AI 기반 GitHub 봇: GPT-4o, Pinecone 및 Discord 알림을 활용한 자동 이슈 트라이아지
중급
이것은Engineering, AI분야의자동화 워크플로우로, 12개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Webhook, Agent, RespondToWebhook, LmChatOpenAi 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. AI 기반 GitHub 봇: GPT-4o, Pinecone 및 Discord 알림을 활용한 자동 이슈 트라이아지
사전 요구사항
- •HTTP Webhook 엔드포인트(n8n이 자동으로 생성)
- •OpenAI API Key
- •Pinecone API Key
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": "8931e7db592c2960ce253801ea290c1dc66e447734ce3d968310365665cefc80"
},
"nodes": [
{
"id": "caa04614-4d25-4946-bd71-72dfa42251f6",
"name": "4o, 4o-mini 등1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
-40,
-80
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "25e3bd45-113c-45cf-b40b-90c9c12e2222",
"name": "메모지1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-280,
-20
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "77c6eac4-a0d7-42ef-843f-5619ae0b449a",
"name": "웹훅",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"position": [
-240,
-180
],
"webhookId": "a34e38ea-f5f5-42f8-9044-6a2f7c7de31a",
"parameters": {},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "3d24fc0e-eef0-48c7-8437-94b298a8b887",
"name": "웹훅 응답",
"type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
"position": [
280,
-160
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "42f9b629-1428-44da-823f-4522b87a5e5d",
"name": "이것들을 변경하세요!!!",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-240,
-20
],
"parameters": {},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "ad09148a-f2eb-446f-9c10-464cf52f4a00",
"name": "GitHub 이슈 힌트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
-40,
-180
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.9
},
{
"id": "c8c699ae-970b-4ab6-b559-b07e770bc8a1",
"name": "코드 벡터 읽기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
0,
40
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "e1b6251c-7c99-46a0-a5c3-fdc24a0cb391",
"name": "문서 벡터 읽기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
0,
160
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "d1aa5807-f63a-48a5-9c03-b9e8b1f4a7d8",
"name": "Text Embedding 3 LARGE 사용",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
320,
100
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "3b7d96c3-ba75-46cc-a99b-4e3c37a3658d",
"name": "원한다면 이것들도",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-240,
160
],
"parameters": {},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "bab488d5-787e-48e8-848d-cf23b7ec84f0",
"name": "메모지2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
0,
40
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "7e1c72e8-df34-4bc7-b088-dc6a4f09889f",
"name": "메모지3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
460,
-200
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"77c6eac4-a0d7-42ef-843f-5619ae0b449a": {
"main": [
[
{
"node": "42f9b629-1428-44da-823f-4522b87a5e5d",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"42f9b629-1428-44da-823f-4522b87a5e5d": {
"main": [
[
{
"node": "3b7d96c3-ba75-46cc-a99b-4e3c37a3658d",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"c8c699ae-970b-4ab6-b559-b07e770bc8a1": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "ad09148a-f2eb-446f-9c10-464cf52f4a00",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"e1b6251c-7c99-46a0-a5c3-fdc24a0cb391": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "ad09148a-f2eb-446f-9c10-464cf52f4a00",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"caa04614-4d25-4946-bd71-72dfa42251f6": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "ad09148a-f2eb-446f-9c10-464cf52f4a00",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"ad09148a-f2eb-446f-9c10-464cf52f4a00": {
"main": [
[
{
"node": "3d24fc0e-eef0-48c7-8437-94b298a8b887",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"3b7d96c3-ba75-46cc-a99b-4e3c37a3658d": {
"main": [
[
{
"node": "ad09148a-f2eb-446f-9c10-464cf52f4a00",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"d1aa5807-f63a-48a5-9c03-b9e8b1f4a7d8": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "e1b6251c-7c99-46a0-a5c3-fdc24a0cb391",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
},
{
"node": "c8c699ae-970b-4ab6-b559-b07e770bc8a1",
"type": "ai_embedding",
"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?
중급 - 엔지니어링, 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.
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저자
David Ashby
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외부 링크
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