GPT API 자동화 - 5가지 시나리오 설정 가이드

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GPT API 자동화 - 5가지 시나리오 설정 가이드

나누리_00 2025. 3. 26. 13:44

시나리오 1: 이메일 요약 자동화 - 슬랙 알림 시스템

개요

이메일이 도착하면 GPT API를 통해 내용을 자동으로 요약하고, 그 요약본을 슬랙 채널에 전송하는 시스템입니다.

필요한 도구

Gmail 계정
Zapier 계정
OpenAI API 키
Slack 워크스페이스

단계별 설정 가이드

1. OpenAI API 키 준비

OpenAI 웹사이트(https://openai.com)에 가입하거나 로그인합니다.
API 섹션으로 이동하여 새 API 키를 생성합니다.
생성된 키를 안전한 곳에 저장합니다 (이 키는 한 번만 표시됩니다).

2. Zapier 설정

Zapier에 로그인하고 새 Zap을 생성합니다.
트리거 설정:
- 앱 선택: Gmail
- 이벤트 선택: 새 이메일
- Gmail 계정 연결
- 필터 설정(옵션): 특정 발신자나 제목 키워드로 필터링
OpenAI 연동:
- 앱 선택: OpenAI
- 액션 선택: Create Chat Completion
- OpenAI 계정 연결 (API 키 입력)
- 모델 선택: gpt-3.5-turbo
- 시스템 메시지: "당신은 이메일 요약 전문가입니다. 다음 이메일 내용을 3줄로 간결하게 요약하고, 중요도를 '긴급', '중요', '일반' 중 하나로 분류해주세요."
- 사용자 메시지: {{Gmail의 Body Plain}} 또는 {{Gmail의 Body HTML}}
- 온도(Temperature): 0.3 (일관된 결과를 위해 낮게 설정)

Slack 연동:

앱 선택: Slack
액션 선택: Send Channel Message
Slack 계정 연결
채널 선택: 알림을 받을 채널
메시지 형식:

📧 *새 이메일 요약*
*제목*: {{Gmail의 Subject}}
*보낸 사람*: {{Gmail의 From}}

*요약*:
{{OpenAI의 Response}}

[이메일 보기]({{Gmail의 Link}})

Zap 테스트 및 활성화:
- 각 단계 테스트
- Zap 이름 설정 (예: "이메일 자동 요약 알림")
- Zap 활성화

응용 팁

다양한 이메일 유형에 따라 여러 Zap을 만들어 각기 다른 채널로 보낼 수 있습니다.
긴급한 이메일의 경우 요약 내용에 🔴 이모지를 추가하도록 프롬프트를 수정할 수 있습니다.
팀원 멘션 기능을 추가하여 특정 키워드가 있는 이메일은 담당자를 태그할 수 있습니다.

시나리오 2: 고객 리뷰 자동 분석 시스템

개요

고객 리뷰가 등록되면 GPT API를 통해 감정 분석(긍정/부정)과 핵심 키워드를 추출하여 스프레드시트에 기록하고, 부정적인 리뷰는 담당자에게 알림을 보내는 시스템입니다.

필요한 도구

Google Forms 또는 다른 리뷰 수집 플랫폼
Make(Integromat)
OpenAI API 키
Google Sheets
이메일 알림 시스템

단계별 설정 가이드

1. 리뷰 수집 폼 설정

Google Forms에서 새 설문지를 만듭니다.
필수 필드 추가:
- 제품/서비스 이름 (드롭다운)
- 평점 (1-5 척도)
- 리뷰 내용 (장문형 텍스트)
- 이메일 주소 (선택 사항)

2. Google Sheets 연동

Google Forms 응답 탭에서 "스프레드시트에서 응답 보기" 클릭
새 스프레드시트 생성 또는 기존 스프레드시트 선택
결과 분석을 위한 추가 열 생성:
- 감정 분석 결과
- 주요 키워드
- 개선 제안사항
- 처리 상태

