n8n LLM 노드 상세 해부: AI 워크플로우 구축을 위한 핵심 가이드

G: 안녕하세요, 자동화와 AI의 환상적인 조합에 관심 있는 모든 분들! 🤖✨ 오늘 우리는 n8n이라는 강력한 자동화 도구와 최신 인공지능 기술의 정수라 할 수 있는 LLM(Large Language Model)의 만남, 바로 n8n의 LLM 노드에 대해 심층적으로 파고들어 볼 예정입니다.

AI가 우리 삶의 모든 영역에 스며들고 있는 지금, 어떻게 하면 이 강력한 AI를 우리의 워크플로우에 효과적으로 통합하고 자동화할 수 있을까요? n8n의 LLM 노드는 바로 그 해답을 제공합니다. 이 글을 통해 여러분은 LLM 노드의 기본부터 고급 활용법까지, AI 워크플로우 구축에 필요한 모든 것을 알아갈 수 있을 겁니다! 🚀

💡 1. n8n과 LLM 노드, 왜 중요할까요?

n8n은 코드를 거의 또는 전혀 사용하지 않고 다양한 서비스와 API를 연결하여 워크플로우를 자동화할 수 있게 해주는 오픈소스 자동화 플랫폼입니다. 여기에 LLM 노드가 추가되면서 그 가능성은 무한대로 확장되었습니다.

• AI의 대중화: ChatGPT, GPT-4, Gemini, Claude 등 다양한 LLM들이 등장하면서 복잡한 텍스트 처리, 아이디어 생성, 코드 작성 등 AI의 능력이 일반 사용자에게도 손쉽게 다가왔습니다.
• 자동화의 필요성: 아무리 강력한 AI라도, 그 능력을 십분 발휘하려면 수동으로 명령을 입력하는 것이 아니라, 다른 시스템과 연동하여 자동으로 작동하게 만들어야 합니다.
• n8n LLM 노드의 역할: n8n의 LLM 노드는 복잡한 LLM API 호출 과정을 추상화하여, 몇 번의 클릭만으로 AI 모델과 통신하고 그 결과를 워크플로우의 다음 단계로 전달할 수 있게 해줍니다. 즉, 여러분의 비즈니스나 개인 프로젝트에 AI를 쉽게 녹여낼 수 있는 다리 역할을 하는 것이죠! 🌉

예시 시나리오:

• 고객 문의 이메일을 자동으로 분류하고, LLM이 답변 초안을 생성하도록 합니다.
• 새로운 블로그 게시물 아이디어가 나오면, LLM이 제목과 개요를 작성하고, 이를 워드프레스에 자동으로 업로드합니다.
• 매일 아침 특정 뉴스 소스의 기사를 요약하여 슬랙 채널에 게시합니다.

🧩 2. n8n LLM 노드, 어떤 것들이 있나요?

n8n은 다양한 LLM 서비스와의 연동을 위해 여러 종류의 노드를 제공합니다. 크게 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

2.1. 채팅 모델 노드 (Chat Model Nodes) 💬

가장 많이 사용되고 중요한 노드들입니다. 대화형 AI 모델과 상호작용할 때 사용됩니다.

• OpenAI Chat: ChatGPT, GPT-4, GPT-4o 등 OpenAI의 최신 채팅 모델과 연동합니다.
• Hugging Face Chat: Hugging Face에서 호스팅되는 다양한 오픈소스 채팅 모델(예: Llama, Mistral)과 연동합니다.
• Google Gemini Chat: Google의 Gemini 모델과 연동합니다.
• Anthropic Claude Chat: Anthropic의 Claude 모델과 연동합니다.
• Custom LLM Chat: 특정 모델이나 자체 호스팅 LLM 등, 위의 노드들이 지원하지 않는 API와 연동할 때 사용합니다. API 엔드포인트와 인증 방식을 직접 설정합니다.

