인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, loks님.

여기서 Naver Filelds 와 Google Fields 에서 이미 subject, from.. 으로 변수명을 맞췄는데 굳이 왜 MAIL DATA에서 한번 더 합쳐주느냐? 를 물어보신거 같습니다. 사실 엄청 예리하신 질문입니다.

물론 말씀하신대로 그렇게 MAIL DATA가 없더라도 AI Agent 노드 입장에선 이전 노드 변수명이 subject, from, text 기 때문에 MAIL DATA를 생략해도 상관없습니다만 보통 이런 상황에서 변수명이 같다하더라도 이후 노드에서 이 값을 사용할 여지가 있을때, Naver Filelds, Google Fields 처럼 노드 이름이 다르기 때문입니다.

만약 AI Agent 이후에서 subject, from, text 값을 써야 한다면 Naver Fields 로 접근해야할지, Google Fields로 접근해야할지 알 수가 없습니다. 그런 경우 강의에서 처럼 어떤 노드에서 시작했던 MAIL DATA 로 접근하면 subject를 구할 수 있기 때문에 습관적으로 그렇게 사용하는거라고 이해해주시면 좋을듯 합니다.

더 궁금하신 내용이 있으시면 언제든 질문 주시기 바랍니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. loks님.

이번 강의에서 다루고 있는 ‘각 메일을 합쳐주는 노드’의 필요성에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다. n8n과 같은 워크플로우 자동화 도구에서는 각 노드 간의 데이터를 잘 연결하는 것이 중요합니다. 따라서 여러 개의 메일을 처리할 때, 각각의 메일에서 가져온 데이터를 하나의 흐름으로 합쳐주는 작업이 필요합니다.

왜 합치는 Edit Node가 필요한가요?

• 데이터 통합: 여러 개의 메일에서 각각 필요한 데이터를 추출한 후, 이를 통합하여 하나의 데이터 세트로 만드는 과정입니다. 이를 통해 이메일의 전체적인 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다.
  
• 효율적인 처리: 데이터를 하나로 합칠 경우, 이후 단계에서 단일 데이터 셋을 기반으로 처리를 할 수 있기 때문에 후속 작업의 복잡성이 줄어듭니다.
  
• 중복 제거 및 정리: 개별 메일에서 추출한 데이터가 중복되거나 불필요한 경우, 합치는 과정에서 이를 정리하고 필터링할 수 있습니다.
  

이러한 작업은 이후 흐름에서 데이터를 보다 쉽고 빠르게 처리할 수 있도록 돕습니다.

관련된 질문과 해결 방안을 다룬 사례도 참고해 보세요:
- “7강. 이메일 스팸 분류하기”: 데이터 처리와 분류에서 빈번하게 발생하는 문제와 이를 해결하기 위한 노하우가 포함되어 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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