Flowise와 LLM으로 에러 분석 자동화! 생산성 UP!
by DD
1년 전
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Flowise를 활용하여 LLM 기반 에러 분석 자동화 시스템을 구축함
Swagger 기반 API 스펙과 StackTrace를 LLM에 제공하여 분석 정확도 향상
Slack 알림을 통해 팀 내 에러 해결 시간 단축 및 협업 효율 증대
Flowise를 활용한 LLM 워크플로 구성
Flowise는 시각적 인터페이스를 제공하여 LLM 기반 애플리케이션 개발을 용이하게 한다. 구체적으로 ChatOpenAI, API Loader, Structured Output Parser 등의 컴포넌트를 조합하여 에러 분석 워크플로를 구축했다. 따라서, 코딩 없이도 LLM 기반 자동화 시스템을 구현할 수 있다.
API 스펙과 StackTrace를 활용한 에러 분석
LLM에 API 스펙과 StackTrace를 함께 제공하여 에러 분석 정확도를 높였다. Swagger를 통해 API 정보를 제공하고, Method Signature 정보를 추가하여 LLM이 에러 원인을 정확하게 파악하도록 돕는다. 반면, 데이터 품질에 따라 분석 결과가 달라질 수 있다.
Slack 알림을 통한 협업 효율 증대
에러 분석 결과를 Slack 알림으로 전송하여 팀원 간의 비동기적 협업을 지원한다. 구체적으로, Action, Reason, Guide 정보를 제공하여 에러 해결에 필요한 정보를 공유한다. 따라서, 에러 해결 시간 단축 및 팀 생산성 향상을 기대할 수 있다.
