Nov 25

[n8n Hackathon] AI 기반 자동 콘텐츠 생성·평가·발행 시스템

기술 중심 기업들은 뛰어난 연구·제품·업데이트가 있어도, 이를 외부에 전달하는 콘텐츠 제작 역량이 부족해
기술 PR과 커뮤니케이션이 지속적으로 지연되는 문제가 있습니다.

보고서·PDF·기술 문서에서 핵심 내용을 추출해 SNS 콘텐츠로 재가공하는 과정은 많은 인력·시간·비용을 요구합니다.

특히 이미지·표·피규어를 정확하게 파싱해 전문적인 콘텐츠를 만들기 어려워, 기술 기업의 성장 속도와 콘텐츠 발행 속도 간의 심각한 격차가 발생합니다.

본 프로젝트는 Upstage Document Parser와 Information Extract를 활용해

PDF·보고서·Draft 문서에서 제목, 요약, 핵심 포인트, figure·chart·table 등 시각자료를 자동 추출합니다.

Agentic Flow 기반 워크플로우(n8n)를 통해 문서를 → 콘텐츠 → 평가 → 발행까지 자동화합니다.

추출된 신뢰 가능한 실제 데이터와 기업의 기존 SNS 스타일을 few-shot으로 결합해

X·Instagram·LinkedIn용 콘텐츠 후보 5개씩 자동 생성하고,

페르소나 기반 LLM judge 평가를 통해 이해도·전달력·전문성·바이럴 가능성 등을 점수화해 최종 순위를 결정합니다.

선정된 콘텐츠는 Supabase 저장소로 관리되며, 최종적으로 SNS 플랫폼에 자동 발행됩니다.

1) Upstage Document Parser 기반 PDF·Draft 문서의 figure·chart·table·본문 구조 파싱

2) Upstage Information Extract로 title·summary·key_points를 스키마 기반 추출

3) 실제 문서 근거 기반의 신뢰 가능한 시각자료/텍스트 자동 기획

4) 기업의 기존 SNS를 few-shot으로 학습해 톤앤매너에 맞는 플랫폼별 콘텐츠 5개 생성

5) LLM judge(Solar 기반) 페르소나 평가를 통한 자동 점수화 및 최종 순위 결정

6) n8n Agentic Flow로 전체 생성·평가·발행을 자동화

7) HTML→Image 변환 후 Supabase 저장, 워크플로우 중단 시에도 재시작 가능

8) 최종 콘텐츠를 X·Instagram·LinkedIn에 자동 발행

📌 프로젝트 소개