2.2. 언어 모델 노드 (Language Model Nodes) 📝

주로 텍스트 완성(Text Completion) 작업에 사용되는 노드입니다. 요즘은 채팅 모델이 더 강력해져서 사용 빈도가 줄었지만, 특정 상황에서는 여전히 유용합니다.

• OpenAI: GPT-3.5 Text DaVinci 등 과거 OpenAI의 텍스트 완성 모델과 연동합니다.
• Hugging Face: Hugging Face의 텍스트 완성 모델과 연동합니다.

2.3. 임베딩 모델 노드 (Embedding Model Nodes) 📊

텍스트를 숫자 벡터(임베딩)로 변환하는 데 사용됩니다. RAG(Retrieval Augmented Generation), 시맨틱 검색, 텍스트 유사성 분석 등에 필수적입니다.

• OpenAI Embeddings: OpenAI의 임베딩 모델(text-embedding-ada-002 등)과 연동합니다.
• Hugging Face Embeddings: Hugging Face의 임베딩 모델과 연동합니다.

2.4. 보조/유틸리티 노드 (Auxiliary/Utility Nodes) 🛠️

LLM 워크플로우를 더욱 강력하게 만들어주는 보조 노드들입니다.

• Prompt Template: 동적으로 프롬프트를 생성할 때 사용합니다.
• Text Splitter: 긴 텍스트를 LLM이 처리하기 쉬운 작은 청크로 나눕니다. RAG에서 중요합니다.
• Document Loader: 웹페이지, PDF, CSV 등 다양한 소스에서 문서를 불러옵니다. RAG에서 중요합니다.
• Vector Store Nodes (Pinecone, Weaviate, Qdrant 등): 임베딩된 데이터를 저장하고 검색하는 벡터 데이터베이스와 연동합니다. RAG의 핵심입니다.

💻 3. 핵심 노드 상세 해부: Chat Model Node 파헤치기

가장 활용도가 높은 Chat Model Node (여기서는 OpenAI Chat 노드를 기준으로 설명)를 중심으로 자세히 알아보겠습니다.

워킹 예시: 고객 문의 분류 및 요약 자동화 🧑‍💻 고객으로부터 받은 문의 메일 내용을 LLM이 분석하여 문의 유형을 분류하고, 핵심 내용을 요약하는 워크플로우를 만들어 봅시다.

3.1. 노드 추가 및 기본 설정

1. n8n 캔버스에서 OpenAI Chat 노드를 검색하여 추가합니다.
2. Credential (자격 증명) 설정: 🔑
   • 노드를 클릭하면 ‘OpenAI Account’ 필드가 보일 것입니다. ‘New Credential’을 선택합니다.
   • API Key: OpenAI 웹사이트에서 발급받은 API 키를 입력합니다. (예: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
   • Organization ID (선택 사항): 여러 조직을 관리하는 경우 입력합니다.
   • Base URL (선택 사항): 커스텀 엔드포인트를 사용하는 경우 입력합니다.
   • 입력 후 ‘Save’를 눌러 자격 증명을 저장합니다. 이 과정은 한 번만 하면 됩니다.

3.2. 주요 파라미터 (Parameters) 상세 설명

이제 노드의 핵심 설정을 살펴봅시다.

1. Model (모델): 🧠

   • 어떤 LLM 모델을 사용할지 선택합니다.
   • 예시: gpt-4o, gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo 등.
   • 팁: 최신 모델일수록 성능이 좋지만, 비용이 비쌀 수 있습니다. 작업의 복잡성과 비용 효율성을 고려하여 선택하세요. 간단한 요약이나 분류는 gpt-3.5-turbo로도 충분할 수 있습니다.

