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팁과강좌

PC/모바일 ChatGPT, 노코드로 이메일 AI에이전트 만들기 (Feat. MAKE) 29

36
2024-08-23 04:36:57 221.♡.2.209
유스튜

ChatGPT를 활용해서, 이메일 에이전트를 만들면 어떨까? 생각해봤습니다.


🔄 메일이 오면 

🧠 ChatGPT가 자동으로 분석을 해서 

📝 노션에 업데이트 해주는거죠


문제는.. 파이썬 코딩을 할 줄 알아야 한다는 것.. 

이.. 파이썬의 강을 못 건너는 분들이 많더라고요. 


그래서 생각한 것이 자동화 툴이었습니다. 


스크린샷 2024-08-23 034213.png


GPT에게 물어봤습니다.


총 5개의 툴을 추천해줬는데 2개만 보면 Zapier와 MAKE가 있습니다. 

(5개는 Zapier, MAKE, Microsoft Power Automate, Automate.io, Pabbly Connect)


유튜브에 노션자동화를 검색하면 죄다 MAKE를 쓰는걸 볼수가 있는데요.. 

이유를 알았습니다. Zapier에 비해 겁나 쌉니다 ㅋ 

Zapier는750번 작업에 35$이고 

MAKE는 무료로 1,000번을 제공하고, 10,000번에 10$입니다.

(1회 호출에 1.3원입니다)

아래 기본 틀을 짰는데.. 이건 4회 호출로 카운트 되더라구요. 



image1.png


🏗️ 기본 구조

기본 구조는 이렇게 잡았습니다:


  1. 메일이 오면 (오피스 365 아웃룩)

  2. ChatGPT가 자동으로 분석을 해서 (JSON 형태로 받고)

  3. JSON을 노션 컬럼에 넣을수 있게 파싱을 합니다.

  4. 그리고 노션에 업데이트 합니다.


삽질은 좀 하긴 했지만, 결론은 성공했습니다 ㅎ



스크린샷 2024-08-23 043627.png


💰 비용

  • API 한번 호출당 GPT-4o 때는 20원정도 했는데요

  • GPT-4o-mini가 나와서 훨씬 저렴해졌죠.

  • 100번 정도 테스트 했는데 0.04$ = 54원 정도 나왔습니다.

  • 더 써보고 통계를 내봐야 하지만 만번에 만원정도 나올거 같습니다.


스크린샷 2024-08-23 035029.png

8월 7일에 제작해서 보름정도 돌려봤는데요

저기 비정상적으로 높은건 토큰 테스트를 GPT-4o로 해서 나온겁니다 ㅠ 


스크린샷 2024-08-23 035410.png

전체 2.49$중에.. 얘만 2$ ㄷㄷㄷ


보름동안 500통의 메일을 처리했고.. 비용이 0.5$ 나왔습니다. 

한번 호출에 1.3원정도라 보면될거 같습니다. (MAKE 1회 호출비용이랑 같네요)



🛠️ 연동 과정

  • 연동하는 과정에서 막힐때가 많은데요, 막힐때마다 ChatGPT 창을 열어놓고 물어보면서 진행하면됩니다.

  • MAKE에도 AI 어시스턴트가 있는데요.. 졸라 구려요 이거 믿으면 피봅니다. 그냥 ChatGPT에 물어보는게 낫습니다.



아래는 대략적으로 활용과 막혔던 부분에 대한 내용들입니다.



1️⃣ 이메일 연동하기


image4.png

저는 오피스365를 씁니다. 

그래서 아웃룩과 연동을 했고, 받은 편지함 목록이 떠서 받은편지함과 연동을 했습니다.



2️⃣ ChatGPT 연동하기 


image5.png

  • Creat a Completion (prompt) 를 추가합니다.

  • ChatGPT와 연동을 하기 위해서는 오픈AI를 유료 구매 + API 신청을 해서 


image6.png

API Key와 ID가 필요합니다.  


OpenAi API 콘솔로 가서 넣어주면 됩니다



image7.png


  • gpt-4o-mini 모델을 선택하고,

  • Role : System

  • 여기에 프롬프트를 넣습니다.



