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웹 스크래핑, GPT API, RAG 챗봇, 10가지 자동화 워크플로, n8n 업무 자동화 능력자가 되기 위한 풀 패키지

메이허, 에디 유 저 | 골든래빗 | 2026년 03월 13일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2026년 03월 13일
쪽수, 무게, 크기	424쪽 \| 18323517mm
ISBN13	9791194383499

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책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

[레벨 1 설치와 환경 구성하기] 01장 n8n 준비하기 _01.1 n8n 알아보기 __[01] n8n이란? __[02] 왜 n8n을 사용해야하나요? _01.2 n8n을 설치하는 두 가지 방법 알아보기 __[01] 클라우드로 시작하기 __[02] 로컬로 시작하기 _01.3 클라우드 방식으로 시작하기 _01.4 로컬 방식으로 설치하기 __[01] 설치를 위해 필요한 준비물 __[02] 깃 설치하기 __[03] CPU 가상화 옵션 활성화하기 __[04] 도커 설치하기 __[05] 스타터 키트 설치하기 02장 인터페이스와 구조 이해하기 _02.1 인터페이스와 친해지기 __[01] 워크플로 캔버스 __[02] 노드 패널 __[03] 노드 설정 패널 _02.2 기본 구조 이해하기 __[01] 워크플로란? __[02] 노드와 연결 __[03] 워크플로 구조 이해하기 __[04] 워크플로 실행 및 결과 확인하기 03장 데이터 가공 및 조건 설정하기 _03.1 첫 워크플로 만들기 __[01] 매뉴얼 트리거 워크플로 기획하기 __[02] 매뉴얼 트리거 워크플로 만들기 __[03] 매뉴얼 트리거를 사용해 만든 워크플로 실행하기 _03.2 표현식으로 시간 데이터 가공하기 __[01] Edit Fields 노드로 데이터 변환하기 _03.3 표현식 문법 이해하기 __[01] 내장 함수 사용하기 __[02] 조건식 사용하기 __[03] If 노드로 조건 분기 만들기 _03.4 계정 연결하여 Gmail로 메일 발송하기 __[01] 구글 클라우드 콘솔 설정 __[02] OAuth 동의 화면 구성하기 __[03] Gmail 노드로 이메일 보내기 _03.5 트리거 노드 알아보기 __[01] 트리거 노드란? __[02] 트리거 노드의 유형 [레벨 2 실무 자동화 프로젝트 만들기] 04장 커뮤니케이션 자동화하기 _04.1 오늘의 미팅 일정 알림 __[01] 슬랙 워크스페이스 생성하기 __[02] 슬랙 API 사용하기 __[03] 슬랙 Credential 설정하기 __[04] 구글 캘린더 API 사용하기 __[05] 구글 캘린더 Credential 설정하기 __[06] 정기적으로 오늘의 일정 확인하기 __[07] 일정 유무에 따라 다른 메시지 보내기 __[08] 슬랙으로 메시지 보내기 _04.2 이메일 자동 분류 처리 __[01] Gmail Trigger 설정 __[02] 이메일 내용 분석 __[03] 조건별 처리 분기 __[04] 중요 이메일 즉시 알림 __[05] 일반 이메일 자동 라벨링 __[06] 읽음 상태 자동 관리 _04.3 설문 응답 데이터 자동 분석 __[01] 구글 폼 및 시트 세팅하기 __[02] 구글 시트와 구글 드라이브 연동하기 __[03] 구글 드라이브에 파일 업로드하기 __[04] 응답 데이터 실시간으로 확인하고 자료 발송하기 __[05] 데이터 정규화하기 __[06] 첨부파일 다운받기 __[07] 메일 발송하기 __[08] 응답 데이터 분석하기 __[09] 구글 시트로 저장하기 __[10] 대시보드로 시각화하기 05장 자동으로 정보 수집하고 활용하기 _05.1 웹스크래핑을 통한 도서 정보 수집하기 __[01] 노션에 데이터베이스 세팅하기 __[02] HTTP Request 노드로 데이터 수집하기 __[03] HTML 정제하기 __[04] 중복 데이터 제거하기 __[05] Notion 데이터베이스 업데이트하기 __[06] 스크래핑 오류 알림 추가하기 _05.2 공공 API로 부동산 실거래가 모니터링하기 __[01] 공공데이터포털에서 OpenAPI 활용 신청하기 __[02] 데이터 저장을 위한 구글 스프레드시트 준비하기 __[03] 공공 API 호출하여 부동산 실거래 내역 가져오기 __[04] 데이터 정리 및 중복 제거 __[05] 데이터 저장 및 조건부 알림 __[06] 특정 조건 필터링 및 거래 추이 확인 _05.3 증권사 API를 활용한 주식 모니터링 시스템 만들기 __[01] 디스코드 연동하기 __[02] 구글 시트 생성하기 __[03] 한국투자증권 API 신청하기 __[04] 주식 현재가 시세 정보 가져오기 __[05] 최근 20일 평균 시세 확인하기 __[06] 거래량비율 계산하여 조건 설정하기 __[07] 전자공시시스템 API 신청하기 __[08] 알림 발송을 위한 데이터 정제하기 __[09] 디스코드로 알림 보내고 구글 시트로 저장하기 __[심화 01] 루프 추가하기 __[심화 02] 여러 종목 종목고유번호 확인하기 __[심화 03] 고유번호 찾고 공시 조회하기 [레벨 3 AI 에이전트 프로젝트 만들기] 06장 검색 기능을 가진 에이전트 설계하기 _06.1 챗GPT API 알아보기 __[준비 01] 사용할 수 있는 챗GPT 모델 살펴보기 __[준비 02] 모델 설명 읽어보기 __[준비 03] 과금 구조 살펴보기 _06.2 챗GPT API Key 발급하기 __[01] 회원가입하고 로그인하기 __[02] API 키 발급하기 __[03] 결제 수단 등록 및 결제하기 _06.3 GPT 연동 워크플로 만들기 __[01] GPT-4.1 mini 연동하기 __[02] 에이전트에 기억력 부여하기 _06.4 검색 기능 추가하기 __[01] SerpAPI 회원가입 및 키 발급 __[02] 에이전트와 검색기의 연동 __[03] 에러가 발생할 경우 07장 유튜브 영상 요약 에이전트 설계하기 _07.1 유튜브 스크래핑 __[01] RSS Feed Trigger 노드 설정하기 __[02] Apify 설정하기 __[03] HTTP 노드 설정하기 __[04] 에이전트 연결하기 __[05] Gmail 노드로 이메일 보내기 08장 PDF만 넣으면 완성되는 우리 회사 챗봇 만들기 _08.1 RAG 이해하기 __[01] RAG 챗봇이란? __[02] 임베딩과 유사도 _08.2 벡터 검색을 활용한 RAG 시스템 만들기 __[01] 구글드라이브 데이터 연동하기 __[02] Pinecone 환경설정하기 __[03] PDF 데이터 전처리하기 __[04] RAG 챗봇 만들기

