25. 학습의 단계_n8n -6일차 -

  1단계. 학습의 단계


1. AWS Bedrock

첫번째 강의) Building Multi-Agentic AI Workflows on AWS Bedrock: 수강완료 (2025/4/13~04/16)
두번째 강의) Learn Agentic AI Basics, Amazon Bedrock Multi-Agent Framework (2025/4/29~06/11)

2. N8N

I. 강의 선택의 이유 / 수강 전 기대하는 부분

(중략)

이번 강의는 개념을 많이 알아보고 깨우치는 강의가 되기 보다는, "어? 그럼 이런것도 만들 수 있겠네? 어, 이거 만들어보고 싶다"라는 생각이 계속 드는 강의가 되기를 희망한다. 강의 완강까지 시간이 다소 걸려도 된다. 강의를 듣다가 배운 내용을 십분 활용하여 수강 중간에라도 toy project를 시도해보면 좋겠다.

II. 수업내용

1일차(25/6/11): Rapid API, n8n(rapid api, chat gpt api, firecrawl api)

1) 2강. "난생 첫 API 호출!" - API로 진짜 AI를 경험하다
2) 3강. "API라는 신세계" - 다양한 AI 활용 및 기초 구조

2일차(25/6/12~13): AI 챗봇, Tool 연동, 혼자서 두 개 에이전트를 만들어서 피드백 루프 구성 중.

3일차(25/6/20): 피드백 루프 구성 시도 후, 다시 강의 내용으로 복귀함. (네이버 API, claude API 연결)

3) 4강. "AI 에이전트, 1분 컷?" - 나만의 AI 비서 만들기

4일차(25/6/22~24): 5강 시작

4) 5강. "AI 에이전트 실사례" - 음성부터 텔레그램까지 손쉽게 연동

5일차(25/6/25~7/8)

5) 6강. "대규모 자동화의 힘" - 꿈꾸던 실전 데이터 수집과 처리

6) 7강. "워크플로우로 인터넷 정보 수집" - N8N 템플릿 활용 및 비즈니스 기획


6일차(25/7/8)

7) 8강. "정보의 정리정돈" - IDE 활용과 프롬프트 관리

먼저 Cursor에 대해 배운다. IDE는 Integrated development environment의 약자로서, 통합개발환경, 즉 개발자가 개발을 하고 배포까지 할 수 있도록 돕는 소프트웨어다.

Cursor의 장점은 실제 파일 (예: 마크다운 파일)을 옆에 띄워놓고, 실제 파일 내에서 Agent가 값을 추가하고 수정하도록 할 수 있다는 부분에 있다.



Markdown Preview Enhanced, Live server 와 같은 Extension (플러그인과 유사한 개념)을 통해서 Cursor를 통해 작성한 코드 또는 문서를 HTML로 보거나, localhost 를 통해 웹 브라우저로 홈페이지처럼 확인해 볼 수 있다.

강사 분은 Cursor를 통한 문서작성을 강력하게 추천한다. 잠시 사용해보았을 때는 Mermaid map이 생각보다 머릿 속에 잘 들어오지 않았다. Cursor를 통해 생각을 정리하고, Cursor 내부 또는 외부의 확장 프로그램을 통해 나의 도구를 확장 시킬 수 있는 업무 환경을 구축할 수 있다면 좋겠다는 생각이 든다.


9) 9강. "AI, 판단을 부탁해!" - AI 기반 의사결정 시스템


이번에는 실전 워크플로우를 어떻게 구현할 수 있을지에 관해 다룬다. 시장에서 정보를 가져와서, 우리가 원하는 형태로 가공하고 아웃풋으로 생성하는 것이다.

강의는 매경 홈페이지 메인 페이지의 기사 전체를 firecrawl로 크롤링한 후, 이 중의 개인이 원하는 키워드들의 기사들만 1차적으로 필터링 및 목록화를 진행한다. 이렇게 목록화한 관심 기사들을, 다시 두번째 GPT에게 전달함으로써 결과적으로 Json 형태로 값이 출력되도록 한다.

이 때, Json 형태가 여러 기사들의 묶음이 한 개의 Item으로 구성되는 형태가 될 수 있고, 이 경우에는 Split out 이라는 노드를 활용하여 각각을 개별 item으로 구분 시킬 수 있다. (Nested list를 해체하는 작업)





이렇게 추출한 기사들에 대해 Filter를 걸어서, 내가 원하는 점수 이상의 콘텐츠만 추출한다. 그 이후에 콘텐츠의 본문 내용들을 주르륵 붙여 연결하고, 해당 내용을 GPT에게 프롬프트로 전달하여, HTML 포맷으로 기사들을 요약해달라고 한다. 이후 Generate HTML Template 노드를 적용하게 되면 아래와 같이 기사가 웹페이지(HTML) 형태로 출력되는 것을 확인할 수 있다.




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