3. Make(Integromat) 워크플로우 설정

Make에 로그인하고 새 시나리오 생성
트리거 설정:
- 모듈 선택: Google Sheets
- 이벤트 선택: 새 행 감시
- Google 계정 연결
- 스프레드시트 및 시트 선택
텍스트 준비 (텍스트 처리 모듈):
- 리뷰 내용과 평점을 조합하여 분석용 텍스트 생성:
```
제품/서비스: {{제품명}}
평점: {{평점}}
리뷰 내용: {{리뷰 내용}}
```

OpenAI 연동:

모듈 선택: HTTP 또는 OpenAI 앱(사용 가능한 경우)
메서드: POST
URL: https://api.openai.com/v1/chat/completions
헤더:
- Content-Type: application/json
- Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}
본문(JSON):

{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "고객 리뷰를 분석하여 다음 형식으로 결과를 제공해주세요:\n1. 감정분석: [긍정/중립/부정]\n2. 주요 키워드: [쉼표로 구분된 키워드 최대 5개]\n3. 핵심 피드백: [한 문장으로 요약]\n4. 개선 제안: [한 문장으로 제안]"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "{{1단계에서 준비한 텍스트}}"
    }
  ],
  "temperature": 0.3
}

응답 파싱 (JSON 파서 또는 텍스트 파서):
- OpenAI 응답에서 필요한 정보 추출:
  - 감정 분석 결과
  - 주요 키워드
  - 핵심 피드백
  - 개선 제안
Google Sheets 업데이트:
- 모듈 선택: Google Sheets
- 액션 선택: 행 업데이트
- 업데이트할 행 지정 (트리거에서 받은 행 ID)
- 업데이트할 필드:
  - 감정 분석 결과: {{파싱된 감정 분석}}
  - 주요 키워드: {{파싱된 키워드}}
  - 개선 제안사항: {{파싱된 개선 제안}}
  - 처리 상태: "분석 완료"
조건부 라우터 (Router):
- 조건: 감정 분석 결과가 "부정"인 경우
- 참일 경우: 이메일 알림 모듈로 연결
- 거짓일 경우: 시나리오 종료

부정적 리뷰 알림 (이메일 모듈):

모듈 선택: 이메일
수신자: 고객 서비스 담당자 이메일
제목: "⚠️ 부정적 고객 리뷰 알림 - {{제품명}}"
내용:

부정적인 고객 리뷰가 접수되었습니다.

제품/서비스: {{제품명}}
평점: {{평점}}/5

핵심 피드백: {{파싱된 핵심 피드백}}
개선 제안: {{파싱된 개선 제안}}

원문 리뷰:
{{리뷰 내용}}

[스프레드시트에서 보기]({{스프레드시트 링크}})

시나리오 저장 및 활성화

응용 팁

대시보드 시각화를 위해 Google Data Studio 연동
슬랙이나 Teams로 알림 보내기
평점과 감정 분석을 조합한 우선순위 지정 시스템

시나리오 3: 회의록 자동 요약 시스템

개요

Notion에 회의록이 작성되면 GPT API를 통해 핵심 내용, 결정사항, 할일 목록을 자동으로 추출하여 원본 문서에 추가하는 시스템입니다.

필요한 도구

Notion 계정
Zapier 계정
OpenAI API 키

단계별 설정 가이드

1. Notion 템플릿 준비

Notion에서 회의록 템플릿 생성:
- 회의 제목
- 날짜
- 참석자
- 안건
- 회의 내용
- (자동 생성될) 요약 섹션
- 태그 속성: "요약필요" 태그 추가

2. Zapier 설정

Zapier에 로그인하고 새 Zap 생성
트리거 설정:
- 앱 선택: Notion
- 이벤트 선택: Updated Database Item
- Notion 계정 연결
- 데이터베이스 선택: 회의록 데이터베이스
- 필터 설정: 태그에 "요약필요"가 포함된 경우만 실행
Notion 페이지 콘텐츠 가져오기:
- 앱 선택: Notion
- 액션 선택: Find Database Item
- 데이터베이스: 회의록 데이터베이스
- 검색 조건: ID가 트리거된 항목의 ID와 일치

