데이터에서 즐거움으로: n8n과 LLM을 활용한 인사이트 기반 날씨 업데이트 자동화

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

- 소프트웨어 개발자 및 자동화 엔지니어

- AI와 워크플로우 도구를 결합한 프로젝트에 관심 있는 개발자

- 복잡한 데이터 처리와 콘텐츠 생성 자동화를 탐구하는 이들

- 난이도: 중간 (LLM 활용 및 n8n 워크플로우 설정 기초 지식 필요)

핵심 요약

• n8n과 LLM(Gemini 2.5 Pro)을 결합해 날씨 데이터를 분석하고 인사이트 기반 트윗을 자동 생성
• HTTP Request, Code Node, OpenAI Node, X (Twitter) Node 등의 n8n 모듈을 활용한 구조화된 워크플로우 설계
• LLM의 자연어 처리 능력을 통해 복잡한 조건 판단 및 창의적 콘텐츠 생성 가능

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 초기 아이디어

• "유럽에서 가장 좋은 날씨"를 정의하고 트윗으로 공유하는 프로젝트(이름: Kairos)
• "좋은 날씨" 기준 설정(예: 18–28°C, 햇빛, 낮은 강수확률)
• 30개 도시의 5일 예보 데이터를 기반으로 트윗 생성

2. n8n을 통한 데이터 수집 및 처리

• OpenWeatherMap에서 30개 도시의 날씨 데이터 수집 (HTTP Request + Split Out 노드)
• Code Node로 불필요한 필드 제거 및 JSON 포맷 정리
• 예시 데이터 구조:

{
  "fetch_date": "May 16, 2025",
  "weather_reports": [
    {
      "city_name": "Paris, FR",
      "daily_forecast": [
        {"day": 1, "temp_max": 22, "condition": "Sunny", "precip_prob": 10}
      ]
    }
  ]
}

3. LLM 활용한 데이터 분석 및 트윗 생성

• Gemini 2.5 Pro (OpenRouter를 통해 접근)으로 날씨 데이터 분석
• Prompt Engineering을 통해 LLM에 명확한 지시사항 제공 (예: "기온, 햇빛, 강수확률 기준으로 최적 도시 선정")
• 결과물:

- 선정 도시 및 이유

- suggested_tweet (이모티콘 포함)

4. n8n 워크플로우 구성

• AI Integration: OpenAI 노드를 통해 LLM 호출
• Action & Communication: X (Twitter) 노드로 트윗 게시, Gmail 노드로 확인 이메일 전송
• Reliability & Scheduling: 2주간 주기적 실행 및 오류 발생 시 이메일 알림

5. 결론 및 핵심 인사이트

• LLMs as Data Analysts: 복잡한 조건 판단을 자연어 지시로 대체
• LLMs as Content Generators: 데이터 기반으로 스타일화된 트윗 생성 가능
• Prompt Engineering의 중요성: 명확한 지시가 LLM의 출력 품질에 직접 영향

결론

• n8n + LLM 결합은 복잡한 데이터 분석과 창의적 콘텐츠 생성을 자동화할 수 있는 강력한 조합
• Prompt Engineering을 통해 LLM의 성능을 극대화하고, n8n을 통해 워크플로우의 안정성과 확장성을 확보해야 함
• 실무 적용 팁: 명확한 지시문 작성, n8n 노드의 역할 분담, 정기적 오류 감지 시스템 구축