상세정보
노코드로 완성하는 ‘내 업무 전용 AI 자동화 시스템’
한 권으로 끝내는 Dify 기반 실전 업무 자동화 가이드!
이 책은 시각적 인터페이스만으로 AI 앱을 만들 수 있는 Dify를 활용해, 반복 업무 자동화부터 고급 분석 시스템까지 직접 구현하는 실전 중심의 안내서입니다.
그동안 대표적인 생성형 AI를 업무에 '사용'해 왔지만, 반복적인 복사 붙여넣기나 엉뚱한 답변, 요구사항을 도중에 벗어나는 응답 때문에 답답했던 경험이 있으셨나요? 이제 복잡한 코딩 없이 챗봇, 텍스트 생성기, 워크플로우, 에이전트, RAG, TAG 기반 데이터 분석까지 하나의 흐름으로 배울 수 있도록 구성했습니다.
보고서 자동 생성, 회의록 요약, 블로그 자동 작성, 엑셀·DB 데이터 분석 등 현장에서 바로 활용 가능한 업무 자동화 사례를 풍부하게 담아 따라 하기만해도 자연스럽게 AI가 스스로 일하는 시스템을 구축할 수 있도록 구성했습니다. 또한 Dify의 기본 기능부터 에이전트, 외부 API, 지식 기반 챗봇, SEO용 블로그 워크플로우까지 단계별로 실습을 제공하여, 기획자와 비전공자도 자신의 아이디어를 빠르게 서비스 형태로 만들 수 있도록 안내합니다.
AI를 단순히 ‘사용’하는 단계를 넘어, 나만의 AI 시스템을 ‘직접 만드는’ 새로운 업무 패러다임을 경험해 보세요.
AI를 잘 쓰고 싶지만 막막했던 사람, 팀의 업무 효율을 극대화하고 싶은 리더, 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는 기획자와 개발자 모두에게 이 책은 가장 실용적이고 강력한 지침서가 될 것입니다.
이런 분께 추천합니다!
● 반복되는 문서 업무(보고서·요약·정리)를 자동화하고 싶은 직장인
● 코딩 없이 AI 앱을 만들고 싶은 비전공자, 기획자, 마케터
● 챗봇·텍스트 생성기·에이전트를 직접 구축해보고 싶은 입문자
● Dify 워크플로우로 복합 자동화 시나리오를 만들고 싶은 실무자
● RAG·지식 기반 챗봇·TAG 데이터 분석 기능을 업무에 적용하고 싶은 팀 리더
● 사내 AI 시스템을 빠르게 프로토타입하고 배포해야 하는 개발자
“챗봇을 넘어서, AI가 ‘스스로 일하는’ 업무 시스템을 완성하는 책”
생성형 AI가 빠르게 확산되고 있지만,
실제로 업무 현장에서 AI를 어떻게 ‘시스템’으로 구축할 것인가는 여전히 많은 사람들이 막막해하는 지점입니다.
특히 문서 기반 답변, 자동 보고서 생성, 회의록 처리, 데이터 분석처럼
실제 일하는 데 필요한 기능을 구현하려면 프롬프트와 파이프라인, 외부 데이터 연동을 종합적으로 설계해야 합니다.
게다가 많은 사람들은 이미 대화형 생성형 AI를 업무에 활용해 봤지만,
반복되는 복사·붙여넣기, 엉뚱한 답변, 조금만 복잡해지면 흐름을 벗어나는 응답,
지시한 형식을 유지하지 못하는 답변 때문에 답답함을 느꼈습니다.
이를 해결하기 위해 “프로그래밍을 배워야 할까?” 고민했지만,
코드·API·라이브러리의 장벽 앞에서 결국 포기한 경험도 많습니다.
하지만 이 책은 말합니다.
문제를 해결하기 위해 꼭 프로그래밍을 배울 필요는 없습니다.
당신에게 필요한 것은 ‘워크플로우를 이해하는 것’이며,
그 시작점이 바로 Dify입니다.
Dify는 복잡한 코드를 몰라도 AI가 정보를 수집하고, 문서를 분석하고, 외부 도구를 활용하고,
여러 단계를 순서대로 실행하는 업무 자동화 시스템을 구축하도록 도와줍니다.
이 책은 그러한 Dify의 기능을 기반으로 AI 업무 시스템 구축의 전체 로드맵을 제공합니다.
- 챗봇에서 시작해
- RAG로 지식을 연결하고
- 워크플로우로 다단계 자동화를 구성하고
- 에이전트를 활용해 외부 API·검색을 통합하고
- TAG로 데이터 분석·보고서 생성까지 자동화하는
그야말로 AI 실무 자동화의 모든 단계를 하나의 흐름으로 경험하도록 구성돼 있습니다.
특히 장마다 실제 업무 시나리오(SEO 블로그, 회의록, 법률 챗봇, 사내 매뉴얼 DB, 제품 데이터 분석 등)를
그대로 따라 만들어보며, 대화형 AI 사용만으로는 해결되지 않았던 문제들을 실제 ‘시스템’ 레벨에서 해결하는 방법을 익히게 됩니다.