테스트로 간단하게 넣었는데, 점점 고도화 해 나갈 예정입니다. 


  • JSON 형태로 생성을 하는데요.

  • 이유는 ChatGPT로 생성한 데이터를 노션DB 컬럼에 맞게 매칭을 해야 하는데 JSON 형태가 찰떡입니다

  • 토큰은 500정도 걸어놓으면됩니다. 이것도 사용하면서 맞춰나가면 되요

  • 하단 설정에서 Response Formart을 json_object로 받아줍니다.


image8.png



3️⃣ parser JSON으로 잘라주기 


ChatGPT에서 생성한 JSON 데이터가 노션에 넣으려고 보면 통짜로 들어가게 됩니다. 

그래서 이걸 각 칼럼에 대응되게 잘라 줘야 합니다. 


JSON 구조에 맞게 컬럼에 대응되게 받고자 하는 항목들을 다 잘라서 만들어 줍니다. 

image9.png


image10.png

JSON 스트링 받아오는 값은 ChatGPT의 2.result로 해주면 됩니다. 



4️⃣ Notion에 업데이트


이렇게 받아온 데이터를 노션에 넣는 일만 남았습니다. 

노션에 MAKE 연동을 해주고, 해당 노션 DB를 찾아다 매핑을 해주면됩니다. 


image11.png


  • 컬럼에 타이틀 속성이 무조건 들어가야되더라구요.

  • 노션 DB 특성상 젤 왼쪽 첫 컬럼 Aa로 표시된 부분이 title 이고, 이건 title type으로 지정해줘야 합니다.

  • 나머지 컬럼들은 Rich Text로 지정을 했습니다.


이렇게 정리하고 나니 굉장히 간단해 보이는데.. 

생각보단 각각의 데이터 타입들이 충돌해서 맞춰지지가 않습니다. 

에러가 날수밖에 없는데 그때마다 ChatGPT로 물어보면서 답을 찾아나가면 됩니다 




image1.png


이렇게 간단하게 만들고 테스트 하면서 점점 고도화 중입니다



스크린샷 2024-08-23 040827.png

수정된 버전 

  • 에러 처리에 대한 분기 추가

  • 노션 DB 컬럼 추가 및 메일 본문 내용 추가 

  • 라우터에 필터로 피드백과 같이 중요한 키워드는 팀즈 채팅창과 슬랙으로 메시지 발송


이렇게 고도화 해서 사용중입니다 ㅎ 

개발이 가능하면, 노드JS나 파이썬 형태로 제작이 가능한데, 유지보수나 기능추가 측면에서는
MAKE 자동화 툴도 괜찮은 거 같습니다. 




응용 아이디어 

1. 이력서 분석 에이전트 

메일로 이력서를 받으면, 노션 이력서 페이지에 자동업데이트, 이력서의 경력, 자소서내용 분석 1차 평가 


2. 배우 포트폴리오 정리

저 같은 경우는 브랜드영상 촬영으로 필름메이커스에 단역배우모집을 하면 30분에 100통의 지원메일이 옵니다

그걸, 별도 메일함을 따로 만들어서 분류해서 받아서 정리하는데요.

그 정리를 노션에 자동 업데이트 할 수 있겠죠 


3. 구독중인 뉴스레터 내용 분석

별도 API없이 데이터 크롤링을 간편하게 하는 방법이 뉴스레터 구독이더라구요

뉴스레터 전용 계정을 하나 파서 수백개의 뉴스레터를 구독하고, 그걸 받아서 분석하고 리포트를 만드는거죠


4. cc 붙은 메일에 내 업무 해당하는 것 필터

이건 제가 테스트 스터디 그룹을 만들어 진행하다 나온 아이디어인데요

메일을 저는 CC 첨부로 들어가 있는데.. To 유스튜, To 유스튜님.. 이렇게 메일 중간에 저한테도 업무를 요청하는 경우가 있죠. 메일이 많다보면 이런거 놓치게 되는 경우가 있는데 

이렇게 저를 지칭하는 키워드 메일만 따로 분류해서 보관하고, 이 메일에 대한 답변을 1주일 이상 안했을때 

알람을 주는.. 그런 기능도 요긴하겠더라구요.


