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..

AI API를 활용해 서비스를 만들 때 가장 많이 부딪히는 문제는 워크플로우를 얼마나 빠르게 구성할 수 있는가다.코드를 직접 작성하는 것도 좋은 방법이지만, 단순 반복적인 데이터 처리나 API 연동 작업은 시각적으로 조합하는 방식이 훨씬 효율적이다. 이번 글에서는 오픈소스 자동화 툴 n8n과 Upstage Console API를 연결해, 간단한 **채팅 에이전트(Chat Agent)**를 만든 경험을 공유한다. n8n 설치n8n을 실행시키는 가장 간단한 방법은 Docker Hub에서 이미지를 가져와 실행하는 것이다.Docker Hub: https://hub.docker.com/r/n8nio/n8n아래 명령어를 실행하면 바로 n8n 서버가 올라간다.docker run -it --rm \ --name n8..