AI 팀 자동화 주식 기본 분석 - 질의응답 워크플로우
고급
이것은AI분야의자동화 워크플로우로, 17개의 노드를 포함합니다.주로 Webhook, GoogleDrive, ManualTrigger, RespondToWebhook, LmChatOpenAi 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. AI 팀 자동화 주식 기본 분석 - 질의응답 워크플로우
사전 요구사항
- •HTTP Webhook 엔드포인트(n8n이 자동으로 생성)
- •Google Drive API 인증 정보
- •OpenAI API Key
- •Qdrant 서버 연결 정보
사용된 노드 (17)
카테고리
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"meta": {
"instanceId": "408f9fb9940c3cb18ffdef0e0150fe342d6e655c3a9fac21f0f644e8bedabcd9",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"nodes": [
{
"id": "01730710-e299-4e66-93e9-6079fdf9b8b7",
"name": "Sticky Note1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
2120,
0
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 903.0896125323785,
"height": 733.5099670584011,
"content": "## Step 2: Setup the Q&A \n### The incoming message from the webhook is queried from the Supabase Vector Store. The response is provided in the response webhook. "
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "66aed89e-fd72-4067-82bf-d480be27e5d6",
"name": "워크플로우 '실행' 클릭 시",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
840,
140
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "9dc8f2a7-eeff-4a35-be52-05c42b71eee4",
"name": "Google Drive",
"type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
"position": [
1140,
140
],
"parameters": {
"fileId": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "1LZezppYrWpMStr4qJXtoIX-Dwzvgehll",
"cachedResultUrl": "https://drive.google.com/file/d/1LZezppYrWpMStr4qJXtoIX-Dwzvgehll/view?usp=drivesdk",
"cachedResultName": "crowdstrike.pdf"
},
"options": {},
"operation": "download"
},
"credentials": {
"googleDriveOAuth2Api": {
"id": "yOwz41gMQclOadgu",
"name": "Google Drive account"
}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "1dd3d3fd-6c2e-4e23-9c82-b0d07b199de3",
"name": "Sticky Note",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1100,
0
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 772.0680602743597,
"height": 732.3675002130781,
"content": "## Step 1: Upserting the PDF\n### Fetch file from Google Drive, split it into chunks and insert into Supabase index\n\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4796124f-bc12-4353-b7ea-ec8cd7653e68",
"name": "Sticky Note2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
0,
0
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 710.9124489067698,
"height": 726.4452519516944,
"content": "## Start here: Step-by Step Youtube Tutorial :star:\n\n[](https://www.youtube.com/watch?v=pMvizUx5n1g)\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "1e2ecc88-c8c7-4687-a2a1-b20b0da9b772",
"name": "기본 데이터 로더",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
1400,
320
],
"parameters": {
"options": {
"splitPages": true
},
"dataType": "binary"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6dd8545d-df8c-49ff-acf6-f8c150723ee8",
"name": "재귀적 문자 텍스트 분할기1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter",
"position": [
1400,
460
],
"parameters": {
"options": {},
"chunkSize": 3000,
"chunkOverlap": 200
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6899e2d6-965a-40cd-a34f-a61de8fd32ef",
"name": "Qdrant 벡터 저장소",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreQdrant",
"position": [
1480,
140
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {},
"qdrantCollection": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "crowd"
}
},
"credentials": {
"qdrantApi": {
"id": "NyinAS3Pgfik66w5",
"name": "QdrantApi account"
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "6136c6fb-3d20-44a7-ab00-6c5671bafa10",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"disabled": true,
"position": [
2180,
120
],
"webhookId": "551107fb-b349-4e2b-a888-febe5e282734",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "c970f654-4c79-4637-bec0-73f79a01ab59",
"name": "웹훅",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"position": [
2180,
320
],
"webhookId": "55b825ad-8987-4618-ae92-d9b08966324b",
"parameters": {
"path": "19f5499a-3083-4783-93a0-e8ed76a9f742",
"options": {},
"httpMethod": "POST",
"responseMode": "responseNode"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "e05e9046-de17-4ca1-b1ac-2502ee123e5f",
"name": "검색 QA 체인",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainRetrievalQa",
"position": [
2420,
120
],
"parameters": {
"text": "={{ $json.chatInput || $json.body.input }}",
"options": {},
"promptType": "define"
},
"typeVersion": 1.5
},
{
"id": "ecf0d248-a8a9-45ed-8786-8864547f79b6",
"name": "벡터 저장소 검색기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.retrieverVectorStore",
"position": [
2580,
320
],
"parameters": {
"topK": 5
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4fb1d8ac-bc6f-4f99-965f-7d38ea0680e0",