다양하게 활용 가능할 것 같습니다. 



유스튜 님의 게시글 댓글
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15년의 영상 제작 경험을 바탕으로, 이제는 AI 컨설팅을 통해 콘텐츠의 확장을 고민하고 있습니다. 
바이브코딩과 AI 에이전트에 진심인 AI 컨설턴트입니다. https://uslab.ai
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댓글 • [29]
말님
IP 182.♡.71.59
08-23 2024-08-23 08:39:53
·
정성들여 쓰신 팁에 감사드립니다. 업무에 활용하면 큰 도움이 될 것 같네요.
특히, 마지막 '응용 아이디어' 부분이 팁을 더 돋보이게 만드네요.
군고구마
IP 106.♡.142.185
08-23 2024-08-23 08:39:54
·
와 ai와 자동화를 제대로 활용하시네요 저도 이적저것 해봐야겠어요
우주곰
IP 119.♡.113.159
08-23 2024-08-23 09:50:27
·
와.. 정말 너무 좋은 아이디어입니다!
eSIM
IP 175.♡.72.220
08-23 2024-08-23 10:08:30
·
우와... 글 너무 잘 봤습니다. 관심있는 분야라 저도 해 봐야겠네요. 감사합니다!
영원
IP 211.♡.163.50
08-23 2024-08-23 10:48:46
·
좋은 글 감사합니다.!!
ncrash
IP 175.♡.12.63
08-23 2024-08-23 11:01:15
·
자동화 하신것에 대해 정말 잘 정리하셨네요.
한가지 궁금한것이 있습니다.
첨부하신 이미지 중 마지막에 흐름도(?)는 어떻게 만드신건지 궁금합니다. 깔끔하고 보기가 좋아서 활용해보고 싶어서요
발사믹
IP 58.♡.41.35
08-23 2024-08-23 11:18:50
·
@ncrash님 지나가다 답변하자면, make 시나리오 기본화면이 저렇게 됩니다. 아주 보기 이쁘죠.
ncrash
IP 175.♡.12.63
08-23 2024-08-23 12:46:09
·
@발사믹님 아하 그런것이로군용
하나 배워가네요 ㅎㅎ
skirish
IP 180.♡.231.160
08-23 2024-08-23 12:10:30
·
정말 부럽읍니다. 저는 봐도 모르겠읍니다. 흑흑
酒力聖人
IP 218.♡.7.53
08-23 2024-08-23 13:40:03
·
와! 읽다가 댓글부터 남깁니다!
좋은 정보와 정리 감사합니다!!!
맘마무
IP 61.♡.34.252
08-23 2024-08-23 13:48:19
·
정성스런 글 너무나 감사합니다!! 정말 고마움을 표현드리고 싶은데 방법이 없네요ㅠㅜ
잘보고 공부해보겠습니다. 건승하시길 바라바라바라옵니다!!!!!!!!
초코렛무스
IP 121.♡.137.244
08-23 2024-08-23 14:56:57
·
최근 안그래도 이런 작업을 이런 접근으로 하려고 하고 있었는데, 크롬브라우저가 이 글을 추천해 준 덕분에 잘 보게 되었습니다.
많은 도움이 되어 감사하다는 말씀 드리고 싶어, 몇년만에 로긴해 댓글 남깁니다!
라띠
IP 116.♡.64.107
08-23 2024-08-23 14:58:31
·
AI를 잘 활용하시니 너무 인텔리전트하시네요~!
dortmffhwm
IP 58.♡.229.182
08-23 2024-08-23 16:22:17
·
제가 아웃룩 메일 정리 때문에 코파일럿 프로를 구독해야 하나 하고 고민중이었는데 이런 솔루션을 주시네요...
감사합니다. 과연 제가 구현 해 낼 수 있을지 걱정입니다.
유스튜
IP 118.♡.66.5
08-23 2024-08-23 17:05:27
·
@dortmffhwm님 제가 오피스365 코파일럿도 구독중인데요.. 아직은 기능이 불안정해서 잘 안되요;;
아마 비용 이슈로 업데이트가 더딘거 같아요 외부api가 아니라 온디바이스ai 형태로 pc에 내장된 코파일럿(파이3)이 안정적으로 되면 그때 업데이트 될거 같습니다

