Dec 8

[생산성/협업/문서처리] DocFlow AI: 문서 협업 자동화 워크플로우 시스템

연구실, 동아리, 조직 등 협업 환경에서는 주기적으로 보고서를 수합하고 요약하여 Slack이나 이메일로 공유하는 문서 기반 협업 및 작업이 반복적으로 발생합니다. 하지만 실제 운영에서는 팀원들이 보내는 문서 포맷이 제각각이고, 담당자가 수동으로 읽고 요약한 뒤 통합 보고서를 만들어야 합니다.

더 나아가 승인 후에는 협업 툴에 직접 일정을 등록하거나 피드백을 정리하는 후속 조치까지 전부 수작업으로 이뤄져, 업무 흐름이 단절되고 누락이 발생하는 일이 잦습니다.

이러한 수작업 중심의 협업은 일정 지연과 커뮤니케이션 오류를 유발하며, 이는 소규모 팀의 생산성과 책임성에 직접적인 영향을 미칩니다. 저희 팀은 이 비효율적인 업무 흐름을 자동화로 근본적으로 해결하고자 했습니다.

저희는 이 문제를 해결하기 위해 n8n와 Slack 기반의 자동화 워크플로우와 Upstage의 Document Parser, Solar Chat 노드를 중심으로 한 AI 기반 협업 자동화 시스템 DocFlow AI를 개발했습니다.

1. 팀원들이 Google Drive에 문서를 업로드하면,

2. Upstage Document Parser가 문서 내용을 구조화된 JSON으로 변환하고,

3. Solar Chat이 JSON을 바탕으로 핵심 내용을 요약하여 Slack 승인 메시지로 전송합니다.

4. Slack에서 "승인" 버튼을 클릭하면, 자동으로 요약 보고서가 공유되고, 추출된 Follow-Up 데이터를 활용하여 Google Calendar에 관련 일정이 등록됩니다.

모든 과정은 n8n 워크플로우 내에서 작동하며, 다중 문서 처리, 실패 대응 로직, JSON 기반 파이프라인 구조까지 포함하여 현실 적용에 필요한 안정성과 확장성을 갖춘 구조로 구현했습니다.

[문서 파싱 및 정형 데이터 추출]

Upstage Document Parser를 활용하여 다양한 포맷(PDF, Word, xlsx 등)의 문서에서 업무 내용, 진행률, 이슈 등 핵심 정보를 구조화된 JSON 데이터로 정제합니다.

[Solar Chat 기반 팀 통합 보고서 자동 생성]

각 문서의 파싱 결과를 Solar Chat에 입력하여 개인 요약 → 팀 통합 보고서를 생성합니다. 특히, 보고서의 Follow-Up 항목을 LLM이 JSON 형태로 강제 출력하도록 프롬프트를 설계하고, 이를 n8n의 Code 노드로 파싱하여 Slack 전달, 캘린더 등록 등 후속 조치에 바로 활용할 수 있는 정형 데이터 파이프라인을 구성했습니다.

[다중 문서 처리 및 예외 대응 설계]

루프와 Aggregate 구조를 활용하여 여러 문서를 효율적으로 수집 및 통합 처리합니다. 파싱 실패 문서도 JSON 스키마를 맞춰 처리하는 예외 대응 로직을 통해, 전체 프로세스의 중단 없이 안정적으로 작동할 수 있도록 설계했습니다.

[Slack 승인 기반 후속 조치 자동화]

Slack에서 승인자가 버튼을 클릭하면, 요약된 보고서를 팀 채널에 자동 전달합니다. 또한, Solar Chat에서 추출된 Follow-Up 항목을 활용하여 Google Calendar에 자동으로 일정을 등록합니다. 이 후속 처리 흐름은 Sub-Workflow 구조로 모듈화하여, 기능의 재활용성과 워크플로우의 유지보수성을 높였습니다. 결정 이력을 비공개 승인 채널에 기록하여 책임성을 강화했습니다.

기존 문서 요약 솔루션과 달리, 저희는 단순 요약에 그치지 않고 후속 조치(Follow-Up)를 구조화된 데이터로 추출하고, Human-in-the-loop 승인을 거쳐 Google Calendar 일정 등록까지 완전 자동화함으로써 문서 기반 협업의 전체 흐름을 end-to-end로 연결했습니다.

[생산성/협업/문서처리] DocFlow AI: 문서 협업 자동화 워크플로우 시스템

📌 프로젝트 소개

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