OpenAI 연동:

앱 선택: OpenAI
액션 선택: Create Chat Completion
OpenAI 계정 연결 (API 키 입력)
모델 선택: gpt-4 (더 정확한 요약을 위해)
시스템 메시지:

당신은 회의록 요약 전문가입니다. 다음 회의 내용을 분석하여 아래 형식으로 요약해주세요:

## 📝 요약
[회의의 핵심 내용을 3-5문장으로 요약]

## 🔑 주요 결정사항
- [결정사항 1]
- [결정사항 2]
...

## ✅ 할일 목록
- [ ] [담당자]: [할일 내용] (기한: [날짜])
- [ ] [담당자]: [할일 내용]
...

## 📌 후속 논의 필요 사항
- [추가 논의가 필요한 사항]

사용자 메시지: {{2단계에서 가져온 회의 내용}}
온도(Temperature): 0.2 (일관된 결과를 위해 낮게 설정)

Notion 페이지 업데이트:
- 앱 선택: Notion
- 액션 선택: Update Database Item
- 데이터베이스: 회의록 데이터베이스
- 업데이트할 항목: 트리거된 항목의 ID
- 업데이트할 필드:
  - 요약 섹션: {{OpenAI의 출력}}
  - 태그: "요약완료" (기존 "요약필요" 태그 대체)
Zap 테스트 및 활성화:
- 각 단계 테스트
- Zap 이름 설정 (예: "Notion 회의록 자동 요약")
- Zap 활성화

응용 팁

자동 요약 후 팀원들에게 이메일이나 슬랙으로 알림 보내기
정기 회의별로 다른 프롬프트 템플릿 사용하기
요약된 내용을 기반으로 자동으로 프로젝트 관리 도구(예: Trello, Asana)에 작업 생성하기

시나리오 4: 블로그 초안 자동 생성 시스템

개요

주제와 키워드만 입력하면 GPT API를 통해 블로그 제목, 개요, 주요 포인트를 자동으로 생성하고 워드프레스에 초안으로 등록하는 시스템입니다.

필요한 도구

Airtable 계정
Zapier 계정
OpenAI API 키
WordPress 사이트

단계별 설정 가이드

1. Airtable 베이스 설정

새 Airtable 베이스 생성
테이블 이름: "블로그 콘텐츠 캘린더"
필드 설정:
- 제목 (단일 라인 텍스트)
- 주제 (단일 라인 텍스트)
- 키워드 (장문형 텍스트)
- 타겟 독자 (단일 라인 텍스트)
- 경쟁사 URL (URL)
- 상태 (단일 선택: 계획, 초안 생성 중, 초안 완료, 검토 중, 발행 예정, 발행됨)
- 작성자 (단일 선택)
- 초안 내용 (장문형 텍스트)
- 발행 예정일 (날짜)
- 초안 URL (URL)

2. Zapier 설정

Zapier에 로그인하고 새 Zap 생성
트리거 설정:
- 앱 선택: Airtable
- 이벤트 선택: New Record
- Airtable 계정 연결
- 베이스 및 테이블 선택: "블로그 콘텐츠 캘린더"
- 필터 설정: 상태가 "계획"인 레코드만 처리
상태 업데이트 - 초안 생성 중:
- 앱 선택: Airtable
- 액션 선택: Update Record
- 레코드 ID: {{트리거된 레코드 ID}}
- 업데이트할 필드:
  - 상태: "초안 생성 중"

OpenAI 제목 생성:

앱 선택: OpenAI
액션 선택: Create Chat Completion
모델 선택: gpt-3.5-turbo
시스템 메시지:

당신은 블로그 제목 생성 전문가입니다. 주어진 주제와 키워드를 기반으로 클릭을 유도하는 매력적인 블로그 제목 5개를 생성해주세요. 각 제목은 번호를 매겨 별도의 줄에 작성해 주세요.