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저자 소개 (2명)

저 : 메이허

관심작가 알림신청 작가 파일

파이썬을 이용한 자동화 실전 사례를 차곡차곡 쌓아가는 일잘러입니다. 성공적인 업무 자동화 경험을 토대로 오프라인, 인프런, 유튜브에서 강의를 하고, 웹에 블로깅하며 책을 집필합니다. 파이썬을 넘어 생성 AI를 이용한 노코드 업무 자동화에 관심을 갖고 있습니다. 저서 - 《파이썬 업무 자동화 일잘러 되기 + 챗GPT》(골든래빗, 2025) SNS - 유튜브 : youtube.com/@may_class 파이썬을 이용한 자동화 실전 사례를 차곡차곡 쌓아가는 일잘러입니다. 성공적인 업무 자동화 경험을 토대로 오프라인, 인프런, 유튜브에서 강의를 하고, 웹에 블로깅하며 책을 집필합니다. 파이썬을 넘어 생성 AI를 이용한 노코드 업무 자동화에 관심을 갖고 있습니다.

저서
- 《파이썬 업무 자동화 일잘러 되기 + 챗GPT》(골든래빗, 2025)

SNS
- 유튜브 : youtube.com/@may_class

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관심작가 알림신청 작가 파일

IT 대기업 현업에서 RAG와 에이전트 관련 업무를 주로 수행하고 있습니다. LLM 기반 서비스 개발에 관심이 많은데, 특히 요즘은 에이전트의 추론 능력 고도화를 위한 파인튜닝에 집중하고 있습니다. 저역서 - 《LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션》(위키북스, 2025) - 《이론부터 실전까지 AI 에이전트 완벽 마스터》(프리렉, 2025) - 《한 번에 끝내는 라마인덱스 × RAG × AI ... IT 대기업 현업에서 RAG와 에이전트 관련 업무를 주로 수행하고 있습니다. LLM 기반 서비스 개발에 관심이 많은데, 특히 요즘은 에이전트의 추론 능력 고도화를 위한 파인튜닝에 집중하고 있습니다.

저역서
- 《LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션》(위키북스, 2025)
- 《이론부터 실전까지 AI 에이전트 완벽 마스터》(프리렉, 2025)
- 《한 번에 끝내는 라마인덱스 × RAG × AI 에이전트》(제이펍, 2025)