이 책은 더 이상 AI를 “잘 쓰는 법”을 알려주는 책이 아니라,
AI가 스스로 일하도록 만드는 ‘업무 시스템’을 구축하는 능력을 길러주는 책입니다.
코드를 몰라도, 프로그래밍을 배우지 않아도, 워크플로우만 이해하면 누구나 강력한 AI 업무 자동화를 완성할 수 있습니다.
★ 이해보다 실천에 집중한 구성
스크린샷·예제·샘플 프롬프트·플로우도·실습 파일을 적재적소에 다양하게 제공하여 AI를 처음 접하는 독자도 “버튼 몇 번으로 나만의 AI 앱”을 만들 수 있습니다.
이 책은 개발자뿐 아니라 기획자·마케터·디자이너·비전공자까지 누구나 바로 사용할 수 있는 ‘현장형 AI 실무서’입니다.
-이 책의 구성-
1장 · 디파이가 무엇인가요?
생성형 AI의 한계(외부 데이터 접근 불가, 구조화 업무 어려움)를 짚고, 이를 해결하는 플랫폼으로서 Dify의 개념·역할·핵심 장점(노코드, 외부 도구 연동, RAG·워크플로우 지원)을 설명합니다.
업무 자동화가 왜 필요한지를 실무 예시와 함께 제시합니다.
2장 · 프롬프트 엔지니어링과 LLM 기본기
LLM의 동작 원리와 환각 문제를 설명하며, 역할 기반 설계·출력 형식화·변수 기반 프롬프트 구성 등 업무 자동화 품질을 좌우하는 프롬프트 설계 원칙을 다룹니다. 챗봇·보고서 자동화에 활용할 실전 프롬프트 패턴을 익힙니다.
3장 · Dify 시작하기(환경 설정과 기본 UI 탐색)
Dify 계정 생성 → 모델 연동(OpenAI 등) → 프로젝트 생성 → 앱 유형별 기본 구조(챗봇/텍스트 생성기/에이전트/워크플로우)를 설명합니다. 이후 실습을 위한 작업 환경을 준비합니다.
4장 · 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
챗봇 → 텍스트 생성기 → 에이전트 순서로 기초 AI 앱 3종을 만들며 Dify의 기본 구조를 익힙니다.
기초 챗봇(대화형 구조 이해)
텍스트 생성기로 보고서 자동화
에이전트로 투자분석 보고서 자동화
5장 · 지식 기반 챗봇 만들기(RAG 기초)
회사 매뉴얼·FAQ·법률 문서 등 정적 문서를 지식으로 업로드해 문서 기반 질의응답 챗봇을 구축합니다. 문서 청크 분할, 메타데이터 구성, 질문 매핑, 지식 검색 전략 등 기초 RAG 개념을 실습합니다.
6장 · 블로그 자동생성 워크플로우 개발
Dify 워크플로우의 핵심 개념을 설명하고,
아이디어 발상 → 자료 검색 → 초안 생성 → SEO 편집까지 이어지는 SEO 블로그 자동생성 시스템을 완성합니다. LLM·HTTP 요청·조건문·Template 노드를 모두 연결하는 복합 자동화입니다.
7장 · 회의록 자동화 워크플로우 만들기
회의 녹음 파일 → 텍스트 변환 → 요약 → DOCX 변환까지 자동화하는 회의록 생성 파이프라인을 구축합니다. Speech-to-Text, Markdown to DOCX, End 노드 등 다양한 도구 연동을 학습합니다.
8장 · 문서 기반 RAG 앱 고도화(전처리·검색 품질 향상)
PDF·Word 문서를 텍스트로 정규화하고, 섹션/항목 메타데이터를 설계하여 검색의 정확도와 깊이를 높이는 고급 RAG 전처리 기법을 다룹니다. 사내 매뉴얼·고객 문의 사례를 결합해 고급 지식 DB 앱을 구성합니다.
9장 · 법률·전문 지식 RAG 서비스 만들기
근로기준법 등 전문 문서를 기반으로 “법조문 인용 → 리스크 → 권장 대응 절차”를 포함하는 전문가형 법률 가이드봇을 만듭니다. 전문화된 RAG의 설계 방식과 프롬프트 구조를 배웁니다.
10장 · 사내 지식 DB 활용 앱 개발
기업 내부 문서(매뉴얼, 가이드, 프로세스)를 통합해 사내 RAG 기반 지식 검색 시스템을 구축합니다. 전처리 워크플로우, 문서 구조 통일, 질의응답 최적화 등 실무 중심 기능을 다룹니다.
11장 · TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기(기초)
TAG(Table Augmented Generation)의 개념을 이해하고, 자연어 → TEXT TO SQL → SQL EXECUTE → LLM 분석까지 이어지는 기본 TAG 분석 플로우를 실습합니다.
Supabase DB 연동, 스키마 기반 SQL 생성, 결과 비교까지 포함됩니다.
