LLM(대형 언어 모델)을 활용한 자동화 워크플로우는 이제 노코드 도구를 통해 손쉽게 구현할 수 있습니다. 이번 글에서는 Postman Flows를 활용하여 CLOVA Studio API와 다양한 서비스 API를 연결하여 자동화 워크플로우를 만드는 방법을 소개합니다.
LLM 워크플로우의 개요
LLM은 입력된 정보를 이해하고, 그에 따라 필요한 API 호출을 자동으로 진행하여 효율적인 작업 흐름을 만들어냅니다. 예를 들어, 회의록 요약, 일정 등록 등 다양한 업무를 자동화할 수 있습니다.
Postman Flows의 활용
Postman Flows는 API 요청을 시각적으로 연결하여 복잡한 자동화 시나리오를 쉽게 구성할 수 있는 도구입니다. 이를 통해 개발 경험이 없는 사용자도 손쉽게 자동화를 설계하고 실행할 수 있습니다.
자동화 시나리오의 예
이번 예제에서는 회의 기록을 요약하고, 회의 중 언급된 일정을 자동으로 캘린더에 등록하는 흐름을 구현합니다. 이 시나리오는 Google Drive, CLOVA Studio, Slack, Google Calendar API를 활용하여 구성됩니다.
자동화 시나리오 구성
시나리오 단계
- Google Drive에 저장된 회의록 파일을 불러옵니다.
- Chat Completions V3 API를 통해 회의록을 요약하고, 일정 및 액션 아이템을 추출합니다.
- 요약 결과를 Slack 메시지로 전송합니다.
- 추출된 일정 정보를 Google Calendar에 등록합니다.
사전 준비
자동화를 시작하기 전에 Google Drive, Google Calendar, Slack API의 연동을 위한 인증 정보와 권한을 설정해야 합니다.
Google Drive 및 Google Calendar API 설정
- Google Cloud Console에서 새 프로젝트를 생성합니다.
- Google Drive API, Google Calendar API를 활성화합니다.
- OAuth 동의 화면을 구성하고 클라이언트 ID를 생성합니다.
Slack API 설정
- Slack API에서 새 앱을 생성합니다.
- OAuth 권한을 설정하고 필요한 권한을 추가합니다.
- OAuth 토큰을 발급받습니다.
API 구성
Postman에서 API 요청 설정
Postman을 사용하여 Google Drive, Google Calendar, Slack API 요청을 사전에 구성합니다. 예를 들어, Google Drive API를 통해 파일 ID를 조회하고, 해당 파일의 내용을 불러오는 요청을 설정할 수 있습니다.
요청 예시
- Google Drive API: 파일 내용을 조회하는 GET 요청
- Google Calendar API: 새 이벤트를 생성하는 POST 요청
- Slack API: 메시지를 전송하는 POST 요청
Flow 구현 및 테스트
Flow 생성
Postman에서 Flow를 생성하고, 각 API를 연동하여 전체 자동화 흐름을 구성합니다. 사용자는 시작점, API 요청, 조건 분기 등을 포함한 다양한 블록을 설정할 수 있습니다.
Flow 실행
구성한 Flow를 실행하여 전체 워크플로우가 정상적으로 작동하는지 확인합니다. 성공적으로 실행되면 최종 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다.
맺음말
LLM과 외부 서비스를 연동하여 회의록 요약 및 일정 등록 시나리오를 구현하는 방법을 살펴보았습니다. Postman Flows와 CLOVA Studio API를 통해 자동화를 손쉽게 만들 수 있으며, 이를 바탕으로 다양한 워크플로우를 확장할 수 있습니다. 여러분의 아이디어를 활용하여 나만의 자동화 시나리오를 자유롭게 설계해 보시기 바랍니다.
자주 묻는 질문
질문1: 노코드 도구를 사용하면 어떤 장점이 있나요?
노코드 도구를 사용하면 개발 경험이 없는 사용자도 쉽게 자동화 작업을 설계하고 실행할 수 있습니다. 시각적 인터페이스를 통해 복잡한 프로세스를 간편하게 구성할 수 있습니다.
질문2: API 연동 시 주의할 점은 무엇인가요?
API 연동 시에는 각 API의 인증 및 권한 설정을 정확히 수행해야 하며, API 호출 시 발생할 수 있는 오류를 미리 고려하여 예외 처리를 구현하는 것이 중요합니다.
질문3: LLM을 활용한 자동화의 한계는 무엇인가요?
LLM은 입력된 데이터를 기반으로 결과를 생성하므로, 제공된 정보가 부정확할 경우 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다. 또한, LLM의 성능은 사용된 모델에 따라 차이가 있을 수 있습니다.
질문4: Postman 외에 어떤 도구를 사용할 수 있나요?
Dify, n8n 등의 다른 GUI 기반 노코드/로우코드 도구를 사용할 수 있으며, 이들 도구 역시 API 연동 및 작업 자동화를 지원합니다.
질문5: 자동화 시나리오를 어떻게 확장할 수 있나요?
사용자의 요구에 맞춰 다른 API와 연동하거나, 조건 분기를 추가하여 복잡한 로직을 구현하는 방법으로 자동화 시나리오를 확장할 수 있습니다.