프로젝트 배경
1) 문제점
사내 리서치 자료와 보고서가 여러 채널과 개인 PC에 흩어져 있어 재사용 및 검색이 어려움
중복 리서치와 반복 작성이 자주 발생함
보고서 생성 시 사내 민감 데이터가 외부 LLM API로 유출될 위험 존재
2) 프로젝트 목표
통합 질의-응답 리서치 시스템 구축: 문서 검색 + 질의응답 + 보고서 생성을 하나의 워크플로우로 자동화
AI 모델 연동형 보고서 자동 생성: 사용자 질의 → 웹 스크래핑/LLM로 데이터 수집 → 사내 AI 모델 호출 → 분석 결과 리포트화
보안성 강화: Qwen 2.5와 같은 오픈소스 LLM을 사내에 로컬 배치하여, 외부 API 호출 없이도 AI 리포트 생성이 가능하도록 구현
3) 주안점
도메인 특화 모델 연동: 파이썬 기반 금융/정책/기상 AI 모델 등과 연동하여 예측 결과 및 시각화를 자동 삽입
자동 인풋 생성 → 자동 분석 호출 → 자동 시각화 보고서 출력으로 이어지는 단일 워크플로우
보안 중심 설계: 외부 전송 없이도 리서치가 가능한 오픈소스 기반 LLM(Qwen 2.5 등) 사용
지속 가능한 문서 관리 시스템: Notion DB 연동, 상태값 관리, 수정 이력 추적, Last Update 자동 기록
사내 리서치 자료와 보고서가 여러 채널과 개인 PC에 흩어져 있어 재사용 및 검색이 어려움
중복 리서치와 반복 작성이 자주 발생함
보고서 생성 시 사내 민감 데이터가 외부 LLM API로 유출될 위험 존재
2) 프로젝트 목표
통합 질의-응답 리서치 시스템 구축: 문서 검색 + 질의응답 + 보고서 생성을 하나의 워크플로우로 자동화
AI 모델 연동형 보고서 자동 생성: 사용자 질의 → 웹 스크래핑/LLM로 데이터 수집 → 사내 AI 모델 호출 → 분석 결과 리포트화
보안성 강화: Qwen 2.5와 같은 오픈소스 LLM을 사내에 로컬 배치하여, 외부 API 호출 없이도 AI 리포트 생성이 가능하도록 구현
3) 주안점
도메인 특화 모델 연동: 파이썬 기반 금융/정책/기상 AI 모델 등과 연동하여 예측 결과 및 시각화를 자동 삽입
자동 인풋 생성 → 자동 분석 호출 → 자동 시각화 보고서 출력으로 이어지는 단일 워크플로우
보안 중심 설계: 외부 전송 없이도 리서치가 가능한 오픈소스 기반 LLM(Qwen 2.5 등) 사용
지속 가능한 문서 관리 시스템: Notion DB 연동, 상태값 관리, 수정 이력 추적, Last Update 자동 기록
프로젝트 성과
리서치 자동화율 90% 이상
수동 리서치-정리 업무 시간 3시간 → 15분 내 처리
보안 강화
Qwen 2.5 기반 리포트 생성 성공 → 외부 LLM 호출 0%
모델 연동 자동화 성공
파이썬 기반 금융/ESG 예측 모델 100% 자동 호출 및 시각화 삽입
중복 질의 감소
유사 질의 42% 자동 감지 및 필터링
핵심 기능