12장 · TAG 기반 데이터 분석 앱 개발(심화)
엑셀·CSV 파일을 DB로 통합하고, 사용자가 자연어로 묻기만 하면 SQL 실행 → 통계 분석 → Word 보고서 → 발표 자료를 자동 생성하는 고급 TAG 앱을 개발합니다.
제품 분석 보고서, Gamma.ai 발표 스크립트 생성까지 포함한 완전 자동화 시스템입니다.
한 권으로 끝내는 Dify 기반 실전 업무 자동화 가이드!
이 책은 시각적 인터페이스만으로 AI 앱을 만들 수 있는 Dify를 활용해, 반복 업무 자동화부터 고급 분석 시스템까지 직접 구현하는 실전 중심의 안내서입니다.
그동안 대표적인 생성형 AI를 업무에 '사용'해 왔지만, 반복적인 복사 붙여넣기나 엉뚱한 답변, 요구사항을 도중에 벗어나는 응답 때문에 답답했던 경험이 있으셨나요? 이제 복잡한 코딩 없이 챗봇, 텍스트 생성기, 워크플로우, 에이전트, RAG, TAG 기반 데이터 분석까지 하나의 흐름으로 배울 수 있도록 구성했습니다.
보고서 자동 생성, 회의록 요약, 블로그 자동 작성, 엑셀·DB 데이터 분석 등 현장에서 바로 활용 가능한 업무 자동화 사례를 풍부하게 담아 따라 하기만해도 자연스럽게 AI가 스스로 일하는 시스템을 구축할 수 있도록 구성했습니다. 또한 Dify의 기본 기능부터 에이전트, 외부 API, 지식 기반 챗봇, SEO용 블로그 워크플로우까지 단계별로 실습을 제공하여, 기획자와 비전공자도 자신의 아이디어를 빠르게 서비스 형태로 만들 수 있도록 안내합니다.
AI를 단순히 ‘사용’하는 단계를 넘어, 나만의 AI 시스템을 ‘직접 만드는’ 새로운 업무 패러다임을 경험해 보세요.
AI를 잘 쓰고 싶지만 막막했던 사람, 팀의 업무 효율을 극대화하고 싶은 리더, 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는 기획자와 개발자 모두에게 이 책은 가장 실용적이고 강력한 지침서가 될 것입니다.
이런 분께 추천합니다!
● 반복되는 문서 업무(보고서·요약·정리)를 자동화하고 싶은 직장인
● 코딩 없이 AI 앱을 만들고 싶은 비전공자, 기획자, 마케터
● 챗봇·텍스트 생성기·에이전트를 직접 구축해보고 싶은 입문자
● Dify 워크플로우로 복합 자동화 시나리오를 만들고 싶은 실무자
● RAG·지식 기반 챗봇·TAG 데이터 분석 기능을 업무에 적용하고 싶은 팀 리더
● 사내 AI 시스템을 빠르게 프로토타입하고 배포해야 하는 개발자
“챗봇을 넘어서, AI가 ‘스스로 일하는’ 업무 시스템을 완성하는 책”
생성형 AI가 빠르게 확산되고 있지만,
실제로 업무 현장에서 AI를 어떻게 ‘시스템’으로 구축할 것인가는 여전히 많은 사람들이 막막해하는 지점입니다.
특히 문서 기반 답변, 자동 보고서 생성, 회의록 처리, 데이터 분석처럼
실제 일하는 데 필요한 기능을 구현하려면 프롬프트와 파이프라인, 외부 데이터 연동을 종합적으로 설계해야 합니다.
게다가 많은 사람들은 이미 대화형 생성형 AI를 업무에 활용해 봤지만,
반복되는 복사·붙여넣기, 엉뚱한 답변, 조금만 복잡해지면 흐름을 벗어나는 응답,
지시한 형식을 유지하지 못하는 답변 때문에 답답함을 느꼈습니다.
이를 해결하기 위해 “프로그래밍을 배워야 할까?” 고민했지만,
코드·API·라이브러리의 장벽 앞에서 결국 포기한 경험도 많습니다.
하지만 이 책은 말합니다.
문제를 해결하기 위해 꼭 프로그래밍을 배울 필요는 없습니다.
당신에게 필요한 것은 ‘워크플로우를 이해하는 것’이며,
그 시작점이 바로 Dify입니다.
Dify는 복잡한 코드를 몰라도 AI가 정보를 수집하고, 문서를 분석하고, 외부 도구를 활용하고,
여러 단계를 순서대로 실행하는 업무 자동화 시스템을 구축하도록 도와줍니다.
이 책은 그러한 Dify의 기능을 기반으로 AI 업무 시스템 구축의 전체 로드맵을 제공합니다.
- 챗봇에서 시작해
- RAG로 지식을 연결하고
- 워크플로우로 다단계 자동화를 구성하고
- 에이전트를 활용해 외부 API·검색을 통합하고
- TAG로 데이터 분석·보고서 생성까지 자동화하는
그야말로 AI 실무 자동화의 모든 단계를 하나의 흐름으로 경험하도록 구성돼 있습니다.