사용자 메시지:

주제: {{주제}}
키워드: {{키워드}}
타겟 독자: {{타겟 독자}}

온도(Temperature): 0.7 (창의적인 제목을 위해)

OpenAI 블로그 개요 생성:

앱 선택: OpenAI
액션 선택: Create Chat Completion
모델 선택: gpt-4
시스템 메시지:

당신은 블로그 콘텐츠 전문가입니다. 주어진 주제와 키워드를 기반으로 SEO에 최적화된 블로그 포스트 개요를 작성해주세요. 다음 형식을 따라주세요:

# [제목]

## 소개
[소개 내용 개요]

## [주요 섹션 1]
- [주요 포인트]
- [주요 포인트]

## [주요 섹션 2]
- [주요 포인트]
- [주요 포인트]

## [주요 섹션 3]
- [주요 포인트]
- [주요 포인트]

## 결론
[결론 내용 개요]

## 행동 유도 (CTA)
[CTA 제안]

사용자 메시지:

주제: {{주제}}
키워드: {{키워드}}
타겟 독자: {{타겟 독자}}
경쟁사 URL: {{경쟁사 URL}}
제목 옵션:
{{4단계의 제목 목록}}

온도(Temperature): 0.4

Airtable 업데이트:
- 앱 선택: Airtable
- 액션 선택: Update Record
- 레코드 ID: {{트리거된 레코드 ID}}
- 업데이트할 필드:
  - 제목: {{5단계에서 생성된 제목}}
  - 초안 내용: {{5단계에서 생성된 개요}}
  - 상태: "초안 완료"
WordPress 초안 생성:
- 앱 선택: WordPress
- 액션 선택: Create Post
- WordPress 계정 연결
- 제목: {{5단계에서 생성된 제목}}
- 내용: {{5단계에서 생성된 개요}}
- 상태: Draft
- 카테고리: {{주제에 맞는 카테고리}}
- 태그: {{키워드를 쉼표로 분리}}
Airtable 최종 업데이트:
- 앱 선택: Airtable
- 액션 선택: Update Record
- 레코드 ID: {{트리거된 레코드 ID}}
- 업데이트할 필드:
  - 초안 URL: {{7단계에서 생성된 WordPress 포스트 URL}}
Zap 테스트 및 활성화:
- 각 단계 테스트
- Zap 이름 설정 (예: "블로그 초안 자동 생성")
- Zap 활성화

응용 팁

경쟁사 URL이 제공된 경우 내용을 스크래핑하여 GPT에 참고 자료로 제공
생성된 초안을 편집자에게 이메일로 알림
정기적인 콘텐츠 일정에 맞춰 트리거되도록 예약 설정

시나리오 5: 고객 Q&A 자동 응답 시스템

개요

고객이 문의 폼을 제출하면 GPT API를 통해 기존 FAQ 데이터를 기반으로 적절한 답변을 생성하고, 담당자의 승인 후 고객에게 자동으로 응답하는 시스템입니다.

필요한 도구

Google Forms
Make(Integromat)
OpenAI API 키
Google Sheets (FAQ 데이터베이스)
이메일 서비스

단계별 설정 가이드

1. FAQ 데이터베이스 설정

Google Sheets에서 FAQ 데이터베이스 생성:
- 질문 (자주 묻는 질문)
- 답변 (표준 응답)
- 카테고리 (제품, 배송, 결제, 반품 등)
- 키워드 (질문 관련 키워드)
10-20개의 기본 FAQ 항목 입력

2. 문의 폼 설정

Google Forms에서 고객 문의 폼 생성:
- 이름
- 이메일
- 문의 카테고리 (드롭다운)
- 문의 제목
- 문의 내용 (장문형 텍스트)
- 주문 번호 (선택 사항)
응답을 Google Sheets에 저장하도록 설정