Qwen 2.5 기반 리포트 작성
오픈소스 LLM을 활용하여 민감한 사내 데이터가 외부 유출되지 않도록 보안 유지

파이썬 AI 모델 연동
금융/산업 AI 모델 호출 후 시각화 결과 자동 생성 및 리포트 내 삽입

자동 데이터 수집
Web scraping과 LLM이 리서치 인풋 데이터를 자동 확보


Notion DB 연동
질의 ID, 상태값, 업데이트 날짜 등 메타데이터와 함께 리포트 저장 및 관리
진행 단계
기획
2025.04.
도메인 모델 연동, Web Scrape 범위 설정, 내부 보안 고려
개발
2025.04.
n8n 기반 LLM+Notion+Python 모델 연동 플로우 구현
테스트
2025.06.
실제 금융, 정책, 공급망 분석 요청을 통한 QA, 내부 사용 배포 및 사용자 피드백 기반 개선 진행 중
프로젝트 상세
본 프로젝트는 내부 전략 보고서, 리서치 요청, 또는 시장 분석을 효율적으로 자동화하기 위해 기획되었습니다.
사용자가 리서치 요청을 하면, 해당 질의를 시간적 문맥과 주제 범위에 맞춰 LLM이 후속 질문을 자동 생성하고,
응답 내용을 기반으로 구조화된 리포트를 자동 작성하여 Notion 테이블에 업로드합니다.
???? 성과 지표
수동 작성 시간 2~3시간 → 평균 10분 내 자동 보고서 생성
리포트 생성 정확도 및 응답 만족도 평균 4.8/5 (사내 테스트 기준)
응답 요청 대비 생성 성공률 95% 이상
PDF 보고서 export 후 외부 이메일 공유까지 전체 프로세스 자동화
✅ 1) 포트폴리오 소개
해당 프로젝트는 LLM 기반 AI 리서처 시스템으로,
기업 또는 개인 리서처의 질의응답, 리포트 생성, 데이터 기반 인사이트 작성을 자동화합니다.
주요 타깃은 분석가, 전략 담당자, 기업 리서치팀이며,
자연어 질의만으로 수분 내에 정리된 PDF 리포트를 자동 생성합니다.
✅ 2) 작업 범위 및 지원 환경
작업 범위:
n8n 기반 멀티노드 워크플로우 설계
OpenAI API 및 Notion API 연동
PDF 리포트 마크다운 변환 및 자동 업로드 시스템 구축
후속 질문 유도 및 답변 수집 폼 개발
Query rewrite 및 시간 해석 기능 탑재
지원 환경:
Web 기반 Notion 연동 서비스
사용자 입력 폼 + 관리자 워크플로우 자동 실행
향후 SaaS 기반 배포도 고려된 구조
✅ 3) 주요 업무
사용자 요청 자동 처리: 질의 입력 → 주제 분석 → 후속 질문 유도 → 응답 수집
LLM 기반 보고서 자동 생성: GPT 기반 분석 및 요약 정리
보고서 자동 저장 및 추적: Notion 테이블에 요청별 결과 저장 및 Last Update 자동화
Markdown → PDF 변환 기능: HTML/MD 리포트를 PDF로 export
워크플로우 자동화 관리: n8n 기반으로 모든 단계 비동기 처리 + Webhook 대응
✅ 4) 주안점
비전문가도 사용할 수 있는 자연어 기반 질의 처리
질문 의도 명확화 + 시간 문맥 재해석(Query Rewriting)
중복 리서치 방지 및 요청 추적을 위한 Request ID 관리
최종 리포트는 Markdown 형식으로 관리되며 PDF 형태로 손쉽게 변환 가능
확장성과 유연성 확보: n8n의 Node 기반 플로우 설계로 다양한 API 연동 가능
사용자가 리서치 요청을 하면, 해당 질의를 시간적 문맥과 주제 범위에 맞춰 LLM이 후속 질문을 자동 생성하고,
응답 내용을 기반으로 구조화된 리포트를 자동 작성하여 Notion 테이블에 업로드합니다.
???? 성과 지표
수동 작성 시간 2~3시간 → 평균 10분 내 자동 보고서 생성
리포트 생성 정확도 및 응답 만족도 평균 4.8/5 (사내 테스트 기준)
응답 요청 대비 생성 성공률 95% 이상
PDF 보고서 export 후 외부 이메일 공유까지 전체 프로세스 자동화
✅ 1) 포트폴리오 소개
해당 프로젝트는 LLM 기반 AI 리서처 시스템으로,
기업 또는 개인 리서처의 질의응답, 리포트 생성, 데이터 기반 인사이트 작성을 자동화합니다.
주요 타깃은 분석가, 전략 담당자, 기업 리서치팀이며,
자연어 질의만으로 수분 내에 정리된 PDF 리포트를 자동 생성합니다.
✅ 2) 작업 범위 및 지원 환경
작업 범위:
n8n 기반 멀티노드 워크플로우 설계
OpenAI API 및 Notion API 연동
PDF 리포트 마크다운 변환 및 자동 업로드 시스템 구축
후속 질문 유도 및 답변 수집 폼 개발
Query rewrite 및 시간 해석 기능 탑재
지원 환경:
Web 기반 Notion 연동 서비스
사용자 입력 폼 + 관리자 워크플로우 자동 실행
향후 SaaS 기반 배포도 고려된 구조
✅ 3) 주요 업무
사용자 요청 자동 처리: 질의 입력 → 주제 분석 → 후속 질문 유도 → 응답 수집
LLM 기반 보고서 자동 생성: GPT 기반 분석 및 요약 정리
보고서 자동 저장 및 추적: Notion 테이블에 요청별 결과 저장 및 Last Update 자동화
Markdown → PDF 변환 기능: HTML/MD 리포트를 PDF로 export
워크플로우 자동화 관리: n8n 기반으로 모든 단계 비동기 처리 + Webhook 대응
✅ 4) 주안점
비전문가도 사용할 수 있는 자연어 기반 질의 처리
질문 의도 명확화 + 시간 문맥 재해석(Query Rewriting)
중복 리서치 방지 및 요청 추적을 위한 Request ID 관리
최종 리포트는 Markdown 형식으로 관리되며 PDF 형태로 손쉽게 변환 가능
확장성과 유연성 확보: n8n의 Node 기반 플로우 설계로 다양한 API 연동 가능

n8n 워크플로우

주요 기능

테이블 DB

생성된 딥리서치 보고서 예시