특히 장마다 실제 업무 시나리오(SEO 블로그, 회의록, 법률 챗봇, 사내 매뉴얼 DB, 제품 데이터 분석 등)를
그대로 따라 만들어보며, 대화형 AI 사용만으로는 해결되지 않았던 문제들을 실제 ‘시스템’ 레벨에서 해결하는 방법을 익히게 됩니다.
이 책은 더 이상 AI를 “잘 쓰는 법”을 알려주는 책이 아니라,
AI가 스스로 일하도록 만드는 ‘업무 시스템’을 구축하는 능력을 길러주는 책입니다.
코드를 몰라도, 프로그래밍을 배우지 않아도, 워크플로우만 이해하면 누구나 강력한 AI 업무 자동화를 완성할 수 있습니다.
★ 이해보다 실천에 집중한 구성
스크린샷·예제·샘플 프롬프트·플로우도·실습 파일을 적재적소에 다양하게 제공하여 AI를 처음 접하는 독자도 “버튼 몇 번으로 나만의 AI 앱”을 만들 수 있습니다.
이 책은 개발자뿐 아니라 기획자·마케터·디자이너·비전공자까지 누구나 바로 사용할 수 있는 ‘현장형 AI 실무서’입니다.
-이 책의 구성-
1장 · 디파이가 무엇인가요?
생성형 AI의 한계(외부 데이터 접근 불가, 구조화 업무 어려움)를 짚고, 이를 해결하는 플랫폼으로서 Dify의 개념·역할·핵심 장점(노코드, 외부 도구 연동, RAG·워크플로우 지원)을 설명합니다.
업무 자동화가 왜 필요한지를 실무 예시와 함께 제시합니다.
2장 · 프롬프트 엔지니어링과 LLM 기본기
LLM의 동작 원리와 환각 문제를 설명하며, 역할 기반 설계·출력 형식화·변수 기반 프롬프트 구성 등 업무 자동화 품질을 좌우하는 프롬프트 설계 원칙을 다룹니다. 챗봇·보고서 자동화에 활용할 실전 프롬프트 패턴을 익힙니다.
3장 · Dify 시작하기(환경 설정과 기본 UI 탐색)
Dify 계정 생성 → 모델 연동(OpenAI 등) → 프로젝트 생성 → 앱 유형별 기본 구조(챗봇/텍스트 생성기/에이전트/워크플로우)를 설명합니다. 이후 실습을 위한 작업 환경을 준비합니다.
4장 · 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
챗봇 → 텍스트 생성기 → 에이전트 순서로 기초 AI 앱 3종을 만들며 Dify의 기본 구조를 익힙니다.
기초 챗봇(대화형 구조 이해)
텍스트 생성기로 보고서 자동화
에이전트로 투자분석 보고서 자동화
5장 · 지식 기반 챗봇 만들기(RAG 기초)
회사 매뉴얼·FAQ·법률 문서 등 정적 문서를 지식으로 업로드해 문서 기반 질의응답 챗봇을 구축합니다. 문서 청크 분할, 메타데이터 구성, 질문 매핑, 지식 검색 전략 등 기초 RAG 개념을 실습합니다.
6장 · 블로그 자동생성 워크플로우 개발
Dify 워크플로우의 핵심 개념을 설명하고,
아이디어 발상 → 자료 검색 → 초안 생성 → SEO 편집까지 이어지는 SEO 블로그 자동생성 시스템을 완성합니다. LLM·HTTP 요청·조건문·Template 노드를 모두 연결하는 복합 자동화입니다.
7장 · 회의록 자동화 워크플로우 만들기
회의 녹음 파일 → 텍스트 변환 → 요약 → DOCX 변환까지 자동화하는 회의록 생성 파이프라인을 구축합니다. Speech-to-Text, Markdown to DOCX, End 노드 등 다양한 도구 연동을 학습합니다.
8장 · 문서 기반 RAG 앱 고도화(전처리·검색 품질 향상)
PDF·Word 문서를 텍스트로 정규화하고, 섹션/항목 메타데이터를 설계하여 검색의 정확도와 깊이를 높이는 고급 RAG 전처리 기법을 다룹니다. 사내 매뉴얼·고객 문의 사례를 결합해 고급 지식 DB 앱을 구성합니다.
9장 · 법률·전문 지식 RAG 서비스 만들기
근로기준법 등 전문 문서를 기반으로 “법조문 인용 → 리스크 → 권장 대응 절차”를 포함하는 전문가형 법률 가이드봇을 만듭니다. 전문화된 RAG의 설계 방식과 프롬프트 구조를 배웁니다.
10장 · 사내 지식 DB 활용 앱 개발
기업 내부 문서(매뉴얼, 가이드, 프로세스)를 통합해 사내 RAG 기반 지식 검색 시스템을 구축합니다. 전처리 워크플로우, 문서 구조 통일, 질의응답 최적화 등 실무 중심 기능을 다룹니다.
