n8n, Dify, Mermaid 완전 가이드 — AI 에이전트와 다이어그램 자동화

docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

version: "3.8"
services:
  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
    restart: always
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=your-secure-password
      - N8N_HOST=your-domain.com
      - N8N_PROTOCOL=https
      - WEBHOOK_URL=https://your-domain.com/
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n

volumes:
  n8n_data:

npx n8n

graph TD
    A[트리거 노드] --> B[AI Agent 노드]
    B --> C[LLM 모델]
    B --> D[Tool 노드들]
    B --> E[Memory 노드]
    D --> D1[웹 검색]
    D --> D2[DB 조회]
    D --> D3[API 호출]
    D --> D4[코드 실행]
    E --> E1[Window Buffer Memory]
    E --> E2[Postgres Chat Memory]

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "httpMethod": "POST",
        "path": "ai-agent",
        "responseMode": "responseNode"
      },
      "name": "Webhook",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "position": [240, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "agent": "openAiFunctionsAgent",
        "systemMessage": "당신은 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다. 사용자의 질문에 정확하게 답변하세요.",
        "options": {
          "maxIterations": 10,
          "returnIntermediateSteps": true
        }
      },
      "name": "AI Agent",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "position": [480, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "model": "gpt-4o",
        "options": {
          "temperature": 0.7,
          "maxTokens": 4096
        }
      },
      "name": "OpenAI Chat Model",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
      "position": [480, 500]
    },
    {
      "parameters": {},
      "name": "SerpAPI",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolSerpApi",
      "position": [620, 500]
    },
    {
      "parameters": {},
      "name": "Calculator",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCalculator",
      "position": [760, 500]
    },
    {
      "parameters": {
        "sessionKey": "={{$json.body.session_id}}",
        "contextWindowLength": 10
      },
      "name": "Window Buffer Memory",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
      "position": [480, 700]
    }
  ],
  "connections": {
    "Webhook": {
      "main": [
        [{ "node": "AI Agent", "type": "main", "index": 0 }]
      ]
    },
    "OpenAI Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [{ "node": "AI Agent", "type": "ai_languageModel", "index": 0 }]
      ]
    },
    "SerpAPI": {
      "ai_tool": [
        [{ "node": "AI Agent", "type": "ai_tool", "index": 0 }]
      ]
    },
    "Calculator": {
      "ai_tool": [
        [{ "node": "AI Agent", "type": "ai_tool", "index": 0 }]
      ]
    },
    "Window Buffer Memory": {
      "ai_memory": [
        [{ "node": "AI Agent", "type": "ai_memory", "index": 0 }]
      ]
    }
  }
}

graph LR
    A[Gmail 트리거] --> B[AI Agent]
    B --> C{분류 결과}
    C -->|긴급| D[Slack 알림]
    C -->|일반| E[라벨 추가]
    C -->|스팸| F[휴지통 이동]
    B --> G[구글 시트 기록]

당신은 이메일 분류 전문가입니다. 수신된 이메일을 분석하여 다음 카테고리 중 하나로 분류하세요:

1. URGENT -- 즉시 확인이 필요한 긴급 이메일 (장애 알림, 고객 불만, 계약 관련)
2. NORMAL -- 일반적인 업무 이메일 (회의 요청, 보고서, 정보 공유)
3. SPAM -- 광고, 프로모션, 스팸 메일

응답 형식:
- category: 분류 카테고리 (URGENT, NORMAL, SPAM 중 하나)
- reason: 분류 이유 (한 줄 설명)
- summary: 이메일 요약 (2-3문장)

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

# 시스템 프롬프트 예시
당신은 고객 서비스 챗봇입니다.
회사명: ABC 테크
제품: 클라우드 호스팅 서비스

규칙:
1. 친절하고 전문적으로 응답하세요
2. 기술 지원 문의는 티켓 시스템으로 안내하세요
3. 가격 관련 문의는 영업팀 연결을 안내하세요
4. 모르는 질문에는 솔직하게 모른다고 답하세요

graph TD
    A[시작] --> B[사용자 입력]
    B --> C[LLM: 의도 분석]
    C --> D{의도 분류}
    D -->|FAQ| E[Knowledge Base 검색]
    D -->|번역| F[LLM: 번역 실행]
    D -->|요약| G[LLM: 텍스트 요약]
    E --> H[LLM: 답변 생성]
    F --> I[결과 반환]
    G --> I
    H --> I

graph LR
    A[문서 업로드] --> B[청크 분할]
    B --> C[임베딩 생성]
    C --> D[벡터 DB 저장]
    E[사용자 질문] --> F[질문 임베딩]
    F --> G[유사도 검색]
    D --> G
    G --> H[관련 청크 추출]
    H --> I[LLM에 컨텍스트 전달]
    I --> J[답변 생성]

검색 방식 옵션:
- 의미 검색 (Semantic Search): 벡터 유사도 기반 (기본값)
- 전문 검색 (Full-text Search): BM25 키워드 기반
- 하이브리드 검색 (Hybrid): 의미 + 전문 검색 결합 (권장)