2. Messages (메시지): 💬

   • LLM에게 전달할 대화 내용입니다. 배열 형태로 여러 메시지를 순서대로 넣을 수 있습니다.
   • 역할 (Role):
     • System (시스템): LLM의 전반적인 행동 방식, 페르소나, 규칙 등을 정의합니다. 대화의 컨텍스트를 제공합니다.
       • 예시: “당신은 친절하고 전문적인 고객 서비스 분석가입니다. 모든 고객 문의를 꼼꼼히 읽고 정확하게 분류하고 요약해야 합니다.”
     • User (사용자): LLM에게 질문하거나 지시하는 사용자의 메시지입니다.
       • 예시: {{ $json.email_content }} (이전 노드에서 이메일 내용을 가져옵니다)
       • “다음 고객 문의 내용을 읽고, ‘기술 지원’, ‘환불 요청’, ‘일반 문의’, ‘기타’ 중 하나로 분류하고, 3문장 이내로 핵심 내용을 요약해줘.”
     • Assistant (어시스턴트): LLM이 이전에 답변했던 내용(few-shot learning에서 예시로 활용)을 시뮬레이션할 때 사용합니다.
       • 예시 (few-shot):
         • User: “주문 번호 1234, 상품 불량으로 교환하고 싶습니다.”
         • Assistant: “분류: 환불 요청, 요약: 상품 불량으로 인한 교환 요청.”
   • n8n 설정: ‘Add Message’를 클릭하여 원하는 역할과 내용을 추가합니다. n8n 표현식({{ $json.some_data }})을 사용하여 이전 노드의 데이터를 동적으로 삽입할 수 있습니다.

3. Temperature (온도): 🔥

   • 0에서 2 사이의 값으로, LLM의 창의성/무작위성을 조절합니다.
   • 0 (낮음): 가장 일관되고 예측 가능한 답변을 생성합니다. 사실 기반의 정확한 답변이 필요할 때 좋습니다.
   • 1 이상 (높음): 더 다양하고 창의적인 답변을 생성합니다. 브레인스토밍, 스토리 생성 등에 적합합니다.
   • 예시: 고객 문의 분류처럼 정확성이 중요한 작업에는 또는 0.1과 같이 낮은 값을 사용하는 것이 좋습니다.

4. Max Tokens (최대 토큰): 📏

   • LLM이 생성할 수 있는 답변의 최대 길이를 토큰 단위로 제한합니다. (1토큰은 대략 영어 단어의 3/4, 한글 1~2글자 정도)
   • 예시: 요약문의 길이를 제한하고 싶다면 100 정도로 설정할 수 있습니다. 너무 길어지면 비용이 증가하고 불필요한 정보가 포함될 수 있습니다.

5. Streaming (스트리밍): ⚡️

   • LLM의 답변을 실시간으로 스트리밍할지 여부를 결정합니다. 챗봇과 같이 즉각적인 응답이 필요한 경우 유용합니다. n8n에서는 일반적으로 비활성화해도 무방하지만, 특정 UI에 직접 연결하는 경우 활성화할 수 있습니다.

6. Tools (도구 사용 / 함수 호출): 🛠️

   • 이것이 바로 LLM 워크플로우의 게임 체인저입니다! LLM이 외부 함수나 API를 호출할 수 있게 해주는 기능입니다.
   • LLM에게 특정 함수(예: 날씨 조회 API, DB 검색 함수)에 대한 설명을 제공하면, LLM은 사용자의 질문 의도에 따라 해당 함수를 호출하고 그 결과를 다시 워크플로우로 전달합니다.
   • n8n 설정: ‘Add Tool’을 클릭하고, 도구의 이름, 설명, 매개변수 스키마를 JSON 형식으로 정의합니다. LLM이 이 도구를 사용해야 한다고 판단하면, 해당 도구 이름과 필요한 매개변수 값을 JSON으로 출력합니다. n8n은 이를 감지하여 실제 함수를 호출하는 다음 노드를 실행할 수 있습니다. (자세한 내용은 고급 섹션에서 다룹니다)

3.3. 간단한 텍스트 요약 워크플로우 예시 (Simple Text Summarization Workflow Example)

텍스트를 입력받아 LLM이 3문장으로 요약해주는 간단한 워크플로우를 만들어 봅시다.

