사용자 정의 n8n 워크플로우 도구 노드#

워크플로우 도구 노드는 tool로, agent가 다른 n8n 워크플로우를 실행하고 출력 데이터를 가져올 수 있게 해줍니다.

이 페이지에서는 워크플로우 도구 노드의 노드 매개변수와 더 많은 자료에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.

하위 노드에서의 매개변수 해석

하위 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다.

대부분의 노드는(루트 노드 포함) 여러 개의 항목을 입력으로 받아 각 항목을 개별적으로 처리한 후 결과를 출력합니다.
이 과정에서 표현식을 사용하면 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 표현식을 순차적으로 해석합니다.
예를 들어, name 값이 5개 있는 경우, {{ $json.name }} 표현식은 각각의 이름으로 순차적으로 해석됩니다.

하지만 하위 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다.
즉, name 값이 5개 있어도 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 name 값으로 해석됩니다.

노드 매개변수#

이름#

사용자 정의 코드의 이름을 입력하세요. 공백이나 특수 문자를 포함할 수 없습니다.

설명#

사용자 정의 코드에 대한 설명을 입력하세요. 이는 에이전트에게 이 도구를 언제 사용할지 알려줍니다. 예를 들어:

이 도구를 호출하여 무작위 색상을 가져옵니다. 입력은 제외할 색상 이름이 쉼표로 구분된 문자열이어야 합니다.

출처#

n8n에게 호출할 워크플로우를 알려줍니다. 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다:

Database를 선택하고 워크플로우 ID를 입력하세요.
Parameter를 선택하고 완전한 workflow JSON을 복사하세요.

워크플로우 값#

호출할 워크플로에 전달할 값을 설정하세요.

이 값들은 호출된 워크플로의 트리거 노드 출력 데이터에 나타나며,
워크플로 내에서 표현식(Expressions) 을 통해 접근할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같은 설정이 있을 경우:

워크플로 값(Workflow Values) 의 이름(Name) 이 myCustomValue
Execute Sub-workflow Trigger 노드가 트리거 역할을 하는 워크플로

myCustomValue 값을 가져오는 표현식은 다음과 같습니다: {{ $('Execute Sub-workflow Trigger').item.json.myCustomValue }}.

입력 스키마 지정#

Agent support

구조화된 입력 스키마는 Tools Agent 또는 OpenAI Functions Agent와 함께 필요합니다.

이 옵션을 활성화하여 호출할 워크플로우의 입력 스키마를 정의합니다. 이는 LLM이 제공하는 입력 데이터가 올바른 형식인지 확실히 하고 싶을 때 유용합니다.

스키마 유형: 입력 구조 및 유효성을 정의합니다. 스키마를 제공할 수 있는 두 가지 옵션이 있습니다:

JSON 예제에서 생성 (Generate from JSON Example):
예제 JSON 객체를 입력하면 자동으로 스키마를 생성합니다.
노드는 객체의 속성 이름과 데이터 유형을 사용하며, 실제 값은 무시됩니다.
직접 정의 (Define Below):
JSON 스키마를 수동으로 입력합니다.
올바른 JSON 스키마를 작성하는 방법은 JSON 스키마 가이드 및 예제를 참고하세요.

템플릿 및 예제#

Browse 사용자 정의 n8n 워크플로 도구 integration templates, or search all templates

AI 용어집 (AI Glossary)#

완성(Completion): GPT와 같은 모델이 생성하는 응답을 의미합니다.
환각(Hallucinations): AI에서 "환각"이란 LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 패턴이나 개체를 잘못 인식하는 현상을 의미합니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database): 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.
임베딩(Embeddings) 및 검색기(Retrievers)와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 접근할 수 있는 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.
벡터 저장소(Vector Store): 벡터 데이터베이스와 동일한 개념으로, 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 시스템입니다.
임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.

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