3. Make(Integromat) 워크플로우 설정

Make에 로그인하고 새 시나리오 생성
트리거 설정:
- 모듈 선택: Google Sheets
- 이벤트 선택: 새 행 감시
- Google 계정 연결
- 스프레드시트 및 시트 선택: 문의 폼 응답 시트
FAQ 데이터 가져오기:
- 모듈 선택: Google Sheets
- 액션 선택: 행 가져오기
- 스프레드시트 및 시트 선택: FAQ 데이터베이스
- 모든 행 가져오기

OpenAI 연동:

모듈 선택: HTTP 또는 OpenAI 앱
메서드: POST
URL: https://api.openai.com/v1/chat/completions
헤더:
- Content-Type: application/json
- Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}
본문(JSON):

{
  "model": "gpt-4",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "당신은 고객 지원 전문가입니다. 고객의 질문에 대해 기존 FAQ 데이터를 참조하여 친절하고 정확한 답변을 제공해주세요. 답변은 다음 형식을 따라주세요:\n\n[인사말]\n\n[질문에 대한 답변]\n\n[추가 정보 또는 권장 사항]\n\n[마무리 인사]"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "고객 질문: {{문의 내용}}\n\n참조할 FAQ 데이터:\n{{FAQ 데이터 목록}}"
    }
  ],
  "temperature": 0.3
}

승인 요청 이메일 발송:

모듈 선택: 이메일
액션 선택: 이메일 보내기
수신자: 고객 지원 담당자
제목: "고객 문의 응답 승인 요청 - {{문의 제목}}"
내용:

새로운 고객 문의에 대한 자동 응답 승인이 필요합니다.

고객 정보:
- 이름: {{고객 이름}}
- 이메일: {{고객 이메일}}
- 카테고리: {{문의 카테고리}}
- 제목: {{문의 제목}}

고객 문의:
{{문의 내용}}

제안된 응답:
{{OpenAI 생성 응답}}

아래 링크를 클릭하여 응답을 승인하거나 수정하세요:

[승인]({{승인 웹훅 URL}})
[수정]({{수정 웹훅 URL}})

웹훅 설정:
- 모듈 선택: Webhooks
- 액션 선택: 커스텀 웹훅 생성
- 웹훅 이름: "응답 승인"
- 승인 및 수정 URL 생성
웹훅 리스너:
- 모듈 선택: Webhooks
- 액션 선택: 웹훅 리스닝
- 웹훅 선택: "응답 승인"
승인 시 이메일 발송:
- 모듈 선택: 이메일
- 액션 선택: 이메일 보내기
- 수신자: {{고객 이메일}}
- 제목: "Re: {{문의 제목}}"
- 내용: {{승인된 응답}} (수정된 경우 수정된 내용)
- 조건: 웹훅에서 "승인" 액션 수신
처리 상태 업데이트:
- 모듈 선택: Google Sheets
- 액션 선택: 행 업데이트
- 스프레드시트 및 시트: 문의 폼 응답 시트
- 업데이트할 행: 트리거된 행
- 업데이트할 필드:
  - 처리 상태: "응답 완료"
  - 응답 내용: {{승인된 응답}}
  - 응답 시간: {{현재 시간}}
시나리오 저장 및 활성화

응용 팁

자주 묻는 새로운 질문은 FAQ 데이터베이스에 자동으로 추가
응답 템플릿에 회사 로고나 소셜 미디어 링크 포함
고객 만족도 조사 링크를 응답 이메일에 포함
자동 응답률과 수동 처리가 필요한 질문 유형 분석

