오픈 소스 워크플로 자동화 플랫폼 n8n으로 자동화를 시작하세요. n8n이 노코드 도구 중에서 어떤 점이 독특한지 알아보고, 드래그 앤 드롭 캔버스를 탐색하며, 트리거, 노드, 연결을 마스터하세요. 이 챕터를 마치면 폼 데이터를 수집하고, 외부 API를 호출하며, Edit Fields로 결과물을 변환하는 완전한 워크플로를 구축할 수 있게 됩니다.

자동화의 기술과 n8n

첫 번째 n8n 워크플로 살펴보기!

n8n 워크플로 트리거하기

연쇄 반응의 시작!

Form Trigger로 이벤트 참가 신청 수집하기

첫 번째 n8n 워크플로우 만들기!

파트너 연락처를 n8n 필드로 변환하기

Edit Fields로 불필요한 필드 걸러내기

이벤트 등록 정보와 타임스탬프 캡처하기

워크플로 자동화 시작하기

n8n 워크플로에 의사 결정 기능을 추가하세요. If 및 Switch 노드를 사용하여 조건에 따라 로직을 분기하고, 표현식을 작성하여 동적 데이터에 접근하고 가공하며, 중첩된 JSON 구조를 평탄화하고, 여러 데이터셋을 하나의 통합된 결과물로 병합하세요. 모두 코드 없이 가능합니다.

조건부 로직으로 더 스마트한 워크플로우 만들기

If vs. Switch

If 로직으로 흐름 분기하기

다양한 결과 처리하기

표현식과 동적 데이터 다루기

정적 값 vs. 동적 값

표현식 활용하기

중첩 데이터를 평탄화해 보세요!

데이터 결합 및 구조화

데이터셋 원활하게 병합하기

일치하지 않는 레코드는 어떻게 될까요?

로직, 조건, 그리고 데이터 변환

AI로 자동화를 한 단계 업그레이드하세요. OpenAI 기반 Agent 노드를 n8n 워크플로에 연결하고, 텍스트를 분류하고 요약하는 프롬프트를 작성하며, 조건부 분기를 통해 결과물을 라우팅하세요. 폼 입력을 수집하고, LLM 지능으로 데이터를 강화하며, 개인화된 결과를 전달하는 엔드투엔드 파이프라인을 구축하세요. 코드가 필요 없습니다.

워크플로우에 LLM 도입하기

선택지

규칙 기반 노드

규칙 기반 vs. LLM?

첫 번째 Agent 워크플로 만들기

Agent 출력을 다음 단계에서 활용하기

LLM으로 개인화 및 분류하기

고객 피드백 분류 및 라우팅

맞춤형 응답 초안 작성하기

완전한 자동화 워크플로 구축하기

이 작업을 자동화해야 할까요?

온보딩 파이프라인 구축하기

파이프라인 개인화 및 완성

수고하셨습니다!

LLM을 활용한 지능형 자동화

반복적인 작업에 시간을 낭비하지 마세요. 수천 개의 팀이 신뢰하는 오픈 소스 플랫폼 n8n으로 자동화하세요. n8n의 드래그 앤 드롭 캔버스를 마스터하여 폼으로 트리거되는 워크플로를 구축하고, 라이브 API를 호출하며, 데이터를 즉시 변환하세요. If 및 Switch 노드로 스마트한 의사 결정을 추가하고, 표현식을 작성하여 동적 데이터를 가공하고, 여러 소스를 깔끔하고 통합된 결과물로 병합하세요. 더 나아가 OpenAI 기반 Agent 노드를 연결하여 텍스트를 분류, 요약, 개인화하는 엔드투엔드 AI 파이프라인을 만들어 보세요. 코딩이 필요 없습니다. 바로 실무에 적용할 수 있는 자동화 기술을 익혀 보세요.

