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AI TECHRAG & AI Agent

n8n으로 시작하는 RAG/AI Agent 아카데미

평생소장
약 19시간
누구나

n8n으로 업무 자동화부터 RAG부터 AI Agent 구현까지, n8n으로 이렇게 강력하고 쉬워집니다! 도합 30년차 엔지니어 경력 강사진 노코드캣&Jimmy님과 함께 프로덕션 레벨의 AI 서비스 직접 구현해보세요.

#AI#jimmy#multi agent#n8n#RAG#노코드캣

강의 정보

*선택한 옵션에 따라 상이할 수 있습니다.
온라인
7파트
25.06.30~ 영상 공개
커뮤니티 운영

최대58%
월 17,334원~
12개월 무이자 할부 시

권장 소비자 가격
500,000원
할인 금액
-292,000원
할인 판매가
208,000원~

마감까지 2일7시간2분

n8n으로 시작하는 RAG/AI Agent 아카데미

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[선착순] 15% 할인 쿠폰🔥지금 최저가에 구매하세요!

마감까지 2일7시간2분

커리큘럼

파트 7개약 19시간

  • Part 00 오리엔테이션
    00:20:00

      Ch 01 강의 개요 (오리엔테이션)

      00:20:00
    • 01 강의 개요 (오리엔테이션)
      00:20:00
  • Part 00
    00:30:00
  • Part 01 회의녹취록 요약 정리 Agent : n8n으로 workflow 설계 방법
    03:50:00

      Ch 01 Why n8n?

      00:20:00
    • 01 QuickStart: ChatGPT로 시작하고 좌절하기: GPT의 숨겨진 한계점
      00:10:00
    • 02 QuickStart: n8n가입 방법과 동작방식 설명
      00:10:00
    • Ch 02 Naive version 회의녹취록 요약 정리 workflow

      00:55:00
    • 01 Service 설계: data driven문제 정의 및 n8n으로 workflow 설계하기
      00:10:00
    • 02 Service 구현: credential setting 및 wokflow 동작시키기
      00:10:00
    • 03 Service 개선: workflow 문제 분석 및 개선
      00:20:00
    • 04 workflow에 사용된 n8n node 동작 방식 설명
      00:15:00
    • Ch 03 n8n AI agent node로 workflow 개선

      00:40:00
    • 01 n8n의 AI agent node 소개
      00:10:00
    • 02 Service 개선: AI agent node를 활용해서 naive workflow 개선
      00:15:00
    • 03 Service 개선: workflow 문제 분석
      00:15:00
    • Ch 04 화자분리/Action item 할당/결과 공유

      01:20:00
    • 01 Service 재설계: 문제 재정의 및 n8n으로 설계
      00:15:00
    • 02 REST API 설명
      00:15:00
    • 03 Service 구현: 화자분리를 통한 action item 할당 추가
      00:30:00
    • 04 Service 구현: 여러 channel로 결과 공유기능 추가
      00:20:00
    • Ch 05 문제해결 framework

      00:35:00
    • 01 data driven 문제 정의 방법
      00:10:00
    • 02 문제해결 framework
      00:10:00
    • 03 문제해결 framework 기반으로 workflow 설명
      00:15:00
  • Part 02 정확한 답변을 하는 AI : Naive RAG를 개선하는 다양한 RAG 기법들
    04:05:00

      Ch 01 RAG 기초

      00:25:00
    • 01 QuickStart: RAG란?
      00:15:00
    • 02 QuickStart: 검색방법들(keyword 기반 vs embedding 기반)
      00:10:00
    • Ch 02 PDF naive RAG workflow 만들기

      01:25:00
    • 01 Service 설계: 문제정의 및 workflow 설계
      00:20:00
    • 02 Service 구현: credential setting 및 wokflow 동작시키기
      00:20:00
    • 03 Service 구현: question and answer chain을 활용해서 구현
      00:20:00
    • 04 Service 구현: tool을 활용해서 구현하기
      00:10:00
    • 05 Service 개선: Naive RAG의 문제 분석
      00:15:00
    • Ch 03 Hybrid RAG workflow 만들기

      01:05:00
    • 01 Service 재설계:문제정의 및 workflow 설계
      00:20:00
    • 02 Service 개선: credential setting 및 wokflow 동작시키기
      00:25:00
    • 03 Service 개선: 모듈형 AI 시스템: sub workflow로 확장성 100배 높이기
      00:20:00
    • Ch 04 Advanced RAG

      01:10:00
    • 01 Service 개선: AI 검색 정확도 300% 향상시키는 reranker의 마법
      00:25:00
    • 02 Service 개선: 사용자 의도 읽는 AI: query manipulation의 비밀
      00:15:00
    • 03 Service 개선: 정보의 바늘 찾기: metadata filter로 초정밀 검색 구현
      00:30:00
  • Part 03 주식 투자 자문 AI Agent : n8n으로 구축하는 deep research
    05:40:00