부록: 노코드 툴별 GPT API 연동 방법

Zapier에서 OpenAI API 연동하기

OpenAI 통합 앱 사용하기
- Zapier에서 "OpenAI" 앱 검색
- "Connect OpenAI" 클릭
- API 키 입력 (https://platform.openai.com/account/api-keys에서 생성)
- 연결 테스트
OpenAI 액션 유형
- Create Chat Completion: 채팅 형식으로 텍스트 생성 (gpt-3.5-turbo, gpt-4 모델)
- Create Completion: 텍스트 생성 (다른 모델)
- Create Image: 이미지 생성 (DALL-E)
주요 파라미터 설정
- Model: 사용할 모델 (gpt-3.5-turbo 추천)
- Messages: 시스템 메시지(지시사항)와 사용자 메시지(입력) 설정
- Temperature: 0-1 사이 값, 낮을수록 일관된 결과 (추천: 0.3-0.7)
- Max Tokens: 최대 출력 길이 (기본값: 256)
에러 처리
- Filter 단계를 추가하여 입력 데이터 검증
- Path 단계를 사용하여 여러 시나리오 처리
- Formatter 단계로 입력 데이터 정리

Make(Integromat)에서 OpenAI API 연동하기

HTTP 모듈 사용하기
- Make에서는 현재 공식 OpenAI 앱이 없어 HTTP 모듈 사용
- HTTP 모듈 선택 후 "Make a request" 액션 선택

API 요청 설정

URL: https://api.openai.com/v1/chat/completions
Method: POST

Headers:

Content-Type: application/jsonAuthorization: Bearer 여기에_API_키_입력

Body (JSON):

{  "model": "gpt-3.5-turbo",  "messages": [    {      "role": "system",      "content": "여기에 시스템 지시사항 입력"    },    {      "role": "user",      "content": "여기에 사용자 입력 데이터"    }  ],  "temperature": 0.5}

응답 처리
- JSON 파서 모듈로 응답 파싱
- 변수 매퍼로 필요한 데이터 추출
- 조건부 라우터로 다양한 결과 처리

Airtable에서 OpenAI API 연동하기

Airtable 스크립트 블록 사용 (개발 지식 필요)
- Airtable 베이스에 스크립트 블록 추가
- Fetch API를 사용하여 OpenAI API 호출
- 결과를 특정 필드에 저장
Zapier/Make 활용하기 (더 쉬운 방법)
- Airtable을 트리거로 사용
- Zapier/Make에서 OpenAI 호출
- 결과를 Airtable에 업데이트
Automation 기능 활용
- Airtable Automations 기능 사용
- "Run a script" 액션 활용
- 응답을 자동으로 레코드에 업데이트

Notion에서 OpenAI API 연동하기

Notion API + 외부 도구 활용
- Notion API를 Zapier/Make와 연결
- OpenAI 처리 후 Notion 페이지 업데이트
Notion AI 기능 활용 (OpenAI 대체)
- Notion의 내장 AI 기능 사용 (별도 API 키 불필요)
- 커스텀 프롬프트로 유사한 결과 도출

자동화 시스템 유지보수 체크리스트

월간 점검 항목

[ ] API 사용량 및 비용 확인
[ ] 프롬프트 성능 평가 및 업데이트
[ ] 시스템 오류 로그 확인
[ ] 새로운 사용 사례 발굴
[ ] 자동화 흐름 최적화

트러블슈팅 가이드

API 오류 발생 시
- API 키 유효성 확인
- 요청 형식 검증
- 사용량 한도 확인
- 서비스 상태 페이지 확인
응답 품질 저하 시
- 프롬프트 개선
- 온도(temperature) 매개변수 조정
- 모델 업그레이드 고려
- 예시 추가하여 명확한 지시 제공
자동화 흐름 지연 시
- 각 단계별 실행 시간 확인
- 불필요한 단계 제거
- 처리량이 많은 시간대 확인
- 병목 현상 식별 및 해결

GPT API를 활용한 업무 자동화의 여정을 시작하시길 바랍니다. 이 가이드가 도움이 되셨기를 바라며, 궁금한 점이 있으시면 언제든지 문의해주세요!

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