n8n 이란?
Agentic Workflow 자동화 플랫폼이다.
Javascript의 서버를 실행하는 플랫폼 Node.js + 자동화라는 뜻의 automation의 결합어 "nodemation"
n과 n 사이에 8글자라고 해서 n8n이라고 이름 붙여졌다.
부르는 방법은 <엔팔엔> 혹은 <엔에잍엔> 둘 다 맞다.
고객 문의 자동 회신 및 알람
업무 워크플로우
첫번째 실습으로는 위와 같은 워크플로우를 만들어본다.
메세지 문의 접수 → *LLM을 사용하여 문의내용을 분석 및 분류
→ (필요 시 담당 직원에게 Slack 알림) → 구글시트에 문의기록 → '접수완료' 회신
자동화 워크플로우
- 메세지 전송 시, key-value값으로 데이터 넘겨줌
- 받은 데이터를 분류할 수 있는 프롬프트를 입력하여 LLM에 명령 전송
- 출력 형식에 대한 규칙 : 일반적으로 JSON 형식 쓰는 듯 하다.
- 카테고리 반환 스키마 : LLM이 분석하여 추출할 카테고리 범위를 지정해둔다.
- 카테고리 분류 기준 : 분류 기준의 예시를 몇 가지 입력하여 학습하게 한다.
- Parse Calssification 은 LLM에서 출력된 JSON을 좀 더 정리한 형태로 바꿔줌
- 긴급한 내용인지 분기처리 (JSON에 urgent 값 사용)
- 긴급하다면, 문의 담당 직원의 Slack으로 메세지 전송
- 이전 프로세스에서 넘어온 JSON 데이터로 Google Sheets에 처리 로그 기록
- 고객에게 '문의가 접수됐습니다.' 메세지 전송
어떤 업무를 자동화할 수 있는지 사례로 훑어보는 시간이라
'상담 메세지가 다 이런 식으로 구동되는 방식이라면,
문의 글에 '급하게' , '빨리', '언제' 뭐 이런 긴급한 단어를 넣어서 입력을 하는게 이득이겠다'는 생각을 하면서 가볍게 들었다.
어디까지나 기획이 중요할 것 같다는 생각이 든다.
같은 사람이 같은 채팅방에서 여러번 메세지를 보내면 긴급 알람으로 분류되어 알림을 보낸다던지.
지금은 다른 강의를 이미 듣고 실습도 몇 번 해 본 상태인데,
LLM 프롬프트 내용이 비슷비슷한 것 같아 아예 템플릿으로 정리해두면 좋을 것 같다.
* LLM : Large Language Models, 대규모 언어모델로, 방대한 데이터를 학습된 딥 러닝 모델
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