LLM을 모델을 많이 쓰는 사람이라면 같은 질문이라도 프롬프트를 어떻게 쓰느냐에 따라 결과가 완전히 달라지는 것을 경험해봤을 것이다. 결국 중요한 건 AI가 내 의도를 얼마나 정확히 이해하게 하느냐인데, 그걸 매번 사람이 일일이 조율하는 건 생각보다 쉽지 않다. 때문에 이미 서비스 중인 ‘Prompt Engineering Tool’들도 있을 정도다.그래서 이번 프로젝트는 n8n 워크플로우에 Upstage Solar Pro 모델을 연동해 AI가 자동으로 완성도 높은 프롬프트를 생성하는 시스템을 만들어보았다.사용자가 직접 프롬프트를 작성하지 않아도 AI가 대화 맥락을 분석해 부족한 정보를 스스로 묻고 모든 입력을 종합해 최적화된 프롬프트를 JSON 형식으로 반환한다. Upstage LLM 연동하는 방법은 이..

Upstage Console은 문서 기반 Q&A 서비스 구축이나, 계약서·증빙 자료 등에서 핵심 정보를 자동으로 추출해야 하는 작업처럼복잡한 문서 관련 워크플로우에 LLM을 활용하고자 할 때 쓸 수 있는 플랫폼이다. Solar 계열 LLM으로 질의응답과 대화형 분석을 수행하고, OCR로 스캔 이미지를 인식하며, PDF나 Word 같은 문서를 구조화된 데이터로 변환한다. 여기에 요약·분류 같은 정보 추출 기능까지 바로 붙일 수 있다.회원가입만 하면 $10의 무료 크레딧으로 바로 Playground 테스트가 가능해 초기 PoC와 프로토타입 구축에도 유리하다.뿐만 아니라 추천인 코드 입력하면 $70 credit도 준다. 추천인 코드:UPWAVE-YOONK 아직까지 모든 워크플로우를 대체할 만큼 만능은 아니지만..

Upstage LMS(링크)에서는 Education(교육), Medical(의료), NGO/NPO(비영리 조직)라는 세 가지 분야를 중심으로, 단순히 모델을 설명하는 것을 넘어 실제 서비스 상황을 가정한 데모 영상을 제공하고 있다. 각 Use Case는 단순한 모델 설명을 넘어 두 가지 질문을 중심으로 전개된다.어떤 문제를 해결할 수 있는가?예: 교육 분야에서는 “학생의 서술형 답안을 어떻게 효율적으로 피드백할 수 있을까?”의료 분야에서는 “의료 기록에서 핵심 정보를 어떻게 빠르게 추출해 진료 효율을 높일 수 있을까?”NGO 분야에서는 “후원자·수혜자 데이터를 어떻게 구조화해서 투명하게 관리할 수 있을까?”실제 서비스로 구현하면 어떻게 동작하는가?이 부분이 특히 유익했습니다. 단순히 “이런 모델을 쓸..