LLM을 활용한 서버 에러 분석 및 개선 가이드 자동화: Flowise 기반 워크플로우 구축

핵심 기술: 본 콘텐츠는 LLM(대형 언어 모델)과 Flowise 워크플로 빌더를 활용하여 서버 개발 시 발생하는 에러 메시지의 불친절함이나 추상성 문제를 해결하고, 개발자의 생산성을 향상시키는 방법을 제시합니다. 에러 분석 자동화를 통해 불필요한 시간 낭비를 줄이고 팀 전체의 효율성을 높이는 데 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항:
* 문제 정의: 클라이언트 호출 시 발생하는 에러 메시지가 불충분하거나 보안 이슈로 추상화되어 원인 파악 및 해결에 어려움이 있는 상황을 지적합니다.
* 해결 방안: LLM에게 요청 정보, API 스펙, 에러 스택 트레이스 등의 정보를 제공하여 에러 원인 분석 및 해결책 제안을 자동화합니다.
* 도구 활용: Flowise 오픈소스 LLM 워크플로 빌더를 사용하여 코딩 없이 LLM 기반 애플리케이션을 구성 및 배포합니다.
* 주요 구성 요소: ChatOpenAI, API Loader, Structured Output Parser, Chat Prompt Template 등을 활용합니다.
* 언어 모델: 토스에서 자체 생성한 toss-standard 모델을 사용합니다.
* API 스펙 활용: Swagger (springdoc-openapi-starter-webmvc-ui, springdoc-openapi-starter-webmvc-api)를 통해 API 스펙을 JSON 형태로 LLM에 제공하여, 요청을 식별하고 메타데이터로 활용합니다.
* Structured Output Parser: LLM의 응답을 JSON 형태(action, reason, guide, inference)로 구조화하여 일관성 있고 이해하기 쉬운 결과물을 도출합니다. inference 키를 통해 LLM의 추론 과정을 명확히 합니다.
* 프롬프트 엔지니어링: 고급 BE 개발자 및 주니어 FE/PM 역할을 부여하고, API 스펙을 메타데이터로 활용하며, 클래스 및 메서드 정보로 추론을 보완하고, 예시와 추론 이유를 제공하여 정확도를 높입니다.
* 구체적인 에러 분석 로직:
* Exception 객체에서 애플리케이션 정보 필터링 (회사명, 서비스명 포함 클래스명 StackTraceElement).
* 예외 메시지와 필터링된 스택 트레이스를 조합하여 cause 필드 생성.
* 메소드 시그니처(클래스명, 라인 번호, 파라미터, 반환 타입) 정보를 제공하여 LLM의 추론 정확도 향상.
* request.getAttribute(HandlerMapping.BEST_MATCHING_PATTERN_ATTRIBUTE)를 활용하여 API 경로 매칭.
* 알림 시스템: 분석 결과를 바탕으로 팀원들에게 메신저 알림을 전송하여 비동기적 협업을 지원합니다. (알림 기준, 주기, 로그 링크 첨부 등 정책 포함)

개발 임팩트:
* 에러 발생 시 원인 파악 및 해결 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.
* 팀원 간의 효과적인 커뮤니케이션을 지원하여 협업 효율성을 증대시킵니다.
* 개발자의 디버깅 경험을 개선하고 전반적인 개발 생산성을 향상시킵니다.
* 새로운 기술(LLM)을 실제 개발 프로세스에 성공적으로 적용하는 사례를 제공합니다.

커뮤니티 반응: (원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, LLM을 활용한 개발 자동화 트렌드와 관련된 긍정적인 반응을 예상할 수 있습니다.)