하이브리드 검색 가중치 설정:
- 의미 검색 가중치: 0.7
- 전문 검색 가중치: 0.3
- Top-K: 5 (상위 5개 청크 반환)
- Score Threshold: 0.5 (유사도 0.5 이상만 반환)

flowchart TD
    A[코드 작성] --> B{테스트 통과?}
    B -->|Yes| C[코드 리뷰]
    B -->|No| D[버그 수정]
    D --> A
    C --> E{리뷰 승인?}
    E -->|Yes| F[메인 브랜치 병합]
    E -->|No| G[수정 사항 반영]
    G --> C
    F --> H[배포]

sequenceDiagram
    actor User
    participant Frontend
    participant API
    participant Auth
    participant DB

    User->>Frontend: 로그인 요청
    Frontend->>API: POST /auth/login
    API->>Auth: 토큰 검증
    Auth-->>API: 검증 결과
    alt 인증 성공
        API->>DB: 사용자 정보 조회
        DB-->>API: 사용자 데이터
        API-->>Frontend: 200 OK + JWT 토큰
        Frontend-->>User: 대시보드 이동
    else 인증 실패
        API-->>Frontend: 401 Unauthorized
        Frontend-->>User: 오류 메시지 표시
    end

classDiagram
    class User {
        +String name
        +String email
        -String password
        +login() boolean
        +logout() void
    }

    class Post {
        +String title
        +String content
        +Date createdAt
        +publish() void
        +draft() void
    }

    class Comment {
        +String body
        +Date createdAt
        +edit(newBody: String) void
    }

    User "1" --> "*" Post : writes
    Post "1" --> "*" Comment : has
    User "1" --> "*" Comment : writes

stateDiagram-v2
    [*] --> Draft
    Draft --> Review : 제출
    Review --> Approved : 승인
    Review --> Rejected : 반려
    Rejected --> Draft : 수정
    Approved --> Published : 배포
    Published --> Archived : 보관
    Archived --> [*]

    state Review {
        [*] --> PeerReview
        PeerReview --> ManagerReview
        ManagerReview --> [*]
    }

erDiagram
    USER {
        int id PK
        string name
        string email UK
        datetime created_at
    }

    POST {
        int id PK
        string title
        text content
        int author_id FK
        datetime published_at
    }

    COMMENT {
        int id PK
        text body
        int post_id FK
        int user_id FK
        datetime created_at
    }

    TAG {
        int id PK
        string name UK
    }

    POST_TAG {
        int post_id FK
        int tag_id FK
    }

    USER ||--o{ POST : "작성"
    USER ||--o{ COMMENT : "작성"
    POST ||--o{ COMMENT : "포함"
    POST ||--o{ POST_TAG : "태깅"
    TAG ||--o{ POST_TAG : "태깅"

gantt
    title AI 챗봇 개발 프로젝트
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 기획
        요구사항 분석        :done, req, 2026-04-01, 5d
        기술 검토             :done, tech, after req, 3d
        아키텍처 설계        :active, arch, after tech, 4d
    section 개발
        백엔드 API           :dev1, after arch, 10d
        프론트엔드 UI        :dev2, after arch, 8d
        AI 모델 통합         :dev3, after dev1, 5d
    section 테스트
        단위 테스트          :test1, after dev3, 3d
        통합 테스트          :test2, after test1, 4d
        사용자 테스트        :test3, after test2, 5d
    section 배포
        스테이징 배포        :deploy1, after test3, 2d
        프로덕션 배포        :deploy2, after deploy1, 1d

pie title LLM 사용 비율 (2026년 1분기)
    "GPT-4o" : 35
    "Claude 3.5" : 28
    "Gemini" : 18
    "Llama 3" : 12
    "기타" : 7

mindmap
  root((AI 자동화))
    워크플로우
      n8n
        셀프호스팅
        400+ 통합
      Zapier
        클라우드 전용
        쉬운 사용
    LLM 앱
      Dify
        RAG 내장
        노코드
      LangChain
        코드 기반
        유연함
    다이어그램
      Mermaid
        텍스트 기반
        Git 친화적
      Draw.io
        GUI 기반
        다양한 도구

```mermaid
graph LR
    A[이슈 생성] --> B[브랜치 생성]
    B --> C[개발]
    C --> D[PR 생성]
    D --> E[코드 리뷰]
    E --> F[머지]
```

npm install mermaid

graph TD
    A[RSS 피드 수집<br/>n8n Trigger] --> B[AI 요약 생성<br/>Dify Agent]
    B --> C[다이어그램 코드 생성<br/>Dify Workflow]
    C --> D[Mermaid 렌더링<br/>n8n Code Node]
    D --> E[블로그 포스트 생성<br/>n8n HTTP Request]
    E --> F[GitHub PR 자동 생성<br/>n8n GitHub Node]
    F --> G[Slack 알림<br/>n8n Slack Node]

sequenceDiagram
    participant Cron as n8n 스케줄러
    participant Prom as Prometheus API
    participant Dify as Dify Agent
    participant Mermaid as Mermaid 렌더러
    participant Wiki as Confluence Wiki

    Cron->>Prom: 메트릭 수집 (5분 간격)
    Prom-->>Cron: CPU, 메모리, 에러율 데이터
    Cron->>Dify: 데이터 분석 요청
    Dify-->>Cron: 분석 결과 + 상태 다이어그램 코드
    Cron->>Mermaid: 다이어그램 렌더링
    Mermaid-->>Cron: SVG 이미지
    Cron->>Wiki: 대시보드 페이지 업데이트