5주차 챌린지

노드 구성

실행 로그

airtable 결과

OCR(업스테이지 api) 기능을 통해 이미지에서 텍스트를 추출하고,
추출한 텍스트를 json형태로 가공하여 LLM에 프롬프팅하여 원하는 정보를 추출한 뒤
(이 과정에서 먼저 정규식이나 파서를 활용하는 것도 좋아보임)
airtable에 레코드로 업로드하는 것까지 수행했습니다.

n8n을 활용해 지금까지 5가지 과제를 수행하였는데,
api키를 발급받고 credential로 추가한 뒤 적용하는 과정이 가장 어려운 것 같습니다.
물론 그마저도 AI한테 물어보면 해결되긴 하지만 ㅎㅎ;

이번 과제의 병목은 LLM 호출이었습니다. 단일 처리에서는 LLM 응답 대기 시간이 전체 실행 시간의 대부분을 차지했고, 실제 업무에 적용한다면 여러 문서를 batch 단위로 큐잉하거나 worker 기반 병렬 실행 구조로 분리해 전체 처리량을 높이는 방식을 검토해야 할 것 같습니다.