11장 · TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기(기초)
TAG(Table Augmented Generation)의 개념을 이해하고, 자연어 → TEXT TO SQL → SQL EXECUTE → LLM 분석까지 이어지는 기본 TAG 분석 플로우를 실습합니다.
Supabase DB 연동, 스키마 기반 SQL 생성, 결과 비교까지 포함됩니다.
12장 · TAG 기반 데이터 분석 앱 개발(심화)
엑셀·CSV 파일을 DB로 통합하고, 사용자가 자연어로 묻기만 하면 SQL 실행 → 통계 분석 → Word 보고서 → 발표 자료를 자동 생성하는 고급 TAG 앱을 개발합니다.
제품 분석 보고서, Gamma.ai 발표 스크립트 생성까지 포함한 완전 자동화 시스템입니다.

시작하며
_Dify를 선택해야 하는 명확한 이유
_이 책의 구성과 주요 특징
_이 책은 누구를 위한 책인가?
_예제 파일 다운로드 안내
1장 디파이가 무엇인가요?
_1.1 업무 자동화에 Dify AI가 필요한 이유
_1.2 Dify는 어떻게 작동하고 무엇을 할 수 있을까
_1.3 Dify와 프롬프트의 중요성
__LLM의 원리와 한계
__RAG와 Dify의 가치
2장 프롬프트 엔지니어링 마스터하기
_2.1. 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리
_2.2. 효율적인 프롬프트 작성 노하우
__제로샷 vs. 퓨샷
__사고의 연쇄(Chain-of-Thought, CoT)
__페르소나 프롬프팅 (Persona Prompting)
__템플릿 프롬프팅(Template Prompting)
3장 디파이 시작하기
_3.1 회원가입과 기본 환경 준비
__기본 화면 구성
__요금제와 계정 관리
__디파이 주요 앱 유형
_3.2 LLM 모델 설정과 연결
__API Key 생성
__Dify 모델 등록
_3.3 재랭크 모델 설정
__RAG 메커니즘과 재랭크 모델
__Dify에서 재랭크 모델 Cohere 설치
__Cohere API key 발급 및 등록
_3.4 시스템 모델 설정
4장 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
_4.1 기초 챗봇 만들기: 생성·설정·배포
_4.2 챗봇 운영·관리: 로그·모니터링·백업
__앱 관리와 확장
__로그 및 모니터링
__관리(Manage) 메뉴 기능
__백업과 복원
_4.3 텍스트 생성기로 보고서 자동화
__업무 보고서 기본 구조
_4.4 에이전트로 간단한 투자분석보고서 만들기
__디파이 에이전트 개념
__간단한 투자분석보고서 앱 기본구조
__간단한 투자분석보고서 앱 만들기
5장 지식 기반 챗봇 만들기
_5.1 지식 기능의 필요성
__지식 추가 방법
__채팅플로우란?
_5.2 채팅플로우 만들기
_5.3 지식 기반 챗봇 만들기
6장 블로그 자동생성 워크플로우 개발
_6.1 워크플로우 개념
_6.2 간단한 워크플로우 만들기
__워크플로우 생성
__워크플로우 기본 구조와 노드 설정
__워크플로우 실행
_6.3 SEO 블로그 워크플로우 개발
__SEO 블로그 워크플로우 개요
__SEO 블로그 워크플로우 오케스트레이션
__SEO 블로그 워크플로우 실행
_6.4 워크플로우 테스트와 디버깅
__Test Run의 개념과 목적
__Test Run 실행하기
__상세정보 탭으로 데이터 점검하기
__트레이싱(Tracing)으로 실행 흐름 분석하기
__GoogleSearch JSON 데이터 처리 문제와 해결
__템플릿 노드 활용과 LLM 입력 수정
7장 RAG(검색 증강 생성) 개념과 활용
_7.1 RAG의 기본 개념
_7.2 RAG가 필요한 이유
_7.3 RAG 워크플로우 구조 이해하기
_7.4 Dify에서 RAG 구현하기
__RAG 작동 구조 미리보기
_7.5 텍스트 전처리와 청크 설정 실습
__텍스트 전처리와 청크 분할의 목적
__Dify에서 청크 설정하기
__청크 미리보기로 구조 확인하기
_7.6 검색 방식 이해와 실습
__검색의 기본 구조 이해하기
__Dify의 검색 방식: Vector vs Hybrid
_7.7 파일 변환 워크플로우
8장 RAG 기반 문서 관리 및 활용 앱 개발
_8.1 인사시스템 구축 프로젝트
__음성 기반 회의록 작성기
_8.2 회의록 검색기 챗봇
__회의록 기반 지식베이스 구축하기
__회의록 검색기 채팅플로우 구성
9장 RAG 기반 법률 서비스 앱 개발
_9.1 근로기준법 가이드봇
__근로기준법 개요
__PDF 법률 파일 전처리 방법
__근로기준법 생성기 워크플로우
_9.2 근로기준법 가이드 지식 생성
_9.3 근로기준법 가이드 앱 개발
__챗봇 생성
10장 RAG 기반 사내 지식 DB 활용 앱 개발
_10.1 제품 메뉴얼 파일 변환
__제품 매뉴얼 개요
__파일변환 워크플로우
__파일 변환하기(Test Run)
_10.2 사내 지식DB 구축
__매뉴얼 지식DB 구축
__사내지식 DB 활용 챗봇 플로우
_10.3 사내 지식DB 활용 채팅플로우 실행
11장 TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기
_11.1 데이터베이스 기본 이해
__엑셀과 데이터베이스의 차이
__온라인 쇼핑몰·은행에서의 활용 예시
_11.2 Supabase 프로젝트 준비
__Supabase란?
__Supabase 프로젝트 생성하기
__엑셀 데이터를 CSV로 변환하기
__CSV로 테이블 생성하기
__Supabase 연결정보 확인
_11.3 TAG란
__TAG 개념 이해하기
__TAG의 기반 언어, SQL 이해하기
__Dify·TAG·Supabase 연동 구조
__TAG 단계별 작동 과정
__Dify TAG 도구 설치하기
_11.4 TAG 맛보기 채팅플로우
12장 TAG 기반 데이터 분석 앱 개발
_12.1 통계 기반 제품분석 보고서 자동 생성
__통계 기반 제품분석보고서 기능
__오케스트레이션
__LLM(최종 보고서 생성) 노드
__MS-Word 파일 및 감마 스크립트 생성
__앱 실행 예시 및 결과 해석
_12.2 제품 판매 통계분석기 개발(TEXT TO SQL 정확도 높이기)
__제품 판매 통계분석기 기능
__오케스트레이트
__rookie_text2data 노드
__ROOKIE_EXECUTE_SQL 노드
__TAG에서 자주 발생하는 문제점
에필로그
찾아보기
_Dify를 선택해야 하는 명확한 이유
_이 책의 구성과 주요 특징
_이 책은 누구를 위한 책인가?
_예제 파일 다운로드 안내
1장 디파이가 무엇인가요?