따라할 수 있는 강좌도 만들어 볼께요!
dortmffhwm
IP 58.♡.229.182
08-23 2024-08-23 21:25:13
·
@유스튜님 오 그러시군요. 괜히 코파일럿 구독하고 스트레스 받을 뻔 했네요... 유스튜님의 능력이 부럽습니다. 감사합니다.
엉덩이빵
IP 175.♡.6.136
08-23 2024-08-23 17:12:51
·
make 궁금했었는데, 글 감사합니다.
휠렛버거
IP 115.♡.72.253
08-23 2024-08-23 17:34:15
·
좋은 인사이트네요 감사합니다.
마을버스25번
IP 154.♡.157.32
08-23 2024-08-23 17:51:02
·
넘 어려워요 ㅠㅠ
UZero
IP 39.♡.36.120
08-23 2024-08-23 19:55:35
·
우와!! 여러번 봐야겠네요
너진똑팬클럽
IP 121.♡.16.148
08-23 2024-08-23 20:04:20
·
봐도 못 따라하지만 이런거 올려주시는 분들 너무 감사하네요. 이런 기능을 이렇게 쓴다는 생각도 하기 힘들텐데 너무 멋지십니다
바람그늘
IP 211.♡.89.215
08-23 2024-08-23 21:24:02
·
축하드려요. 구글 디스커버에 이 글이 추전글로 노출 되네요~
유스튜
IP 221.♡.2.209
08-24 2024-08-24 04:58:13
·
@YDX2U님 우와.. ㅋㅋㅋ 신기하네요
미미밎
IP 39.♡.99.33
08-24 2024-08-24 08:22:22 / 수정일: 2024-08-24 08:23:18
·
강좌 감사합니다.
여러 서비스들이 seamless하게 연동되서 움직이는게 참 인상적인것 같아요 ㅎㅎ

다만 염려되는게 여러 서비스를 거치면서 개인정보들이 어떻게 처리(보호) 되나 궁금합니다. 죄송하지만 그 부분도 살펴 보셨을까요? 요즘 좋은 서비스들이 넘쳐나는데 막상 업무에 쓰려고 하면 정보유출이 있을것 같아 그림에 떡입니다 ㅠㅠ

세금계산서 수신부터 전표 처리까지 자동화를 하고싶은데 기관 서비스를 이용하면 정보노출을 최소하는게 엄청 어렵더라구요..ㅎㅎ
유스튜
IP 121.♡.243.101
08-24 2024-08-24 11:01:27 / 수정일: 2024-08-24 11:01:56
·
@미미밎님 맞습니다. 일단 make 자체에서는 암호화되기에 여기서 노출은 없을건데
문제는 ChatGPT API로 읽어오는 거겠죠. 미국에 AI 서버에 한번 읽고 오는거라..

그래서 회사 보안규정에 따라 API를 쓰지 못할 수 있죠.

설치형 LLM인 라마는 다루기에는 아직 어렵고, 애플과 MS에서 온디바이스 AI가 올 하반기부터 본격적으로 적용되는데요. (애플은 오픈ERM, MS는 파이3) 내 PC에서 오프라인으로 동작하는 LLM이 본격적으로 활용될때 그때부터가 진짜일거 같아요
눈쳐다보면
IP 114.♡.58.42
08-26 2024-08-26 12:15:44
·
아이디어 좋습니다 ㅎㅎ
빵빵이아
IP 59.♡.29.11
08-29 2024-08-29 16:37:08
·
좀 어려운 것 같아요...
유스튜
IP 118.♡.66.126
08-29 2024-08-29 18:41:10
·
@Johan_님 넵 진입장벽이 좀 있습니다. 그래서 주변에 스터디 중인데 누구나 따라올수 있게 다듬고 있는중이에요 ㅎ
Natural_K
IP 106.♡.131.67
09-24 2024-09-24 17:08:46
·
make를 너무 잘 활용하시는게 부럽습니다.^^
비용때문에 설치형 워크플로인 n8n을
선택했더니 레퍼런스가 많이 없어서
지금이라도 make로 갈아타야 하나 고민스럽네요.ㅠㅠ
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