AI 요약관련 정보

• 흩어진 업무 데이터(GitLab, Google Docs, Notion, Slack 등)로 인해 중요한 정보 검색 및 컨텍스트 파악이 어려워지는 문제점을 AI 업무 자동화로 해결하는 방안을 제시합니다. 🧩
• n8n을 활용하여 분산된 업무 데이터를 수집하고, 벡터 데이터베이스에 저장한 후, LLM(대규모 언어 모델) 도구를 통해 쉽게 검색하고 활용하는 AI 업무 자동화의 핵심 개념을 소개합니다. 💡
• 벡터 데이터베이스(Qdrant)는 데이터를 벡터 좌표값으로 저장하여 의미론적 유사도 검색을 가능하게 하며, n8n과 연동하여 비정형 데이터를 효율적으로 관리하고 검색하는 핵심 역할을 수행합니다. 📊
• MCP(LLM 서버)는 AI 모델이 다양한 데이터 소스 및 도구에 접근하는 방법을 표준화하는 '허브' 역할을 하며, Qdrant 벡터 서치 MCP 서버를 통해 벡터 DB의 데이터를 LLM 클라이언트(예: Cursor, Claude, Nexar)에서 활용할 수 있도록 연결합니다. 🔗
• n8n 워크플로우는 Google Calendar, Docs, Slack, GitLab 등 다양한 플랫폼의 데이터를 수집하여 Qdrant 벡터 스토어 노드로 전달하며, 'Recursive Character Text Splitter'와 'OpenAI Embedding' 노드를 통해 데이터를 벡터화하여 저장합니다. ⚙️
• MCP 서버를 통해 연결된 AI 서비스(예: Nexar)는 단순히 데이터를 찾는 것을 넘어, 검색된 정보를 바탕으로 보고서 작성, 슬라이드 생성 등 새로운 콘텐츠를 가공하고 생산하는 상호작용적 활용이 가능합니다. ✍️
• Qdrant는 무료 클라우드 요금제 및 오픈소스 제공으로 개인/소규모 팀의 비용 부담을 줄이며, n8n 워크플로우는 스케줄링을 통해 데이터 갱신을 자동화하여 유연한 운영 환경을 제공합니다. 💰
• 인포그랩은 n8n 공식 파트너로서 AI 에이전트 개발 및 n8n 비즈니스/엔터프라이즈 플랜 지원을 통해 기업의 AI 업무 자동화 도입을 돕는 전문성을 강조합니다. 🤝