_1.1 업무 자동화에 Dify AI가 필요한 이유
_1.2 Dify는 어떻게 작동하고 무엇을 할 수 있을까
_1.3 Dify와 프롬프트의 중요성
__LLM의 원리와 한계
__RAG와 Dify의 가치
2장 프롬프트 엔지니어링 마스터하기
_2.1. 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리
_2.2. 효율적인 프롬프트 작성 노하우
__제로샷 vs. 퓨샷
__사고의 연쇄(Chain-of-Thought, CoT)
__페르소나 프롬프팅 (Persona Prompting)
__템플릿 프롬프팅(Template Prompting)
3장 디파이 시작하기
_3.1 회원가입과 기본 환경 준비
__기본 화면 구성
__요금제와 계정 관리
__디파이 주요 앱 유형
_3.2 LLM 모델 설정과 연결
__API Key 생성
__Dify 모델 등록
_3.3 재랭크 모델 설정
__RAG 메커니즘과 재랭크 모델
__Dify에서 재랭크 모델 Cohere 설치
__Cohere API key 발급 및 등록
_3.4 시스템 모델 설정
4장 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
_4.1 기초 챗봇 만들기: 생성·설정·배포
_4.2 챗봇 운영·관리: 로그·모니터링·백업
__앱 관리와 확장
__로그 및 모니터링
__관리(Manage) 메뉴 기능
__백업과 복원
_4.3 텍스트 생성기로 보고서 자동화
__업무 보고서 기본 구조
_4.4 에이전트로 간단한 투자분석보고서 만들기
__디파이 에이전트 개념
__간단한 투자분석보고서 앱 기본구조
__간단한 투자분석보고서 앱 만들기
5장 지식 기반 챗봇 만들기
_5.1 지식 기능의 필요성
__지식 추가 방법
__채팅플로우란?
_5.2 채팅플로우 만들기
_5.3 지식 기반 챗봇 만들기
6장 블로그 자동생성 워크플로우 개발
_6.1 워크플로우 개념
_6.2 간단한 워크플로우 만들기
__워크플로우 생성
__워크플로우 기본 구조와 노드 설정
__워크플로우 실행
_6.3 SEO 블로그 워크플로우 개발
__SEO 블로그 워크플로우 개요
__SEO 블로그 워크플로우 오케스트레이션
__SEO 블로그 워크플로우 실행
_6.4 워크플로우 테스트와 디버깅
__Test Run의 개념과 목적
__Test Run 실행하기
__상세정보 탭으로 데이터 점검하기
__트레이싱(Tracing)으로 실행 흐름 분석하기
__GoogleSearch JSON 데이터 처리 문제와 해결
__템플릿 노드 활용과 LLM 입력 수정
7장 RAG(검색 증강 생성) 개념과 활용
_7.1 RAG의 기본 개념
_7.2 RAG가 필요한 이유
_7.3 RAG 워크플로우 구조 이해하기
_7.4 Dify에서 RAG 구현하기
__RAG 작동 구조 미리보기
_7.5 텍스트 전처리와 청크 설정 실습
__텍스트 전처리와 청크 분할의 목적
__Dify에서 청크 설정하기
__청크 미리보기로 구조 확인하기
_7.6 검색 방식 이해와 실습
__검색의 기본 구조 이해하기
__Dify의 검색 방식: Vector vs Hybrid
_7.7 파일 변환 워크플로우
8장 RAG 기반 문서 관리 및 활용 앱 개발
_8.1 인사시스템 구축 프로젝트
__음성 기반 회의록 작성기
_8.2 회의록 검색기 챗봇
__회의록 기반 지식베이스 구축하기
__회의록 검색기 채팅플로우 구성
9장 RAG 기반 법률 서비스 앱 개발
_9.1 근로기준법 가이드봇
__근로기준법 개요
__PDF 법률 파일 전처리 방법
__근로기준법 생성기 워크플로우
_9.2 근로기준법 가이드 지식 생성
_9.3 근로기준법 가이드 앱 개발
__챗봇 생성
10장 RAG 기반 사내 지식 DB 활용 앱 개발
