현대 업무 환경에서 문서 공유 및 분석은 필수적인 과정입니다. 그러나 Slack에 업로드된 대량의 문서를 수동으로 처리하는 것은 시간 소모적이며, 핵심 정보 추출이나 질의응답에 대한 즉각적인 대응이 어렵습니다. 본 프로젝트에서는 n8n 기반 문서 요약 및 질의응답 Agent System을 개발하여 이러한 문제를 해결했습니다. Upstage의 Solar Pro 2와 Document Parse API를 활용해 다양한 형식의 문서를 자동으로 분석하고, 요약 및 문맥 기반 답변을 제공하는 시스템을 구축했습니다.
Empty space, drag to resize
🧐 문제 정의
문제: 문서 처리의 비효율성
팀 내에서 보고서, 논문 등 긴 문서를 Slack에 공유한 후, 구성원들이 개별적으로 문서를 읽고 요약하거나 필요한 정보를 검색하는 과정에서 많은 시간이 소모되었습니다. 특히 회의 준비나 검토 시 동일한 문서를 반복적으로 확인하며, 핵심 내용을 빠르게 파악하거나 특정 질문에 대한 답변을 즉시 얻기 어려웠습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 시스템이 필요했습니다:
- Slack에 업로드된 문서를 자동으로 분석하는 기능
- 문서 내용을 기반으로 한 즉각적인 요약 및 질의응답 기능
- 대량 문서 처리 시 안정성과 확장성을 보장하는 비동기 프로세스
Empty space, drag to resize
💡 문제 해결
가장 큰 기술적 난제는 Slack의 "Get many files" 노드에서 특정 사용자가 업로드한 파일만 필터링하는 것이었습니다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 적용했습니다:
Slack 트리거에서 출력된 file array의 개수와 이벤트 타임스탬프를 활용해 필터 조건을 생성
사용자가 업로드한 최신 파일만 선택적으로 처리하도록 로직 설계
n8n의 비동기 워크플로우와 Upstage API를 연동해 대량 문서도 안정적으로 처리
이를 통해 사용자 개입 없이도 Slack에 업로드된 문서를 자동으로 분석하고, 요약 및 질의응답이 가능한 시스템을 완성할 수 있었습니다.
Empty space, drag to resize
⚙️ 핵심 기능
핵심 기능 핵심 기능: 문서 이해 자동화의 3대 혁신
1. 문서 자동 분석 및 요약 처리
Slack에 업로드된 PDF, HWP, DOCX 등 다양한 형식의 문서를 n8n이 자동 수집
Upstage의 Document Parse API로 문서 내용을 텍스트 변환 후, Solar Pro 2에 전달해 핵심 요약문 생성
사용자는 원본 문서를 읽지 않고도 주요 내용을 즉시 파악 가능
2. 문서 기반 질의응답(Q/A) 기능
사용자가 Slack에서 질문을 입력하면, n8n이 문서 내용 및 기존 요약 결과를 Solar Pro 2에 전달
문맥을 이해한 정확한 답변 생성 (예: "3장의 주요 데이터는?")
파일을 다시 열거나 내용을 검색하는 과정을 생략해 업무 효율성 향상
3. 자동화된 비동기 프로세스 처리
트리거 감지 → 파일 존재 확인 → 다량 파일 확보 → 파일 다운로드 → 파싱 → AI 요약 → JavaScript 변환 → 요약 제공까지 전 과정 자동화
