XML 파일과 채팅
중급
이것은Document Extraction, AI RAG분야의자동화 워크플로우로, 10개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Xml, Code, HttpRequest, Agent 등의 노드를 사용하며. GPT 및 LangChain을 사용하여 채팅 XML 파일 분석
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •OpenAI API Key
사용된 노드 (10)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "1pfNtfDuGq3yud8G",
"meta": {
"instanceId": "546be790303d737c735a8648874bae91a6b66b48cd2b10cbe4cbfb78039ceb03",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Chat with XML File",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "4f235bd2-f128-4875-958a-2cddc66c05c8",
"name": "워크플로우 실행 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.executeWorkflowTrigger",
"position": [
-200,
240
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "28d8e809-12d7-4381-9e0b-7c4ac95f0739",
"name": "OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
40,
0
],
"parameters": {
"model": "gpt-3.5-turbo-0125",
"options": {
"temperature": 0
}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "xGszewSHddi4rRZl",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "dba1ce53-98d8-4337-a7cf-47b13a7afc08",
"name": "채팅 트리거",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
-200,
-120
],
"webhookId": "2b9d9c42-adf4-425d-b0a5-e4f60c750e63",
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "cb21eb41-af05-447b-89eb-627c7f5f0e4e",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
20,
-220
],
"parameters": {
"agent": "reActAgent",
"options": {
"suffix": "Here is an XML file. Please parse it and answer questions based on its structure and content. I might ask you to extract specific nodes, attributes, or explain its hierarchy. First, read and understand the XML. Then wait for my questions."
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "aa4a86eb-c634-4a03-a127-0c2c47932ba9",
"name": "HTTP 요청",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
240,
240
],
"parameters": {
"url": "={{ $json.xml_url }}",
"options": {}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "14deaea3-f968-48fa-8979-2d65f8251ce7",
"name": "XML",
"type": "n8n-nodes-base.xml",
"position": [
460,
240
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "99775ddb-ddbb-426c-a008-442201212c66",
"name": "XML 가져오기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow",
"position": [
160,
0
],
"parameters": {
"workflowId": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "1pfNtfDuGq3yud8G"
},
"description": "Get XML",
"workflowInputs": {
"value": {},
"schema": [],
"mappingMode": "defineBelow",
"matchingColumns": [],
"attemptToConvertTypes": false,
"convertFieldsToString": false
}
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "f4535013-2fe7-4ccc-b01d-0fe1fc161251",
"name": "스티키 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-920,
-160
],
"parameters": {
"width": 620,
"height": 520,
"content": "## Chat with XML\n- Triggered via webhook or manual execution.\n- Sets and fetches an external XML feed URL.\n- Parses the XML into a readable format.\n- Connects OpenAI GPT via LangChain for intelligent chat.\n- AI agent answers questions like extracting nodes, attributes, or structure from the XML.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "14e9e36d-b6ec-43a1-8094-308e925f6b87",
"name": "출력 준비",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
680,
240
],
"parameters": {
"jsCode": "return {\n 'response': $input.all()\n}"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "e93ae034-9c9b-4dac-b694-a37ec55cfbef",
"name": "XML URL 설정",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
20,
240
],
"parameters": {
"fields": {
"values": [
{
"name": "xml_url",
"stringValue": "https://www.w3schools.com/xml/note.xml"
}
]
},
"options": {}
},
"typeVersion": 3.2
}
],
"active": false,
"pinData": {
"Execute Workflow Trigger": [
{
"json": {
"query": "222",
"operation": "row"
}
}
]
},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "7c401d7f-c51d-40c5-982d-0751a92fd048",
"connections": {
"14deaea3-f968-48fa-8979-2d65f8251ce7": {
"main": [
[
{
"node": "14e9e36d-b6ec-43a1-8094-308e925f6b87",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"99775ddb-ddbb-426c-a008-442201212c66": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "cb21eb41-af05-447b-89eb-627c7f5f0e4e",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"e93ae034-9c9b-4dac-b694-a37ec55cfbef": {
"main": [
[
{
"node": "aa4a86eb-c634-4a03-a127-0c2c47932ba9",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"dba1ce53-98d8-4337-a7cf-47b13a7afc08": {
"main": [
[
{
"node": "cb21eb41-af05-447b-89eb-627c7f5f0e4e",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"aa4a86eb-c634-4a03-a127-0c2c47932ba9": {
"main": [
[
{
"node": "14deaea3-f968-48fa-8979-2d65f8251ce7",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"28d8e809-12d7-4381-9e0b-7c4ac95f0739": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "cb21eb41-af05-447b-89eb-627c7f5f0e4e",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"4f235bd2-f128-4875-958a-2cddc66c05c8": {
"main": [
[
{
"node": "e93ae034-9c9b-4dac-b694-a37ec55cfbef",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 문서 추출, AI RAG
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
관련 워크플로우 추천
컨텍스트 혼합 RAG AI 콘텐츠
Google Drive에서 Supabase 상황 벡터 데이터베이스로 동기화, RAG 애플리케이션 사용
If
Set
Code
+
If
Set
Code
76 노드Michael Taleb
AI RAG
Kimi-K2, Gemini 임베디드 및 Qdrant를 사용하여 문서 RAG 시스템을 구축
사용법 Kimi-K2, Gemini 임베디드 및 Qdrant를 사용하여 문서 RAG 시스템 구축
Set
Split Out
Qdrant
+
Set
Split Out
Qdrant
35 노드Jimleuk
문서 추출
OpenAI 임베딩을 사용한 BigQuery RAG
BigQuery RAG 및 OpenAI를 사용하여 문서 관련 질문에 답변
Set
Http Request
Agent
+
Set
Http Request
Agent
24 노드Dataki
기타
문서 대리인 템플릿
Gemini와 Google Drive를 사용하여 템플릿에서 맞춤형 PDF 문서를 생성하세요
If
Set
Code
+
If
Set
Code
36 노드Ozgur Karateke
문서 추출
AI 에이전트: 몇 초 내에 정확한 LinkedIn 인맥 매칭
AI스마트体:数秒内精准匹配LinkedIn人脉
Set
Code
Split Out
+
Set
Code
Split Out
15 노드Badr
인공지능
✨🩷자동화소셜 미디어콘텐츠게시工厂 + 系统提示组合
基于动态系统提示및GPT-4o의AI驱动多平台소셜 미디어콘텐츠工厂
If
Set
Code
+
If
Set
Code
100 노드Amit Mehta
콘텐츠 제작
워크플로우 정보
난이도
중급
노드 수10
카테고리2
노드 유형10
저자
Sarfaraz Muhammad Sajib
@sarfarazmuhammad외부 링크
n8n.io에서 보기 →
이 워크플로우 공유