. ‘요즘’은 일반적으로 최근 일주일을 의미합니다. 질문자가 ‘요즘 인기 있는 영화’를 물으면, 최근 7일간의 데이터를 기반으로 추천해 주세요.”
물론 해당 강의는 초반 강의라 이런 내용을 다루고 있지 않지만 강의 진도를 계속 나가시면 무슨 이야기긴지 이해할 수 있을꺼라 생각됩니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. hylee님.
현재 겪고 계신 문제는 n8n에서 Google Gemini 모델을 사용하여 HTTP 요청을 처리할 때 기대했던 결과가 반환되지 않고, 대신 관련 없는 페이지의 메타데이터가 반환되는 것 같습니다. 이 문제는 여러 가지 이유로 발생할 수 있으며, 다음과 같은 점들을 확인해보시는 것이 좋습니다:
프롬프트 튜닝:
- Gemini 모델이 특정 작업을 할 때 의도한 대로 수행하지 않을 경우, 프롬프트에 명확한 지시를 추가해 보시기 바랍니다. 예를 들어, “검색을 활용하여 정확한 정보를 알려주세요”와 같은 지시를 명확하고 구체적으로 주시는 것이 도움이 될 수 있습니다.
- Gemini 모델이 특정 작업을 할 때 의도한 대로 수행하지 않을 경우, 프롬프트에 명확한 지시를 추가해 보시기 바랍니다. 예를 들어, “검색을 활용하여 정확한 정보를 알려주세요”와 같은 지시를 명확하고 구체적으로 주시는 것이 도움이 될 수 있습니다.
HTTP Request 노드 설정 확인:
- 테스트 단계에서 HTTP Request 노드가 올바르게 작동하더라도, 실제 워크플로우 내에서는 연결 구조나 데이터 흐름 때문에 잘못 동작할 수 있습니다. 각 노드 사이의 의도한 데이터 흐름이 올바르게 설정되어 있는지 확인해보세요.
- 테스트 단계에서 HTTP Request 노드가 올바르게 작동하더라도, 실제 워크플로우 내에서는 연결 구조나 데이터 흐름 때문에 잘못 동작할 수 있습니다. 각 노드 사이의 의도한 데이터 흐름이 올바르게 설정되어 있는지 확인해보세요.
API 응답 처리:
- Google Custom Search API 등의 응답을 처리할 때, 원하는 정보만 추출하도록 설정이 제대로 되어 있는지 확인하세요. API 응답에서 필요한 데이터만 필터링 해야 합니다.
- Google Custom Search API 등의 응답을 처리할 때, 원하는 정보만 추출하도록 설정이 제대로 되어 있는지 확인하세요. API 응답에서 필요한 데이터만 필터링 해야 합니다.
오류 메시지 및 로그 분석:
- n8n에서는 로그 분석을 통해 오류의 발생 빈도나 타입을 확인할 수 있습니다. chat 입력의 로그를 분석해 문제 원인에 대한 더 많은 힌트를 얻을 수 있습니다.
- n8n에서는 로그 분석을 통해 오류의 발생 빈도나 타입을 확인할 수 있습니다. chat 입력의 로그를 분석해 문제 원인에 대한 더 많은 힌트를 얻을 수 있습니다.
비슷한 문제로 어려움을 겪으신 학습자 분들의 질문을 참고하시면 도움이 될 수 있습니다:
관련된 설명이나 예제에 대해 더 필요하시면, 유사한 설정에서 올바르게 동작했던 사례를 강사님과 함께 리뷰해볼 수 있습니다.
질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 자료를 추천해드리고 있습니다. 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 지식공유자께서 상세히 답변해 주실 것입니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