1. Start 노드: 워크플로우를 시작합니다.
2. Set 노드: 요약할 텍스트 데이터를 설정합니다.
   • Key: text_to_summarize
   • Value: “최근 인공지능 기술은 전례 없는 속도로 발전하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 이해와 생성 분야에서 놀라운 성능을 보여주며 다양한 산업에 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 모델들은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 소통하고, 복잡한 문제 해결 능력을 갖추게 되었습니다. 이제 기업들은 LLM을 활용하여 고객 서비스를 자동화하고, 콘텐츠를 생성하며, 데이터 분석을 효율화하는 등 무궁무진한 기회를 탐색하고 있습니다. 하지만 모델의 편향성, 데이터 보안, 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제 또한 남아있습니다. 앞으로 LLM 기술은 더욱 발전하여 우리의 일상과 비즈니스 환경을 더욱 풍요롭게 만들 것으로 기대됩니다.”
3. OpenAI Chat 노드:
   • Credential: 위에서 설정한 API 키 선택.
   • Model: gpt-3.5-turbo 또는 gpt-4o 선택.
   • Messages:
     • Role: System, Content: “당신은 친절한 요약 전문가입니다. 주어진 텍스트를 핵심만 뽑아 간결하게 요약해야 합니다.”
     • Role: User, Content: “다음 텍스트를 3문장으로 요약해줘: {{ $json.text_to_summarize }}”
   • Temperature: 0.2 (일관된 요약을 위해 낮은 값)
   • Max Tokens: 150 (요약문 길이 제한)

실행 결과 예상: LLM은 주어진 텍스트를 분석하여 핵심 내용을 3문장으로 요약해 줄 것입니다. 예시) “최근 인공지능 기술, 특히 LLM은 방대한 데이터 학습을 통해 놀라운 성능을 보여주며 다양한 산업에 혁신을 가져오고 있습니다. 기업들은 LLM을 활용해 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 효율화 등 무한한 기회를 탐색합니다. 하지만 편향성, 보안, 윤리적 문제가 남아있음에도 불구하고, LLM 기술은 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶을 풍요롭게 만들 것으로 기대됩니다.”

🚀 4. LLM 워크플로우 구축을 위한 고급 기술

n8n의 LLM 노드를 더욱 강력하게 활용할 수 있는 고급 기술들을 알아봅시다.

4.1. RAG (Retrieval Augmented Generation): 외부 지식 기반 답변 📚

LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변할 수 있어 최신 정보나 특정 도메인 지식이 부족할 수 있습니다. RAG는 LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 검색(Retrieval)하여 프롬프트에 추가(Augmented)함으로써 이 한계를 극복합니다.

n8n에서 RAG 구축 방법:

1. 문서 로드 (Document Loader Node): 웹페이지, PDF, 구글 드라이브 등 원하는 정보 소스에서 문서를 가져옵니다. (예: Webpage - Read Binary 노드, PDF 노드)
2. 텍스트 분할 (Text Splitter Node): 로드된 긴 문서를 LLM이 처리하기 쉬운 작은 텍스트 청크(Chunk)로 나눕니다.
3. 임베딩 생성 (Embedding Model Node): 각 텍스트 청크를 숫자 벡터(임베딩)로 변환합니다. (예: OpenAI Embeddings 노드)
4. 벡터 저장 (Vector Store Node): 임베딩된 텍스트 청크들을 벡터 데이터베이스(예: Pinecone, Qdrant, Weaviate)에 저장합니다.
5. 쿼리 임베딩 및 검색: 사용자의 질문이 들어오면, 질문도 임베딩으로 변환하고, 벡터 데이터베이스에서 가장 유사한(관련성 높은) 텍스트 청크들을 검색합니다.
6. LLM Chat 노드: 검색된 관련 텍스트 청크들을 프롬프트에 포함하여 LLM에게 전달합니다. “다음 정보에 기반하여 질문에 답해줘: [검색된 텍스트] 질문: [사용자 질문]”

