n8n 기반 AI 컨텍스트 DB 자동화 파이프라인

Context

조직 내에서 매일 발생하는 수많은 회의록, 제안서, 슬랙(Slack) 논의 내역 등 방대한 문서가 비정형 텍스트 형태로 방치되고 있었습니다. 특정 프로젝트나 이슈에 대한 과거 히스토리를 파악하거나 연관 부서에 필요한 정보를 공유하기 위해 사람들이 직접 문서를 찾아 읽고 정리하는 데 너무 많은 리소스가 소모되는 비효율이 발생했습니다.

Action

노코드(No-code) 자동화 툴인 n8n과 Gemini API를 결합하여, 문서를 자동으로 수집, 분석, 태깅하여 데이터베이스(DB)화하는 “Zero-Touch Workflow”를 구축했습니다.

1. 데이터 수집 & 청킹(Chunking): Slack, Google Docs 등에서 발생하는 비정형 텍스트를 n8n 웹훅(Webhook)을 통해 수집하고, 의미 단위(문장 또는 문단)로 분할합니다.
2. LLM 문맥 분석: 분할된 텍스트 청크를 Gemini API로 전송하여 주요 키워드 추출, 요약, 그리고 정보가 필요한 연관 부서를 자동 추론하도록 프롬프트를 구성했습니다.
3. 정형화 및 적재: AI가 분석한 결과를 구조화된 JSON 형태로 변환하여 노션(Notion) DB 또는 사내 시스템에 자동 적재합니다.

Impact

• 검색 및 공유 비용 제로화: 담당자가 직접 문서를 요약하고 태깅하는 작업 시간이 100% 절감되었습니다.
• 사일로(Silo) 타파: Gemini가 문맥을 파악하여 관련 부서(예: 영업팀 논의를 프로덕트 팀에 자동 공유)를 지정해 줌으로써 부서 간 정보 비대칭이 해소되었습니다.
• 지식 자산화: 버려지던 텍스트 데이터가 언제든 검색 가능한 정형화된 회사의 자산(Context DB)으로 전환되었습니다.