_10.1 제품 메뉴얼 파일 변환
__제품 매뉴얼 개요
__파일변환 워크플로우
__파일 변환하기(Test Run)
_10.2 사내 지식DB 구축
__매뉴얼 지식DB 구축
__사내지식 DB 활용 챗봇 플로우
_10.3 사내 지식DB 활용 채팅플로우 실행
11장 TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기
_11.1 데이터베이스 기본 이해
__엑셀과 데이터베이스의 차이
__온라인 쇼핑몰·은행에서의 활용 예시
_11.2 Supabase 프로젝트 준비
__Supabase란?
__Supabase 프로젝트 생성하기
__엑셀 데이터를 CSV로 변환하기
__CSV로 테이블 생성하기
__Supabase 연결정보 확인
_11.3 TAG란
__TAG 개념 이해하기
__TAG의 기반 언어, SQL 이해하기
__Dify·TAG·Supabase 연동 구조
__TAG 단계별 작동 과정
__Dify TAG 도구 설치하기
_11.4 TAG 맛보기 채팅플로우
12장 TAG 기반 데이터 분석 앱 개발
_12.1 통계 기반 제품분석 보고서 자동 생성
__통계 기반 제품분석보고서 기능
__오케스트레이션
__LLM(최종 보고서 생성) 노드
__MS-Word 파일 및 감마 스크립트 생성
__앱 실행 예시 및 결과 해석
_12.2 제품 판매 통계분석기 개발(TEXT TO SQL 정확도 높이기)
__제품 판매 통계분석기 기능
__오케스트레이트
__rookie_text2data 노드
__ROOKIE_EXECUTE_SQL 노드
__TAG에서 자주 발생하는 문제점
에필로그
찾아보기
멀티코어(multicore.it@gmail.com)
프로그래머이자 인공지능 전문가이다. 프로그래머로서 다양한 분야에서 활동했으며 현재는 기업에서 데이터분석과 강화학습을 활용한 비즈니스 환경 개선 업무를 담당하고 있다. 인공지능이 학위를 받은 소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라 프로그래머도 충분히 도전할 수 있음을 후배들에게 보여주기 위해 부단히 노력하고 있다.
조준희(2runo04@gmail.com)
초등학생 때부터 프로그래밍을 시작해 중학생 시절 AI 연구에 입문한 연구자이다. 영재교육원 강화학습 연구와 KCI에 등재된 NLP 논문 등 뛰어난 학술적 성과가 있다. 현재 연세대학교 인공지능학과 재학 중이며, 웹 에이전트 연구와 AI 스타트업, 외주 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓고 있다.
강장묵(honukang@gmail.com)
동국대학교 국제정보보호대학원 AI보안 전공 전문가로, 보스턴과 하와이 등지에서 연구와 휴식을 병행하고 있다. AI가 보이는 할루시네이션, 편견 등의 문제를 인간의 불완전성과 연약함과 연결해 해결 방안을 모색 중이며, 다양한 해외 활동을 통해 강의와 연구에 깊이를 더하고 있다.
이상한(nsx21@naver.com)
다양한 분야에서 AI 솔루션을 개발하는 인공지능 전문가이다. AI 기반 품질감리, 자연어 벡터 분석을 통한 문서 검증, 그리고 머신러닝 기반 경기 분석 및 예측 모델 개발까지 폭넓은 실무 경험을 보유하고 있다.
윤철희(bertter@gmail.com)
인공지능 및 정보시스템 전문가이다. 인공지능 어플리케이션 개발 업무를 담당하고 있으며, 서울디지털대학교와 동국대 국제정보대학원 및 다수의 대학에서 관련 강의를 하고 있다. 최신 인공지능 기술의 저변 확대를 위해 클라우드 환경에서 쉽게 활용 가능한 인공지능과 도메인별 LLM기반 Agent 적용에 많은 고민을 하고 있다.