"name": "Qdrant 벡터 저장소1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreQdrant",
"position": [
2540,
460
],
"parameters": {
"options": {},
"qdrantCollection": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "={{ $json.body.company }}"
}
},
"credentials": {
"qdrantApi": {
"id": "NyinAS3Pgfik66w5",
"name": "QdrantApi account"
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "66868422-39c9-4e76-99b9-a77bb613b248",
"name": "OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
2420,
340
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "8gccIjcuf3gvaoEr",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "f290f809-3b4e-42e3-bfb5-d505566d9275",
"name": "OpenAI 임베딩1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
2520,
580
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "8gccIjcuf3gvaoEr",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "c360f7b3-2ae4-4ebd-85ca-f64c3966e65d",
"name": "OpenAI 임베딩",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
1700,
320
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "8gccIjcuf3gvaoEr",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "9223d119-b5a7-40d4-b8da-f85951b52bde",
"name": "웹훅 응답",
"type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
"position": [
2840,
120
],
"parameters": {
"options": {},
"respondWith": "text",
"responseBody": "={{ $json.response.text }}"
},
"typeVersion": 1.1
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"c970f654-4c79-4637-bec0-73f79a01ab59": {
"main": [
[
{
"node": "e05e9046-de17-4ca1-b1ac-2502ee123e5f",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"9dc8f2a7-eeff-4a35-be52-05c42b71eee4": {
"main": [
[
{
"node": "6899e2d6-965a-40cd-a34f-a61de8fd32ef",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"c360f7b3-2ae4-4ebd-85ca-f64c3966e65d": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "6899e2d6-965a-40cd-a34f-a61de8fd32ef",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"66868422-39c9-4e76-99b9-a77bb613b248": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "e05e9046-de17-4ca1-b1ac-2502ee123e5f",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"f290f809-3b4e-42e3-bfb5-d505566d9275": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "4fb1d8ac-bc6f-4f99-965f-7d38ea0680e0",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"e05e9046-de17-4ca1-b1ac-2502ee123e5f": {
"main": [
[
{
"node": "9223d119-b5a7-40d4-b8da-f85951b52bde",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"1e2ecc88-c8c7-4687-a2a1-b20b0da9b772": {
"ai_document": [
[
{
"node": "6899e2d6-965a-40cd-a34f-a61de8fd32ef",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"4fb1d8ac-bc6f-4f99-965f-7d38ea0680e0": {
"ai_vectorStore": [
[
{
"node": "ecf0d248-a8a9-45ed-8786-8864547f79b6",
"type": "ai_vectorStore",
"index": 0
}
]
]
},
"ecf0d248-a8a9-45ed-8786-8864547f79b6": {
"ai_retriever": [
[
{
"node": "e05e9046-de17-4ca1-b1ac-2502ee123e5f",
"type": "ai_retriever",
"index": 0
}
]
]
},
"6136c6fb-3d20-44a7-ab00-6c5671bafa10": {
"main": [
[
{
"node": "e05e9046-de17-4ca1-b1ac-2502ee123e5f",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"66aed89e-fd72-4067-82bf-d480be27e5d6": {
"main": [
[
{
"node": "9dc8f2a7-eeff-4a35-be52-05c42b71eee4",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"6dd8545d-df8c-49ff-acf6-f8c150723ee8": {
"ai_textSplitter": [
[
{
"node": "1e2ecc88-c8c7-4687-a2a1-b20b0da9b772",
"type": "ai_textSplitter",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
고급 - 인공지능
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
관련 워크플로우 추천
ElevenLabs와 OpenAI를 활용한 음성 RAG 챗봇
ElevenLabs와 OpenAI 기반 AI 음성 챗봇 - 고객 서비스 및 음식 업계에 적합
Webhook
Google Drive
Http Request
+
Webhook
Google Drive
Http Request
23 노드Davide
인공지능
고급 챗봰+RAG 에이전트
OpenAI, Google Sheets, Glide 및 Supabase 기반 AI 구동 RAG 질의응답 챗봰
Set
Webhook
Google Drive
+
Set
Webhook
Google Drive
34 노드Sam Yassine
지원
Voiceflow, Google Calendar 및 RAG을 사용하여 채팅 로봇, 음성 대리자 및 전화 대리자를 구축
사용법 Voiceflow, Google Calendar 및 RAG를 사용하여 채팅 로봇, 음성 및 전화 대리인 구축
Set
Webhook
Google Drive
+
Set
Webhook
Google Drive
34 노드Davide
인공지능
Qdrant를 사용하여 완전한 RAG 시스템, 자동 출처 참조를 포함합니다.
Qdrant, Gemini, OpenAI를 사용하여 자동 참조를 포함한 RAG 시스템을 구축합니다.
Set
Code
Wait
+
Set
Code
Wait
29 노드Davide
인공지능
RetellAI를 사용한 AI 전화 어시스턴트
Retell, Google 캘린더 및 RAG 통합된 AI 전화 어시스턴트 구축
Set
Filter
Webhook
+
Set
Filter
Webhook
36 노드Davide
인공지능
RAG 문서 업데이트 기능 활성화
Google Drive, Qdrant 및 Gemini Chat을 사용하여 RAG 시스템을 구축 및 업데이트
Set
Wait
Google Drive
+
Set
Wait
Google Drive
29 노드Davide
인공지능
워크플로우 정보
난이도
고급
노드 수17
카테고리1
노드 유형13
저자
Derek Cheung
@derekcheungsaDerek is an engineer, instructor, and investor based in Canada. He is publicly building AI applications to solve real-world problems, leveraging his technical expertise to develop practical solutions.
외부 링크
n8n.io에서 보기 →
이 워크플로우 공유