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출판사 리뷰

* 내 업무와 일상에 바로 적용할 수 있는 10가지 실전 자동화 워크플로 * 지금 바로 도입해서 소중한 시간을 더 알차게 사용하세요! * 코딩을 몰라도 할 수 있어요! 업무 자동화 능력자가 되어보세요! 매일 반복되는 일정 체크와 메일 확인, 끝없이 쌓이는 자료 검토까지. 반복 업무에 묶여 정작 중요한 일을 뒤로 미루고 있지는 않나요? n8n 자동화 워크플로는 이러한 반복 작업을 대신 처리해 업무 흐름을 한층 가볍고 체계적으로 만들어줍니다. 매일 사용하는 서비스를 연결한 기본 자동화부터 데이터 정리와 분석, 조건 기반 알림과 정보 관리까지, 실제 업무와 생활에 바로 적용할 수 있는 10가지 워크플로를 제공합니다. 이를 통해 반복 확인과 수작업 부담을 줄이고, 필요한 작업이 자동으로 이어지는 효율적인 업무 환경을 구축할 수 있습니다. 반복 작업은 줄이고 핵심 업무에 집중하는 자동화 기반의 일잘러 환경을 완성해보세요. * n8n이 처음이어도 OK! 초심자를 위한 꼼꼼한 가이드 n8n과 자동화가 처음이어도 괜찮습니다. 각 요소의 의미와 기능을 기초부터 차근차근 설명해 초심자도 흐름을 이해하며 따라갈 수 있도록 구성했습니다. 복잡하게 느껴지기 쉬운 초기 설정부터 워크플로를 완성하는 과정까지 노드 하나하나를 익히며 자연스럽게 자동화 구조를 이해하게 됩니다. 이 책은 n8n을 처음 시작하는 독자를 위한 가장 친절한 입문 가이드입니다. * 매일 쓰는 서비스로 일상에 더 밀접한 워크플로를 만들어요! 매일 사용하는 서비스를 연결해 일상과 업무에 밀접한 자동화 워크플로를 만들어봅니다. Gmail에서 메일을 자동으로 보내거나 분류하고, 구글 폼과 시트로 설문 결과를 즉시 정리·분석하며, 증권사 API를 활용해 주가를 기록하고 알림을 보내는 워크플로까지 구현합니다. 이처럼 생활 곳곳에 활용할 수 있는 다양한 예제를 통해, 자신이 자주 사용하는 서비스를 연결해 자동화를 확장할 수 있습니다. * 버튼만 눌러주는 자동화에서 스스로 검색하고 결정하는 워크플로로! 단순 반복 업무 자동화에서 한 걸음 더 나아가고 싶지 않나요? 상황을 이해하고 스스로 처리하는 워크플로, 내가 필요한 정보만 찾아 정리해주는 챗봇까지, ‘진짜 알아서 해주는 자동화’가 가능합니다. 이 책은 AI 에이전트와 RAG 같은 개념을 포함해, 한 단계 진화한 자동화를 다룹니다. 용어와 흐름을 차근차근 풀어가며 따라오면, 누구나 ‘진짜 자동화’를 구현할 수 있습니다. * 누가 이 책을 읽어야 될까요? 반복 확인과 수작업을 줄이고 싶은 사람 단순 실행 자동화를 넘어 ‘알아서 돌아가는 자동화’를 만들고 싶은 사람 나에게 꼭 맞는 자동화 환경을 만들고 싶은 사람 기존 자동화 도구의 한계를 느낀 사람 도구에 맞추는 자동화가 아니라, 나에게 맞추는 자동화를 원하는 사람 나만의 기준과 자료로 작동하는 AI 챗봇을 구축하고 싶은 사람 [레벨 1 설치와 환경 구성하기] n8n 설치와 환경 구성을 시작으로 인터페이스와 워크플로 구조, 노드와 데이터 흐름의 원리를 체계적으로 이해합니다. 간단한 워크플로 설계, 노드 실행과 서비스 연동 실습을 통해 자동화가 어떻게 설계되고 실행되는지 기초를 다집니다. 자동화의 동작 원리를 명확히 파악함으로써 이후 서비스 연동과 데이터 자동화, 고급 워크플로 확장까지 안정적으로 이어갈 수 있는 기반을 마련합니다. [레벨 2 실무 자동화 프로젝트 만들기 _ 슬랙부터 디스코드, 구글 워크 스페이스, 노션, 부동산, 주식까지] 슬랙, Gmail, 구글 캘린더 등 협업 도구부터 노션과 다양한 외부 API까지 폭넓게 연동해 커뮤니케이션과 정보 수집, 데이터 분석 전 과정을 자동화합니다. 일정 알림과 이메일 분류, 설문 응답 분석 같은 실무 자동화는 물론 웹 정보 수집과 실시간 데이터 모니터링 시스템까지 구현하며 자동화 워크플로를 한층 확장합니다. 이를 통해 반복적인 확인과 수작업을 줄이고, 필요한 정보를 자동으로 수집·정리·알림까지 이어지는 데이터 기반 작업 환경을 구축할 수 있습니다. [레벨 3 AI 에이전트 프로젝트 만들기 _ 챗GPT API, RAG 챗봇] OpenAI API를 연동해 기억력을 갖춘 대화형 에이전트를 설계하고, SerpAPI와 Apify를 연결해 외부 정보를 스스로 검색·수집하는 자동화까지 구현합니다. 또한 PDF와 사내 데이터를 기반으로 답변하는 RAG 챗봇을 구축하며 검색과 생성이 결합된 지식 기반 AI 시스템을 완성합니다. 이를 통해 단순 실행을 넘어 상황에 맞게 판단하고 필요한 정보를 찾아 활용하는 ‘진짜 자동화’ 단계로 확장합니다.

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