n8n을 활용한 이메일 답장 여부 검증 봇 생성
Gmail 트리거 설정
n8n 워크플로우 시작점 구성
트리거 옵션 선택
•
수동 실행: 테스트용
•
시간 기반: 스케줄링
•
웹훅: 외부 이벤트
•
Gmail OnMessageReceived: 이메일 수신 시 자동 실행
Gmail API 연동 준비
Google Cloud Platform 설정
•
GCP 콘솔 접속: API 및 서비스 관리
•
Gmail API 활성화: Enable API 필수
•
API 키 발급: 서비스 사용 권한
OAuth 인증 설정
자격 증명 생성
OAuth 클라이언트 ID 생성
•
애플리케이션 유형: 웹 애플리케이션
•
리다이렉트 URL: n8n에서 제공하는 URL 복사
•
클라이언트 ID 및 시크릿: 발급받은 정보 저장
n8n 자격 증명 등록
•
새 자격 증명 생성: Gmail 서비스 연동
•
Google 로그인: OAuth 인증 프로세스
•
권한 부여: Gmail 접근 권한 승인
워크플로우 자동화 도구 비교
n8n vs 경쟁 도구 분석
Make (구 Integromat)
•
무료 제한: 2개 시나리오만 무료
•
유료 전환: 3개 이상 시나리오 시 과금
•
용어: 워크플로우를 '시나리오'로 명명
Zapier
•
무료 제한: 단순한 2단계 워크플로우만 무료
•
복잡한 로직: 조건부 실행 시 유료 전환
•
단계별 과금: 워크플로우 복잡도에 따른 비용 증가
n8n의 장점
•
로컬 실행: 무료 사용 가능
•
클라우드 호스팅: 선택적 유료 서비스
•
무제한 워크플로우: 로컬 환경에서 제약 없음
이메일 수신 테스트
Gmail 연동 확인
테스트 이메일 발송
•
트리거 활성화: 매분 확인 설정
•
이메일 수신: 실제 Gmail 계정으로 테스트
•
데이터 확인: 수신된 이메일 정보 분석
이메일 데이터 구조
•
Snippet: 이메일 미리보기 텍스트
•
Label: 이메일 분류 정보
•
Title: 이메일 제목
•
From: 발신자 정보
LLM을 활용한 답장 여부 판단
Basic LLM Chain 노드 추가
AI 모델 연동 설정
•
모델 선택: OpenAI, Azure OpenAI 등
•
자격 증명 추가: API 키 등록
•
모델 버전: GPT-4 mini, GPT-4 등
프롬프트 설계
•
답장 필요성 판단: 이메일 내용 분석
•
마케팅/홍보성 필터링: 자동 답장 불필요 판단
•
대화 종료 감지: "어떻게 생각하세요?" 등의 표현 인식
구조화된 출력 설정
Structured Output Parser 구성
출력 형식 정의
•
Boolean 값: True/False 답장 필요 여부
•
needReply 필드: 단일 판단 값
•
JSON 구조: 일관된 응답 형식
시스템 프롬프트 작성
•
RequireSpecificOutputFormat 활성화: 출력 형식 강제
•
출력 스키마 정의: JSON 구조 명시
•
예시 제공: 모델 이해도 향상
AI 모델 선택 및 최적화
모델별 성능 비교
비용 효율성 분석
•
GPT-4 mini: 단순 작업에 적합, 비용 절약
•
GPT-4: 복잡한 판단 필요시
•
GPT-4 Turbo: 속도 우선시
모델 버전 관리
•
날짜 포함 모델: 고정된 모델 버전 (권장)
•
날짜 미포함 모델: 자동 업데이트, 일관성 문제 가능
•
프로덕션 환경: 안정성을 위한 고정 버전 사용
테스트 및 검증
•
다양한 모델: 동일 입력에 대한 결과 비교
•
일관성 확인: 여러 번 실행 시 결과 안정성
•
비용 대비 성능: 적절한 모델 선택
조건부 워크플로우 구성
If 노드를 통한 분기 처리
조건 설정
•
needReply = true: 답장 필요한 경우
•
needReply = false: 답장 불필요한 경우
•
Boolean 값 활용: 명확한 분기 로직
후속 작업 정의
•
답장 필요: 답장 생성 및 발송 워크플로우
•
답장 불필요: 워크플로우 종료
•
로깅: 처리 결과 기록
노드 명명 및 관리
워크플로우 가독성 향상
노드 이름 지정
•
기능별 명명: "답장 여부 판단", "이메일 수신" 등
•
변수명 원칙: 코딩 관례 적용
•
유지보수성: 명확한 역할 구분
워크플로우 문서화
•
각 노드 역할: 기능별 설명 추가
•
데이터 흐름: 입출력 데이터 명시
•
조건 분기: 분기 로직 문서화
운영 및 최적화 고려사항
성능 최적화
•
모델 선택: 작업 복잡도에 맞는 적절한 모델
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응답 시간: 사용자 경험 고려
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비용 관리: API 사용량 모니터링
확장 가능성
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다중 이메일 계정: 여러 Gmail 계정 처리
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답장 생성: AI 기반 자동 답장 작성
•
학습 데이터: 사용자 피드백 기반 개선
