n8n 에서 LLM 체인을 통한 AI 통합

안녕하세요. 이 글은 유튜브채널 “Ben Young AI”에서 공개한 “n8n Tutorial #8: Integrate AI Using Sequential LLM Chaining” 관련 동영상을 정리한 것입니다. 이 글의 정리 목적은 저희가 필요할 때 자체 검색용, 그리고 참고 목적으로 약식 정리한 것이므로, 개괄적인 내용만 정리했습니다. 세부적이고 보다 자세한 내용은 링크를 참조하여 해당 동영상을 직접 시청하세요.

n8n에서 AI 통합하기

이 영상에서는 n8n 워크플로우에 AI를 통합하여 블로그 게시물 생성기를 만드는 방법에 대해 다룹니다. 먼저, n8n을 Sequential LLM 체인으로 통합한 후 AI 에이전트로 통합하는 과정을 설명합니다. 여기서 두 가지 방식의 장단점을 비교하고, AI 에이전트가 항상 더 우수한 선택이 아닐 수 있음을 밝힙니다. 또한, 더욱 효율적인 결과를 얻기 위해 사용해야 할 간단하면서도 효과적인 AI 프롬프트 기술에 대해 논의합니다.

AI 작성기 생성하기

글을 작성하기 위해 ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 AI를 요청할 경우, 결과물이 종종 일반적이게 나오는 경우가 많습니다. 이는 우리가 AI에게 원하는 품질의 기사를 위한 충분한 교육을 제공하지 않았기 때문입니다. AI를 새로운 인턴으로 비유하고, 그들에게 명확한 지시와 예시를 제공하는 것이 중요합니다.

n8n 워크플로우 설정하기

n8n에서 LLM에게 요청을 하는 것은 간단합니다. 새 워크플로우를 생성하고 기본 LLM 체인을 추가합니다. LLM 체인 노드에서 사용할 모델을 선택합니다. OpenAI, Anthropic, Google 등의 여러 모델이 있으며, 조합하여 사용할 수 있습니다. 모델을 선택한 후 필요한 자격 증명을 추가합니다. OpenAI에 회원 가입 후 API 키를 생성하고 n8n 워크플로우에 붙여넣습니다.

프롬프트 정의하기

LLM 체인에서 사용자 입력을 기반으로 프로세스를 설정합니다. 사용자가 입력한 주제를 바탕으로 기사를 생성합니다. 프롬프트를 정의할 때는 예시를 주며 세부적인 지시를 포함시켜야 합니다. 이렇게 함으로써, AI가 보다 효과적으로 주제에 대해 작업할 수 있도록 합니다. 주제를 정한 후, 여러 단계로 세분화하여 AI의 첫 번째 작업을 명확하게 정의합니다.

순차적 체인 방법

이 과정을 순차적으로 진행하여 각 단계에 대한 출력을 받습니다. 처음에는 아이디어를 생성하고, 그 아이디어를 바탕으로 아웃라인을 만들며, 최종적으로 기사를 작성하게 됩니다. 각 단계에서 상세한 지시를 통해 AI가 더 나은 출력을 내도록 유도할 수 있습니다.

고급 프롬프트 기법

이 영상에서는 프롬프트를 구성하는 방법도 다룹니다. 한 번에 여러 작업을 요청하기보다는 단계별로 요청하여 각 단계에서 더 세밀한 출력을 얻을 수 있습니다. 이는 AI가 인턴처럼 작업을 수행하는 데 유용하며, 인간이 기대하는 품질의 결과물을 도출할 수 있습니다.

결론

AI를 n8n에 통합하는 과정은 전체적으로 매우 유연하고 간편하며, 사용자 지정된 프롬프트를 통해 AI가 원하는 결과를 도출할 수 있도록 돕습니다. 중요한 점은 각 단계를 잘 정의하여 세부적으로 지시하는 것이며, 이로 인해 훨씬 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

심화된 내용이 궁금하신 분들은 해당 동영상을 참고하시기 바랍니다.

동영상 게시일: 2024-11-30
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