Slack 프로젝트 업데이트 RAG 에이전트
중급
이것은AI RAG, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 11개의 노드를 포함합니다.주로 Slack, SlackTrigger, Agent, LmChatOpenAi, EmbeddingsOpenAi 등의 노드를 사용하며. GPT와 Pinecone 벡터 RAG 컨텍스트를 사용하여 Slack 메시지에 자동 응답
사전 요구사항
- •Slack Bot Token 또는 Webhook URL
- •OpenAI API Key
- •Pinecone API Key
사용된 노드 (11)
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
{
"id": "mB32fQ5OyrLgbIIZ",
"meta": {
"instanceId": "1c7b08fed4406d546caf4a44e8b942ca317e7e207bb9a5701955a1a6e1ce1843"
},
"name": "Slack Project Update RAG Agent",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "44bc7fc6-9736-48e9-90dc-3098047abdc7",
"name": "Slack 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.slackTrigger",
"position": [
880,
160
],
"parameters": {
"options": {
"userIds": "==[\"User_ID\"]"
},
"trigger": [
"any_event",
"app_mention"
],
"watchWorkspace": true
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "aabbb277-80f5-4316-8845-f34bce33261b",
"name": "OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
1100,
380
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-5",
"cachedResultName": "gpt-5"
},
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "14cb0538-fe7e-4739-9de9-129723400e44",
"name": "심플 메모리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
1280,
380
],
"parameters": {
"sessionKey": "={{ $json.channel }}",
"sessionIdType": "customKey"
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "92db15e1-3228-476f-a3da-1736e8f34d53",
"name": "메시지 보내기",
"type": "n8n-nodes-base.slack",
"position": [
1840,
160
],
"parameters": {
"text": "={{ $json.output }}",
"select": "channel",
"channelId": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "={{ $('Slack Trigger').item.json.channel }}"
},
"otherOptions": {
"sendAsUser": "Jacob",
"includeLinkToWorkflow": false
}
},
"typeVersion": 2.3
},
{
"id": "24714547-eecf-4b11-a58f-c394dc7bc9e4",
"name": "스티키 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1760,
0
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 304,
"height": 624,
"content": "Slack Respond as a User"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "387b6478-c255-42ba-b456-8b90d889e261",
"name": "스티키 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1040,
0
],
"parameters": {
"color": 4,
"width": 704,
"height": 624,
"content": "GPT-5 Agent"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "d4e0c080-fdcc-45b9-89ac-da6ff9d1de4e",
"name": "GPT 5 Slack 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
1200,
160
],
"parameters": {
"text": "={{ $json.text }}",
"options": {
"systemMessage": "You are Jacob, an Engineer at Purple Unicorn IT Solutions. Respond to your members' message on Jacob's behalf on Slack. Sound friendly and natural in a typical tech working environment. \n\n##Tool\nUse the Pinecone Vector Store Tool when asked about Project Updates"
},
"promptType": "define"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "7070bd4b-bc9e-426b-a6d9-074d386d86dd",
"name": "스티키 노트2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
780,
0
],
"parameters": {
"color": 5,
"height": 624,
"content": "Slack Trigger"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "d8e65fda-3927-4404-accf-300c30ebef8e",
"name": "Pinecone 벡터 스토어",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
1440,
340
],
"parameters": {
"mode": "retrieve-as-tool",
"options": {},
"pineconeIndex": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "test",
"cachedResultName": "test"
},
"toolDescription": "Refer to Database for Work Related Information"
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "fe5ef41c-9496-461a-b44a-5bb34aca4967",
"name": "임베딩 OpenAI",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi",
"position": [
1580,
500
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "c11871c8-557c-42f6-ab82-f287b1178798",
"name": "스티키 노트3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
0,
0
],
"parameters": {
"color": 2,
"width": 752,
"height": 1008,
"content": "🛠 GPT-5 + Pinecone-Powered Slack Auto-Responder — Real-Time, Context-Aware Replies for IT & Engineering Teams\n\nDescription\nCut down on context-switching and keep your Slack threads moving with an AI agent that responds on your behalf, pulling real-time knowledge from a Pinecone vector database. Built for IT, DevOps, and engineering environments, this n8n workflow ensures every reply is accurate, context-aware, and instantly available—without you lifting a finger.\n\nCheck out step-by-step video build of workflows like these here:\nhttps://www.youtube.com/@automatewithmarc\n\nHow It Works\n\nSlack Listener: Triggers when you’re mentioned or messaged in relevant channels.\n\nPinecone RAG Retrieval: Pulls the most relevant technical details from your indexed documents, architecture notes, or runbooks.\n\nGPT-5 Processing: Formats the retrieved data into a clear, concise, and technically accurate reply.\n\nThread-Aware Memory: Maintains the conversation state to avoid repeating answers.\n\nSlack Send-as-User: Posts the message under your identity for seamless integration into team workflows.\n\nWhy IT Teams Will Love It\n\n📚 Always up-to-date — If your Pinecone index is refreshed with system docs, runbooks, or KB articles, the bot will always deliver the latest info.\n\n🏗 Technical context retention — Perfect for answering ongoing infrastructure or incident threads.\n\n⏱ Reduced interruption time — No more breaking focus to answer “quick questions.”\n\n🔐 Controlled outputs — Tune GPT-5 to deliver fact-based, low-fluff responses for critical environments.\n\nCommon Use Cases\n\nDevOps: Automated responses to common CI/CD, deployment, or incident queries.\n\nSupport Engineering: Pulling troubleshooting steps directly from KB entries.\n\nProject Coordination: Instant status updates pulled from sprint or release notes.\n\nPro Tips for Deployment\n\nKeep your Pinecone vector DB updated with the latest architecture diagrams, release notes, and SOPs.\n\nUse embeddings tuned for technical documentation to improve retrieval accuracy.\n\nAdd channel-specific prompts if different teams require different response styles (e.g., #devops vs #product)."
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "5a498f5f-a962-44c6-ada3-7426d2cb62c3",
"connections": {
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[
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"type": "ai_memory",
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}
]
]
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"44bc7fc6-9736-48e9-90dc-3098047abdc7": {
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[
{
"node": "d4e0c080-fdcc-45b9-89ac-da6ff9d1de4e",
"type": "main",
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}
]
]
},
"fe5ef41c-9496-461a-b44a-5bb34aca4967": {
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[
{
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}
]
]
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"d4e0c080-fdcc-45b9-89ac-da6ff9d1de4e": {
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[
{
"node": "92db15e1-3228-476f-a3da-1736e8f34d53",
"type": "main",
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}
]
]
},
"aabbb277-80f5-4316-8845-f34bce33261b": {
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[
{
"node": "d4e0c080-fdcc-45b9-89ac-da6ff9d1de4e",
"type": "ai_languageModel",
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}
]
]
},
"d8e65fda-3927-4404-accf-300c30ebef8e": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "d4e0c080-fdcc-45b9-89ac-da6ff9d1de4e",
"type": "ai_tool",
"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 - AI RAG, 멀티모달 AI
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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@marconiAutomating Start-Up and Business processes. Helping non-techies understand and leverage Agentic AI with easy to understand step-by-step tutorials. Check out my educational content: https://www.youtube.com/@Automatewithmarc
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