인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.

AI를 활용해서 무언가를 한다면, 데이터 전처리가 사실 제일 중요한 작업이라고 생각합니다. 할 수 있는 최대한 노력을 다해서 전처리를 하시는 것을 추천드리고, 만약 데이터 양이 많지 않다면 노가다(?) 를 해서라도 최대한 쓰기 좋게 다듬어야 만족할만한 성능을 내는데 도움이 될거라고 생각합니다.

만약 파이썬과 n8n을 연동해햐하는 니즈가 있으시다면, 데이터만 공유하고 코드나 워크플로우를 공유할 필요는 없으니 저는 데이터 전처리를 모두 파이썬으로 하고, 충분히 전처리된 데이터를 n8n에서 활용하는 방향으로 하시는게 좋습니다. ETL파이프라인을 별도로 구성해서, 전처리된 데이터를 Pinecone과 같은 vector store 또는 Postgres와 같은 RDB에 저장하고, n8n을 활용해서 해당 데이터를 불러오는 편이 가장 좋은 효과를 보실 수 있을 것 같습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jay님.

n8n과 Python을 활용한 데이터 전처리 워크플로우 구성에 대해 문의하셨군요. n8n은 데이터 자동화 및 워크플로우 구축에 유연하게 대응할 수 있는 유용한 도구입니다. 이를 Python과 함께 사용하면 더욱 강력한 데이터 전처리 프로세스를 구축할 수 있습니다.

n8n에서의 데이터 전처리

1. 내장 Python 노드 사용:

   • n8n의 Python 노드를 활용하여 간단한 데이터 클리닝이나 변환 작업을 할 수 있습니다. 이는 문자열 처리나 간단한 수치 계산 등에 적합합니다.
     

2. 복잡한 처리 외부 Python 환경에서 수행:

   • 복잡한 데이터 전처리가 필요한 경우, 외부 Python 환경의 강력한 데이터 처리 라이브러리(pandas, numpy 등)를 활용하는 것이 좋습니다.
     
   • 외부 Python 환경과 n8n을 연동하기 위해서는 REST API 또는 소켓 연결을 통해 데이터를 주고받을 수 있습니다. 예를 들어, Flask나 FastAPI로 서버를 구축하여 n8n에서 HTTP Request 노드를 통해 Python 서버와 상호작용할 수 있습니다.
     

3. 데이터 전체 흐름 디자인:

   • 데이터 양과 필수 처리를 고려하여 n8n의 간단한 전처리 단계와 외부 서버의 복잡한 전처리 단계를 나눠 효율적으로 설계합니다.
     

효율적인 연동 구조와 팁

• 작업 병렬화: 많은 데이터를 처리해야 할 경우, n8n의 병렬 처리 기능을 활용하여 여러 데이터 요청을 동시에 처리할 수 있도록 합니다.
  
• 데이터 최적화: 반드시 필요한 데이터만 전송하고, 전송 데이터 양을 최소화하여 효율성을 높입니다.
  
• 환경 동기화: Python 스크립트에 대한 업데이트가 있을 경우, n8n 워크플로우도 이를 반영하여 항상 최신 버전의 스크립트를 실행하도록 합니다.
  

Ycoder님의 관련 질문도 참고해 보시면 도움이 될 것입니다. 질문의 주제와 유사한 사례로는 데이터 전처리 작업 구성관련 질문을 추천드리며, n8n과 Python의 최적의 사용 방법에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

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