<h2>왜 워크플로 자동화인가?</h2> 모든 팀에는 시간과 집중력을 빼앗는 반복 작업이 있습니다 — 도구 간 데이터 복사, 메시지를 적절한 사람에게 전달, 스프레드시트 내보내기 형식 지정, 또는 들어오는 요청 분류. 워크플로 자동화는 도구들을 연결하고 트리거, 로직, 데이터 변환이 나머지를 처리하도록 하여 이러한 수작업을 없애줍니다. n8n은 이를 누구나 쉽게 활용할 수 있게 해주는 오픈소스 플랫폼입니다: 코드를 한 줄도 작성하지 않고 자동화를 구축할 수 있는 시각적 드래그 앤 드롭 캔버스입니다. 이 강의에서는 처음부터 시작해 AI로 구동되는 워크플로를 포함한 완전하고 지능적인 워크플로를 구축하게 됩니다. <br><br> <h2>n8n 캔버스를 직접 체험해 보세요</h2> 먼저 n8n이 자동화 도구들 사이에서 무엇이 특별한지, 그리고 노드 기반 아키텍처가 어떻게 작동하는지 배우게 됩니다. 그다음에는 바로 실습에 들어가게 됩니다: 첫 워크플로를 가져와 실행하고, 자동화를 시작하는 트리거를 추가하며, 워크플로를 처음부터 직접 만들어 봅니다. Form 트리거를 사용해 사용자 입력을 수집하고, Manual 트리거로 필요할 때 실행하며, Edit Fields 노드로 데이터를 생성, 재구성, 필터링하는 방법을 익히게 됩니다. 첫 번째 장이 끝날 무렵에는 n8n의 시각적 인터페이스를 통해 양식 제출을 캡처하고, 실시간 환율을 위해 라이브 API를 호출하며, 타임스탬프를 추가하는 워크플로를 구축하게 됩니다. <br><br> <h2>논리를 추가하고 데이터를 변환하세요</h2> 실제 자동화에는 의사결정이 필요합니다. 두 번째 장에서는 If 노드를 사용해 이진 결정을 위한 조건 로직을 추가하고, Switch 노드를 사용해 여러 경로로 라우팅합니다. 이전 노드의 동적 데이터에 접근하기 위한 표현식을 작성하고, toLowerCase() 같은 문자열 메서드로 지저분한 텍스트를 표준화하며, 중첩된 JSON 구조를 깔끔하고 활용 가능한 필드로 평탄화하게 됩니다. 이 장은 Merge 노드로 마무리됩니다 — 공유 필드를 기준으로 여러 소스의 데이터를 결합하는 기능으로, 모든 본격적인 자동화에서 사용하게 될 핵심 데이터 통합 기술입니다. <br><br> <h2>AI로 워크플로를 강화하세요</h2> 마지막 장에서는 대규모 언어 모델을 자동화에 도입합니다. OpenAI 기반 Agent 노드를 연결해 고객 피드백을 요약하고, 텍스트를 긍정, 부정, 중립과 같은 범주로 분류한 뒤, 조건 분기를 통해 결과를 라우팅하게 됩니다. 효과적인 프롬프트를 작성하고, 그 안에서 동적 데이터를 참조하며, 여러 AI 단계를 하나로 연결하는 방법을 배우게 됩니다. 강의는 캡스톤 프로젝트로 마무리됩니다: 양식 데이터를 수집하고, 분류에 맞게 준비하며, LLM을 사용해 고객의 등급을 결정하고, 적절한 분기로 라우팅한 뒤, 개인화된 환영 메시지 초안을 작성하는 완전한 온보딩 파이프라인을 코드 작성 없이 구현합니다.

n8n으로 워크플로 자동화 배우기. 트리거, 로직, API, AI로 비즈니스 프로세스 자동화.

n8n으로 시작하는 워크플로 자동화 입문

코딩 없이 n8n으로 시작하세요. 트리거, 로직, API, AI를 활용해 자동화 워크플로를 구축하는 방법을 배웁니다.

AI Curriculum Manager, DataCamp

완전한 자동화 워크플로 구축

개요: Acme 고객 온보딩

자동화 대상인가?

결과 중심 설계

모범 사례

연습해 봅시다!

LLM을 활용한 지능형 자동화 - 완전한 자동화 워크플로 구축하기

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