Dify 워크플로우 제어: 에이전트 오케스트레이션과 n8n 연동 팁 (4/5)

당신은 [회사명]의 내부 지식 관리 AI 어시스턴트입니다.

[역할]
- 제공된 지식베이스 문서를 바탕으로 정확한 정보를 제공합니다.
- 임직원의 업무 질문에 친절하고 전문적으로 답변합니다.

[응답 규칙]
1. 반드시 제공된 컨텍스트(지식베이스 문서)에 기반해서 답변하세요.
2. 컨텍스트에 없는 내용이라면 "제공된 문서에서 해당 정보를 찾을 수 없습니다. 관련 담당자에게 문의하시거나 문서를 업데이트해 주세요"라고 안내하세요.
3. 답변 말미에 참고한 문서명을 [출처: 문서명] 형식으로 명시하세요.
4. 단계별 절차가 있는 질문에는 번호 목록으로 구조화해서 답변하세요.
5. 한국어로 답변하세요.

[금지 사항]
- 외부 인터넷 정보나 학습 데이터로 추측하여 답변하지 마세요.
- 법률, 의료, 재무 관련 전문 조언을 직접 제공하지 마세요.

-- 시스템 변수 --
{{sys.query}}           사용자 입력 텍스트
{{sys.user_id}}         사용자 ID
{{sys.conversation_id}} 대화 ID

-- 노드 출력 변수 --
{{노드이름.output}}      노드의 text 출력
{{llm1.text}}           LLM 노드 "llm1"의 텍스트 출력
{{code1.result}}        Code 노드 "code1"의 result 변수
{{retriever1.result}}   Knowledge Retrieval 결과

-- Start 노드 입력 변수 --
{{input_text}}          Start 노드에서 정의한 변수
{{language}}            Start 노드에서 정의한 언어 선택 변수

Start (input: document_text, target_lang)
    ↓
LLM #1 "summarizer"
    System: "다음 문서를 핵심 포인트 5개로 요약하세요"
    User: {{document_text}}
    ↓ summarizer.text
LLM #2 "translator"
    System: "다음 텍스트를 {{target_lang}}로 번역하세요"
    User: {{summarizer.text}}
    ↓ translator.text
End (output: translator.text)

Start (input: document_list Array)
    ↓
Iteration (items: document_list)
    ├── LLM: 개별 문서 요약
    └── Code: 결과 포맷팅
    ↓
Variable Aggregator (각 문서 요약 통합)
    ↓
LLM: 통합 인사이트 생성
    ↓
HTTP Request: Slack으로 결과 전송
    ↓
End

Start (input: user_query)
    ↓
LLM #1: 의도 분류 → "technical" / "billing" / "general"
    ↓
Condition
    ├── IF intent == "technical" → Knowledge Retrieval (기술 문서 KB)
    ├── IF intent == "billing"   → Knowledge Retrieval (청구 정책 KB)
    └── ELSE                     → LLM (일반 답변)
    ↓
Variable Aggregator
    ↓
LLM #2: 최종 답변 생성
    ↓
End

# Chatbot: 메시지 전송 (blocking)
curl -X POST 'http://YOUR_DIFY_URL/v1/chat-messages' \
  -H 'Authorization: Bearer app-YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "inputs": {},
    "query": "안녕하세요, 테스트 질문입니다.",
    "response_mode": "blocking",
    "conversation_id": "",
    "user": "user-001"
  }'

# 응답 구조
# {
#   "answer": "AI 응답 내용",
#   "conversation_id": "xxxx",
#   "message_id": "xxxx"
# }

# Workflow 실행
curl -X POST 'http://YOUR_DIFY_URL/v1/workflows/run' \
  -H 'Authorization: Bearer app-YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "inputs": {
      "document_text": "분석할 문서 내용",
      "target_language": "한국어"
    },
    "response_mode": "blocking",
    "user": "user-001"
  }'