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LangGraph로 구현한 봇을 n8n으로 전환 관련 질문
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안녕하세요 병진님. 두가지 질문 남깁니다.
"LangGraph로 구현한 봇을 n8n으로 전환" 관련 질문 남깁니다.
바로 전 강의에서 직접 구현한 LangGraph코드와 미션에서 올려주신 inflearn-n8n-assignment.json 파일과 1대1 대응은안되는것 같은데, 예를들어 check_faq 노드에서 답변을 찾았을때와 아닐경우의 분기를 처리하지 않고 AI agent에게 넘겨서 알아서 판단하게 한다 이렇게 이해하면 될까요?
2. 챗봇 서비스를 현업에서 운영한다고 했을때, 사내 혹은 고객에게 오픈했을때에는 Langgraph나 agent를 어딘가에 띄워서 운영할것 같은데 주로 n8n을 사용하거나 아니면 직접 서버를 구축해서 사용하시는지 궁금합니다.
답변 2
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안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.
1번은 check_faq에서 답변을 찾을 수 있으면 먼저 답변을 생성하는 편이 좋다고 생각합니다. 그러면 굳이 임베딩을 추가로 진행하지 않으면서 비용과 시간을 아낄 수 있기 때문입니다.
2번은 케이스에 따라 다른데요, 아래 두가지 경우에서는 n8n을 활용하는 것을 선호하는 편입니다.
커스텀 코드를 작성할 필요가 없는 프로젝트라고 판단이 되거나
빠르게 테스트를 해보고 싶을 때
다만 커스텀 해야될 기능들이 많고(예를 들면 굉장히 까다로운 고객의 요구사항들을 받아줘야한다거나) 할 때는 langgraph 등을 활용해서 직접 개발하는 것을 선호합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 8055kjh님.
LangGraph로 구현한 봇을 n8n으로 전환할 때 맞닥뜨리게 되는 차이점과 어려움에 대한 질문을 주셔서 감사합니다.
LangGraph와 n8n 간의 차이점
LangGraph와 n8n은 서로 다른 워크플로우 구조를 가지고 있습니다. LangGraph는 주로 코드 기반으로 작동하며, 각 노드에서 직접적인 로직을 구현하게 됩니다. 반면, n8n은 GUI 기반으로 직관적인 노드 연결을 통해 흐름을 설계합니다. 따라서 LangGraph에서 코드로 정의된 논리를 n8n에서는 시각적 노드로 표현하는 과정에서 차이가 생길 수 있습니다.
질문에 대한 이해와 설명
check_faq 노드에서의 처리: LangGraph에서 특정 조건(예: FAQ에서 답변을 찾았는지 여부)에 따른 분기를 설정하였다면, 이를 n8n에서도 유사하게 구현해야 합니다. 문제 해결을 위한 워크플로우 디자인이 필요합니다.
AI Agent에게 넘기는 처리: n8n에서는 조건 노드를 활용하여 각 조건에 맞는 분기를 설정하고, 특정 조건 하에 AI Agent로 넘기는 방식을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 입출력 데이터를 기반으로 분기처리 및 AI의 도움을 받을 수 있습니다.
8055kjh님께서 이해하신 방식대로, 입출력의 로직을 자동화하는 AI Agent에 맡기는 부분이 있으며, 필요시 중간에 다른 조건 노드를 추가하여 분기처리를 세밀히 할 수 있습니다.
참고 자료 및 강의
문제를 더 깊이 이해하고 해결할 수 있는 자료로는 다음과 같은 게시글들을 참고해 보세요:
이해를 돕기 위한 설명과 함께 제공된 자료를 통해, 8055kjh님께서 LangGraph와 n8n을 보다 잘 활용하실 수 있기를 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.