예시 시나리오: 우리 회사 제품 매뉴얼에 기반하여 고객 질문에 답변하는 챗봇

• 새로운 매뉴얼 PDF가 업로드되면 n8n이 자동으로 매뉴얼을 읽고, 텍스트 분할 후 임베딩하여 벡터 DB에 저장합니다.
• 고객이 제품에 대해 질문하면, n8n이 질문을 임베딩하고 벡터 DB에서 관련 매뉴얼 섹션을 검색합니다.
• 검색된 섹션을 LLM 프롬프트에 포함하여 LLM이 정확한 답변을 생성하도록 합니다.

4.2. Tool Use (Function Calling): LLM이 외부 서비스 호출하기 🛠️

Tool Use는 LLM이 특정 작업을 수행하기 위해 외부 API나 함수를 호출해야 한다고 “판단”하고, 필요한 매개변수를 생성하여 n8n에 전달하는 기능입니다. n8n은 이 정보를 받아 실제 API 호출을 수행하고, 그 결과를 다시 LLM에게 전달할 수 있습니다.

n8n에서 Tool Use 구축 방법:

1. OpenAI Chat 노드:
   • Tools 섹션: ‘Add Tool’을 클릭하여 사용할 도구(함수)의 스키마를 JSON 형식으로 정의합니다.
     • Name: 도구의 고유 이름 (예: get_current_weather)
     • Description: 도구의 기능 설명 (LLM이 이 설명을 보고 언제 이 도구를 사용해야 할지 판단합니다. 예: “주어진 도시의 현재 날씨 정보를 가져옵니다.”)
     • Parameters: 함수가 받는 매개변수들을 JSON Schema로 정의합니다. (예: { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "날씨를 조회할 도시 이름" } }, "required": ["location"] })
2. Function 노드 (선택 사항) 또는 If/Switch 노드: LLM이 특정 도구 호출을 결정했을 때, 그 도구 이름과 매개변수를 기반으로 분기 처리합니다.
3. HTTP Request 노드: 실제 외부 API 호출을 수행합니다. LLM이 생성한 매개변수 값을 사용하여 URL이나 요청 바디를 구성합니다.
4. OpenAI Chat 노드 (다시): 외부 API 호출 결과를 다시 LLM에게 전달하여 최종 답변을 생성하도록 합니다.

예시 시나리오: 챗봇이 날씨 정보를 제공하도록 하기 ☀️

• 사용자: “서울 날씨 어때?”
• OpenAI Chat 노드는 Tool Use 스키마를 보고 “날씨 정보를 가져오는 get_current_weather 함수를 호출해야겠네. 매개변수는 location: 서울로 전달해야겠다.”라고 판단합니다.
• n8n은 LLM의 판단에 따라 HTTP Request 노드를 통해 실제 날씨 API(예: OpenWeatherMap)를 호출합니다.
• 날씨 API의 응답(현재 서울 기온 25도, 맑음)을 다시 OpenAI Chat 노드에 전달합니다.
• LLM은 이 정보를 바탕으로 사용자에게 친절하게 답변합니다: “현재 서울의 날씨는 맑고 기온은 25도입니다. 쾌적한 하루 되세요! 😊”

4.3. Chaining & Agentic Workflows: 다단계 AI 처리 🧩

단일 LLM 호출로는 복잡한 작업을 처리하기 어려울 때가 많습니다. 여러 LLM 호출과 조건부 로직, 데이터 변환 등을 연결하여 복잡한 “에이전트” 같은 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

