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복잡한 송장 데이터를 Airtable로 변환하는 AI 워크플로우 전략 인보이스 처리의 고질적인 수동 입력을 끝내고 싶으신가요? n8n, LlamaParse, 그리고 OpenAI를 결합하여 복잡한 PDF 송장 데이터를 구조화된 Airtable 데이터베이스로 자동 변환하는 고난도 AI 워크플로우 구축 방법을 공유하고자 합니다. 그 동안의 시행착오를 통해 도출한 최적화 노하우를 확인해 보세요. 매달 말일이 다가오면 재무팀과 운영팀은 '인보이스와의 전쟁'을 시작합니다. 이메일과 구글 드라이브에 쌓여가는 수십, 수백 개의 PDF 송장들은 모양도 제각각이고, 그 안에 담긴 테이블 데이터는 OCR만으로는 제대로 읽어내기 조항이 많습니다. 저 역시 수천 장의 송장을 수동으로 ERP에 입력하거나, 기존의 구식 OCR 툴을 사용하여 데이터를 정제하느라 밤을 지새운 경험이 있습니다. 당시 가.. 2026. 1. 20.
구글 서치 콘솔 API와 n8n 연동법: 수동 보고서 지옥에서 탈출하기 구글 서치 콘솔 데이터를 n8n API로 연동하여 구글 시트에 자동 기록하고, 쿼리·페이지·날짜별로 데이터를 만드는 실전 SEO 자동화 아키텍처를 상세히 가이드합니다.디지털 마케팅과 SEO의 세계에서 데이터는 가장 강력한 무기이지만, 그 데이터를 수집하고 가공하는 과정은 종종 전문가들의 창의성을 갉아먹는 고된 노동이 되곤 합니다. 저 역시 매주 월요일 아침마다 구글 서치 콘솔에 접속하여 수십 개의 도메인에서 데이터를 일일이 CSV로 내보내고, 엑셀의 VLOOKUP 함수와 씨름하며 오전 시간을 통째로 날려버리던 시절이 있었습니다. 구글 서치 콘솔의 웹 인터페이스는 직관적이지만, 대량의 데이터를 다각도로 분석하기에는 태생적인 한계가 명확합니다. 특히 쿼리와 랜딩 페이지, 그리고 날짜별 성과를 하나의 테이블에.. 2026. 1. 19.
복잡한 비즈니스 로직을 해결하는 Manus AI 실전 활용법 핀테크 산업의 복잡한 데이터 분석과 리스크 관리를 자동화하는 Manus AI 실전 응용 전략을 공개합니다. 텍스트 생성을 넘어 자율형 에이전트가 금융 비즈니스 로직을 완수하는 고도화된 워크플로우를 함께 확인해보세요.---금융과 기술이 결합된 핀테크 도메인은 그 어떤 분야보다도 데이터의 정확성과 실시간 대응 능력이 중요합니다. 과거에는 수십 명의 분석가가 매달려 엑셀 시트와 복잡한 SQL 쿼리를 통해 시장의 시그널을 읽어내려 노력했지만, 데이터의 폭발적인 증가와 시장의 변동성은 인간의 처리 능력을 이미 상회했습니다. 제가 핀테크 프로젝트를 설계하며 가장 필요하다고 느꼈던 부분은 '단편적인 정보만 요약해 주는 AI'가 아니라, '직접 데이터를 수집하고, 분석 모델을 돌려, 최종적인 투자 의견이나 리스크 리포.. 2026. 1. 18.
영어 앱 결제 전 필독! 제미나이 라이브로 구축하는 1:1 원어민 코칭 시스템 고가의 영어 학습 앱을 대체하는 제미나이 라이브 기반의 초개인화 학습 워크플로우를 공개합니다. 2026년 최신 AI 기술을 활용한 실전 스피킹 훈련법과 5종의 고성능 프롬프트를 소개합니다. 수많은 영어 학습자들이 스픽(Speak)이나 듀오링고 같은 앱에 매달 정기 결제를 진행하지만, 정작 실전에 닥치면 머릿속이 하얗게 변하는 경험을 하곤 합니다. 저 역시 수년 동안 유명하다는 모든 학습 플랫폼을 유료로 이용해 보았으나, 항상 정해진 커리큘럼의 울타리를 벗어나지 못한다는 답답함이 있었습니다. 비즈니스 미팅에서 갑작스럽게 튀어나오는 기술적 용어나, 지극히 개인적인 취향이 반영된 대화 주제를 기존의 정형화된 학습 앱들이 실시간으로 따라오기엔 역부족이었기 때문입니다. 하지만 2026년 업데이트된 제미나이 3.0.. 2026. 1. 17.
CopilotHub를 활용한 기업형 커스텀 AI 에이전트 구축 전략 CopilotHub의 RAG 기술과 멀티 에이전트 기능을 활용해 기업 내부 데이터를 지능화하고, 실질적인 비즈니스 자동화를 구현하는 방법을 공유드리겠습니다. 범용 인공지능의 시대에서 특정 도메인에 최적화된 '나만의 AI'를 갖는 것은 AI를 활용하는 분들이라면 한 번쯤 생각해볼만한 주제입니다. 저는 수많은 프로젝트를 수행하며 챗GPT의 편리함 뒤에 숨겨진 한계를 종종 마주해 왔습니다. 바로 우리 회사만의 고유한 내부 문서, 최신 업데이트된 매뉴얼, 그리고 복잡한 사내 규정을 실시간으로 반영하지 못한다는 점이었습니다. 범용 AI는 편리하지만 in house Tool 처럼 내부에 대해 잘 알지 못하는 것입니다. 일반적인 프롬프트 엔지니어링만으로는 매번 수십 장의 PDF를 업로드해야 하는 번거로움이 있었고, .. 2026. 1. 16.
Capacities AI를 활용한 파편화된 정보의 유기적 연결 오늘은 Capacities AI를 메모 앱을 넘어 객체 기반의 '지능형 연구실'로 변모시키는 방법을 공유하고자 합니다. 정보의 파편화를 해결하는 객체 지향 설계법과 실제 프로젝트 연동 시나리오를 통해 생산성을 극대화하는 실전 노하우를 배워가세요. 저는 수년 동안 이른바 '디지털 쓰레기 수집가'의 삶을 살았습니다. 에버노트에서 노션으로, 다시 옵시디언과 롬 리서치로 옮겨다니면서 제가 가진 정보의 구조적 문제를 해결하기 어려웠습니다. 매일 쏟아지는 논문 레퍼런스, 비즈니스 미팅 로그, 파편화된 아이디어 조각들은 정해진 폴더 시스템 안에서 길을 잃기 일쑤였고, 정작 필요한 순간에 그 정보들을 연결해 통찰을 얻는 것은 불가능에 가까웠습니다. 기존의 페이지 중심 도구들은 정보를 특정 위치에 '저장'하는 데 급급했.. 2026. 1. 15.
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