Claude LLM과 n8n 연동을 통한 비정형 데이터 기반 Adaptive Workflow 구현

Context

정해진 규칙 기반의 전통적인 자동화 시스템은 비정형 데이터 처리와 불명확한 사용자 의도 분석에 한계 노출. 정적 로직으로 인한 유연성 부족을 해결하기 위해 LLM의 추론 능력을 워크플로우 오케스트레이션에 결합하는 구조 필요.

Technical Solution

• HTTP Request Node를 통한 Claude API 연동으로 n8n 내부에 AI 추론 레이어 구축
• Prompt Engineering을 통한 출력 형식의 JSON 강제화로 LLM 응답의 Deterministic한 파싱 구현
• 비정형 입력값의 의도 분석(Intent Classification)을 통한 동적 라우팅 로직 설계
• IF Node와 결합한 AI-driven Decision Making 구조로 하드코딩된 조건문 대체
• 대화 이력 및 고객 데이터를 컨텍스트로 주입하여 응답의 정확도를 높이는 RAG 패턴의 기초 적용
• Input-Processing-Decision-Action으로 이어지는 파이프라인 설계를 통한 자동화 루프 완성