n8n과 LLM을 활용한 AI 기반 날씨 자동화 워크플로우: Kairos 프로젝트

핵심 기술

이 콘텐츠는 n8n과 LLM(Large Language Model)을 결합하여 유럽 전역의 날씨 데이터를 분석하고, 최적의 날씨를 찾아 트윗하는 "Kairos"라는 AI 기반 날씨 스카우트 프로젝트를 소개합니다.

기술적 세부사항

• 데이터 수집: OpenWeatherMap API를 사용하여 30개 유럽 도시의 5일간 날씨 예보를 n8n의 HTTP Request 노드를 통해 수집합니다.
• 데이터 전처리: n8n의 Code Node를 사용하여 수집된 JSON 데이터를 클리닝하고 필요한 필드만 추출하여 LLM이 이해하기 쉬운 구조로 변환합니다.
• AI 기반 분석 및 콘텐츠 생성: 전처리된 날씨 데이터를 n8n의 OpenAI 노드를 통해 Gemini 2.5 Pro LLM에 전달합니다. LLM은 "최적의 날씨"(쾌적한 온도, 맑은 날씨, 낮은 강수 확률, 계절 대비 이례적으로 좋은 날씨)를 정의하고, 여러 도시를 비교 분석하여 최적의 도시를 선정합니다. 또한, 선정된 도시와 날씨 정보를 기반으로 자연스럽고 매력적인 트윗을 생성합니다.
• 자동화 워크플로우: n8n의 Split Out 노드를 활용하여 데이터 처리 및 LLM 호출 과정을 효율적으로 관리합니다. 최종적으로 생성된 트윗은 X(Twitter) 노드를 통해 자동으로 게시되며, Gmail 노드를 통해 사용자에게 알림을 보냅니다.
• 안정성 및 스케줄링: n8n의 스케줄링 기능을 활용하여 워크플로우를 정기적으로 실행하고, 별도의 오류 처리 워크플로우를 통해 시스템 안정성을 확보합니다.

개발 임팩트

• 코드량 감소: 복잡한 조건부 로직 및 데이터 분석 코드를 LLM 프롬프트 엔지니어링으로 대체하여 개발 생산성을 크게 향상시킵니다.
• 지능형 의사결정: LLM의 추론 능력을 활용하여 인간적인 판단이 필요한 "최적"의 기준을 정의하고 적용할 수 있습니다.
• 창의적 콘텐츠 자동 생성: 데이터 분석 결과를 기반으로 맥락에 맞는 매력적인 소셜 미디어 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.
• 통합 자동화 플랫폼: n8n은 데이터 수집부터 처리, AI 연동, 결과 게시까지 전 과정을 통합 관리하는 강력한 프레임워크 역할을 수행합니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 내에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 제시된 기술적 접근 방식은 개발 커뮤니티에서 자동화 및 AI 활용에 대한 높은 관심을 유발할 수 있습니다.