      Ch 01 deep research 동작 방식 설명

      00:30:00
    • 01 QuickStart: 월가 애널리스트보다 깊게 파는 AI: 심층 리서치의 비밀
      00:15:00
    • 02 Service 설계: n8n에서 deep research 구현을 위한 설계
      00:15:00
    • Ch 02 naive deep research 구현

      01:35:00
    • 01 Research 구현: AI가 스스로 검색 키워드 생성하는 자율 탐색 시스템
      00:10:00
    • 02 Research 구현: search결과 분석 및 다음 할일 추출
      00:10:00
    • 03 Search 구현: AI의 호기심 제어하기: depth & breadth로 리서치 수준 조절
      00:20:00
    • 04 Writer 구현: deep research결과를 보고서로 작성
      00:10:00
    • 05 Ask&Answer 구현: user에게 질문 받는 workflow
      00:10:00
    • 06 naive deep research 완성
      00:25:00
    • 07 Service 개선: naive deep research 문제점 분석
      00:10:00
    • Ch 03 Advanced deep research 구현

      01:45:00
    • 01 Ask&Answer 개선: deep question 문제 정의 및 설계
      00:10:00
    • 02 Ask&Answer 개선: deep question 동작시키기
      00:20:00
    • 03 Research 개선: deep think 문제 정의 및 설계
      00:10:00
    • 04 Research 개선: deep think 동작시키기
      00:20:00
    • 05 Writer 개선: deep write 문제 정의 및 설계
      00:10:00
    • 06 Writer 개선: deep write 동작시키기
      00:20:00
    • 07 Research 개선: dynamic depth/breadth mechanism 구현
      00:15:00
    • Ch 04 주식 투자 자문 AI Agent 구현

      01:50:00
    • 01 Service 재설계: 문제 정의 및 설계
      00:20:00
    • 02 Service 재설계: 기존 workflow에서 투자 자문에 맞게 prompt, option 변경
      00:20:00
    • 03 Fact 확인 agent: AI의 환각 잡아내기: 투자 정보 fact checker 구현
      00:15:00
    • 04 경제전문가 Persona부여: 경제 전문가 AI: 거시경제 분석으로 투자 맥락 파악하기
      00:20:00
    • 05 그럴싸한 보고서 작성: HTML/PDF writer agent 구현
      00:15:00
    • 06 주식투자 자문 AI Agent 완성: 워렌 버핏도 놀랄 AI 투자 리포트 시스템 완성
      00:20:00
  • Part 04 AI로 나만의 가상세계 구축하기 : n8n에서 Multi Agent를 구축하고 개선/관리하는 방법들
    05:30:00

      Ch 01 기본 Multi Agent 구현하기

      00:35:00
    • 01 간단한 version 구현: AI끼리 대화하게 만들기
      00:15:00
    • 02 간단한 version 구현: 단일 workflow 기반 구현의 문제점 분석
      00:10:00
    • 03 Multi Agent 기본 개념 및 n8n에서 구현 방식 소개
      00:10:00
    • Ch 02 Supabase 기반 확장 가능한 Multi Agent 설계

      01:10:00
    • 01 Supabase 활용: Supabase 소개 및 기본 설정
      00:15:00
    • 02 Supabase 활용: Agent Registry 테이블과 Message 테이블 설계 및 구현
      00:20:00
    • 03 Supabase 활용: Supabase Edge Function 구현
      00:20:00
    • 04 Supabase 활용: n8n에서 Supabase 연동 및 Trigger 설정
      00:15:00
    • Ch 03 역할 기반 다중 에이전트 시스템 구현

      01:20:00
    • 01 Multi Agent 구현: 다양한 에이전트 역할 정의 및 구현
      00:20:00
    • 02 Agent to Agent 통신 구현: 에이전트 간 메시지 라우팅 시스템 구현
      00:25:00
    • 03 Agent 작업 관리자 구현: Supervisor 에이전트 구현 및 작업 조정
      00:20:00
    • 04 User 상호작용 구현: 사용자 인터랙션 통합
      00:15:00
    • Ch 04 Multi Agent 시스템 고도화

      01:00:00
    • 01 외부세계 인식 구현: 이벤트 기반 에이전트 활성화 매커니즘
      00:20:00
    • 02 제한된 시간개념 부여: Credit 기반 에이전트 리소스 관리 시스템
      00:25:00
    • 03 에이전트 실행 결과 모니터링 대시보드
      00:15:00
    • Ch 05 추리물 참여형 Multi Agent 시스템

      01:25:00
    • 01 마피아/추리소설 캐릭터 에이전트 설계
      00:20:00
    • 02 AI끼리 속고 속이는 세계: 캐릭터 상호작용 로직 구현
      00:25:00
    • 03 당신이 주인공인 AI 스토리: 사용자 참여 인터페이스
      00:20:00
    • 04 전체 시스템 통합 및 시연
      00:20:00
  • Part 부록 Cursor/claude Desktop 사용자를 위한 n8n+MCP로 나만의 MCP 서버 만들기
    00:30:00

      Ch 01 부록 : Cursor/claude Desktop 사용자를 위한 n8n+MCP로 나만의 MCP 서버 만들기

      00:30:00
    • 01 부록 : Cursor/claude Desktop 사용자를 위한 n8n+MCP로 나만의 MCP 서버 만들기
      00:30:00
 영상공개 일정 D-116
해당 강의는 총 4회에 걸쳐 공개됩니다.
1차2025.06.30(월)
2차2025.07.28(월)
3차2025.08.25(월)
최종2025.09.22(월)

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학습 규정 및 환불 규정

학습 규정


* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.

* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

* 해당 강의는 사전 예약 상품으로, 강의 영상이 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.

* 디스코드 내 질의응답은 25년 6월 30일부터 27년 5월 29일까지 운영됩니다.


총 학습기간:

  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

  • 본 패키지는 약 19시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

  • 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

  • 일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.


주의 사항


  • 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.

  • 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.

  • 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.

  • 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.


환불 규정


  • 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.

  • 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.


  • 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.

  • 수강시작 후 7일 이내, 5강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.


  • 수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.

    • 환불요청일 시 기준

    • : 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음


* 보다 자세한 환불 규정은 홈페이지 취소/환불 정책에서 확인 가능합니다.


[25.05.26~25.06.30 구매자] 노코드캣 X Jimmy 강사님의 N8N 워크플로우 템플릿


  • 해당 템플릿은 강사님의 노하우가 녹아있는, 과제 및 실사용 용도로 제작된 코드 템플릿입니다.

  • 본 템플릿은 25.05.26~25.06.30 (35일) 기간 내 구매자에게만 무료이며, 25년 07월 01일부터 별도 상품으로 판매될 예정입니다.

  • 2025년 07월 08일에 해당 기간 구매자 분들께 템플릿을 무료 구매하실 수 있는 쿠폰을 지급드릴 예정입니다.

  • 발급 드린 쿠폰으로, 쿠폰 사용 기간내에 템플릿을 무료로 결제 가능하며 템플릿은 json 파일의 형태로 제공됩니다.

  • 쿠폰의 사용 기간 등은 발급 시 별도 안내 드릴 예정입니다.

  • 파일 다운로드 후 강의 환불이 불가합니다.


[특별 구성] n8n 올인원 패키지: 업무자동화부터 RAG/Agent까지


[주의사항]

  • 본 상품은 [n8n으로 시작하는 RAG/AI Agent 아카데미] 강의와 [n8n 하나로 끝내는 AI 자동화의 모든 것]강의로 구성되어 있습니다.

  • 본 세트 상품 구매 시 기수강생 할인 쿠폰 및 VIP CLUB 제도, 페이백 쿠폰 등 별도 이벤트 또는 쿠폰 적용이 불가합니다.

  • 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다.(구성 강의 전체가 사전 예약 상태인 경우, 최초 1차 강의 오픈일 기준으로 적용)

  • 패키지 강의 내 일부 동일한 커리큘럼 또는 강의자료가 포함되어 있을 수 있으니, 개별 강의 상세페이지를 꼭 확인해주세요.

  • 일부 상품은 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.

  • 콘텐츠는 향후 당사의 일정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다.

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.


[학습규정]

  • 본 이벤트는 온라인 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지로, 정상 수강기간(유료 수강기간)은 최초 60일, 무료 수강기간은 61일차 이후입니다.

  • 강의 1회 결제 시 평생 소장이 가능하며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.


[총 학습기간]

본 묶음상품은 온라인 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지로,

정상 수강기간(유료 수강기간)은 최초 60일, 무료 수강기간은 61일차 이후입니다.


[환불규정]

– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.

– 수강시작 후 7일 이상, 5강 이상 수강 시 수강기간인 60일 대비 잔여일에 대해 아래 방법으로 환불 가능합니다.

: 환불요청일시 기준 수강시작 후 8일 ~20일 이하 경과 시, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액을 환불

: 환불요청일시 기준 수강시작 후 21일~30일 이하 경과 시, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불

: 환불요청일시 기준 수강시작 후 30일 초과 시, 환불 금액 없음


※ 본 이벤트는 패키지로 할인을 추가 적용하여 판매하므로 강의의 개별 환불은 불가하며,

패키지의 환불 가능 기간인 30일 이내 환불 요청 시 위 기준에 따라 반영됩니다.


패스트캠퍼스 정책 안내


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패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.

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[기기제한 정책]

패스트캠퍼스 온라인 강의 시청을 위해서는 ID별 최대 4개의 기기를 등록할 수 있으며, 기기 등록은 온라인 강의장 접속 시 자동 등록됩니다.

최대 갯수를 초과하였을 경우 등록된 기기 해제가 필요합니다.


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패스트캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡쳐 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.

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