예시 시나리오: 고객 문의 자동 응답 시스템

1. Trigger (예: Email, Webhook): 고객 문의가 들어옵니다.
2. OpenAI Chat (1차): 분류 노드: 문의 내용을 분석하여 ‘질문’, ‘불만’, ‘제안’ 등으로 분류합니다. (Prompt: “이메일 내용을 다음 카테고리 중 하나로 분류하고, 분류 결과만 출력해줘: 질문, 불만, 제안”)
3. If 노드: 분류 결과에 따라 워크플로우를 분기합니다.
   • ‘질문’으로 분류된 경우:
     • OpenAI Chat (2차): FAQ 검색 노드 (RAG 포함): 내부 FAQ 데이터베이스를 검색하여 답변을 생성합니다.
     • Send Email 노드: LLM이 생성한 답변을 고객에게 보냅니다.
   • ‘불만’으로 분류된 경우:
     • OpenAI Chat (2차): 요약 및 심각도 분석 노드: 불만 내용을 요약하고, 텍스트 분석을 통해 심각도를 ‘낮음’, ‘중간’, ‘높음’으로 분류합니다.
     • Slack 노드: 심각도에 따라 담당 팀에 슬랙 알림을 보냅니다. (예: ‘높음’일 경우 긴급 알림)
   • ‘제안’으로 분류된 경우:
     • Google Sheets 노드: 제안 내용을 스프레드시트에 기록합니다.

🌟 5. n8n LLM 노드 활용 팁!

더욱 효율적이고 안전하게 n8n LLM 노드를 활용하기 위한 몇 가지 팁입니다.

• API Key 보안: 🔒 LLM API 키는 매우 중요합니다. n8n Credential에 안전하게 저장하고, 절대 코드나 공개 저장소에 직접 노출하지 마세요. n8n은 환경 변수(N8N_USER_DATA_BASE_PATH)를 통해 Credential을 암호화하여 저장할 수 있습니다.
• 프롬프트 엔지니어링의 중요성: ✨ LLM의 성능은 프롬프트의 품질에 크게 좌우됩니다.
  • 구체적으로 지시: 모호한 지시보다는 명확하고 구체적인 지시가 좋습니다.
  • 역할 부여 (System Prompt): LLM에게 특정 역할(예: 전문 번역가, 마케팅 전문가)을 부여하여 일관된 답변을 유도합니다.
  • 예시 제공 (Few-shot Learning): 몇 가지 입력-출력 예시를 제공하여 LLM이 원하는 형식을 학습하도록 돕습니다.
  • 제약 조건 명시: 답변 길이, 형식, 포함/제외할 키워드 등을 명확히 명시합니다.
• 에러 처리 및 로깅: 🚨 LLM API 호출은 네트워크 문제, API 제한, 잘못된 프롬프트 등으로 실패할 수 있습니다. Try/Catch 노드를 사용하여 에러를 처리하고, 실패 시 슬랙 알림이나 로깅을 통해 문제를 인지할 수 있도록 워크플로우를 설계하세요.
• 비용 관리: 💰 LLM 사용은 토큰 수에 따라 비용이 발생합니다. Max Tokens를 적절히 설정하고, 불필요한 호출을 줄이며, 작업에 맞는 최적의 모델을 선택하여 비용을 절감하세요.
• 커뮤니티 활용: 🤝 n8n은 활발한 커뮤니티를 가지고 있습니다. 궁금한 점이 있거나 막히는 부분이 있다면 n8n 포럼이나 디스코드 채널에서 도움을 요청하고, 다른 사용자들의 워크플로우 예시를 참고하세요.

🎉 마무리하며

n8n의 LLM 노드는 AI 워크플로우 구축을 위한 놀랍도록 강력하고 유연한 도구입니다. 복잡한 코딩 없이도 AI의 능력을 여러분의 자동화 프로세스에 손쉽게 통합할 수 있게 해줍니다. 이 글을 통해 LLM 노드의 기본 개념부터 고급 활용법까지 이해하셨기를 바라며, 이제 여러분만의 창의적인 AI 워크플로우를 구축해 볼 차례입니다!

AI와 자동화의 결합은 분명 미래의 핵심 역량이 될 것입니다. 지금 바로 n8n을 시작하여 AI의 무한한 가능성을 탐험해 보세요! 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요. Happy Automating! 🚀✨