프로그래머이자 인공지능 전문가이다. 프로그래머로서 다양한 분야에서 활동했으며 현재는 기업에서 데이터분석과 강화학습을 활용한 비즈니스 환경 개선 업무를 담당하고 있다. 인공지능이 학위를 받은 소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라 프로그래머도 충분히 도전할 수 있음을 후배들에게 보여주기 위해 부단히 노력하고 있다.
조준희(2runo04@gmail.com)
초등학생 때부터 프로그래밍을 시작해 중학생 시절 AI 연구에 입문한 연구자이다. 영재교육원 강화학습 연구와 KCI에 등재된 NLP 논문 등 뛰어난 학술적 성과가 있다. 현재 연세대학교 인공지능학과 재학 중이며, 웹 에이전트 연구와 AI 스타트업, 외주 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓고 있다.
강장묵(honukang@gmail.com)
동국대학교 국제정보보호대학원 AI보안 전공 전문가로, 보스턴과 하와이 등지에서 연구와 휴식을 병행하고 있다. AI가 보이는 할루시네이션, 편견 등의 문제를 인간의 불완전성과 연약함과 연결해 해결 방안을 모색 중이며, 다양한 해외 활동을 통해 강의와 연구에 깊이를 더하고 있다.
이상한(nsx21@naver.com)
다양한 분야에서 AI 솔루션을 개발하는 인공지능 전문가이다. AI 기반 품질감리, 자연어 벡터 분석을 통한 문서 검증, 그리고 머신러닝 기반 경기 분석 및 예측 모델 개발까지 폭넓은 실무 경험을 보유하고 있다.
윤철희(bertter@gmail.com)
인공지능 및 정보시스템 전문가이다. 인공지능 어플리케이션 개발 업무를 담당하고 있으며, 서울디지털대학교와 동국대 국제정보대학원 및 다수의 대학에서 관련 강의를 하고 있다. 최신 인공지능 기술의 저변 확대를 위해 클라우드 환경에서 쉽게 활용 가능한 인공지능과 도메인별 LLM기반 Agent 적용에 많은 고민을 하고 있다.
노코드로 완성하는 ‘내 업무 전용 AI 자동화 시스템’
한 권으로 끝내는 Dify 기반 실전 업무 자동화 가이드!
이 책은 시각적 인터페이스만으로 AI 앱을 만들 수 있는 Dify를 활용해, 반복 업무 자동화부터 고급 분석 시스템까지 직접 구현하는 실전 중심의 안내서입니다.
그동안 대표적인 생성형 AI를 업무에 '사용'해 왔지만, 반복적인 복사 붙여넣기나 엉뚱한 답변, 요구사항을 도중에 벗어나는 응답 때문에 답답했던 경험이 있으셨나요? 이제 복잡한 코딩 없이 챗봇, 텍스트 생성기, 워크플로우, 에이전트, RAG, TAG 기반 데이터 분석까지 하나의 흐름으로 배울 수 있도록 구성했습니다.
보고서 자동 생성, 회의록 요약, 블로그 자동 작성, 엑셀·DB 데이터 분석 등 현장에서 바로 활용 가능한 업무 자동화 사례를 풍부하게 담아 따라 하기만해도 자연스럽게 AI가 스스로 일하는 시스템을 구축할 수 있도록 구성했습니다. 또한 Dify의 기본 기능부터 에이전트, 외부 API, 지식 기반 챗봇, SEO용 블로그 워크플로우까지 단계별로 실습을 제공하여, 기획자와 비전공자도 자신의 아이디어를 빠르게 서비스 형태로 만들 수 있도록 안내합니다.
AI를 단순히 ‘사용’하는 단계를 넘어, 나만의 AI 시스템을 ‘직접 만드는’ 새로운 업무 패러다임을 경험해 보세요.
AI를 잘 쓰고 싶지만 막막했던 사람, 팀의 업무 효율을 극대화하고 싶은 리더, 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는 기획자와 개발자 모두에게 이 책은 가장 실용적이고 강력한 지침서가 될 것입니다.
이런 분께 추천합니다!
● 반복되는 문서 업무(보고서·요약·정리)를 자동화하고 싶은 직장인
● 코딩 없이 AI 앱을 만들고 싶은 비전공자, 기획자, 마케터
● 챗봇·텍스트 생성기·에이전트를 직접 구축해보고 싶은 입문자
● Dify 워크플로우로 복합 자동화 시나리오를 만들고 싶은 실무자
● RAG·지식 기반 챗봇·TAG 데이터 분석 기능을 업무에 적용하고 싶은 팀 리더
● 사내 AI 시스템을 빠르게 프로토타입하고 배포해야 하는 개발자
“챗봇을 넘어서, AI가 ‘스스로 일하는’ 업무 시스템을 완성하는 책”
생성형 AI가 빠르게 확산되고 있지만,
실제로 업무 현장에서 AI를 어떻게 ‘시스템’으로 구축할 것인가는 여전히 많은 사람들이 막막해하는 지점입니다.
특히 문서 기반 답변, 자동 보고서 생성, 회의록 처리, 데이터 분석처럼
실제 일하는 데 필요한 기능을 구현하려면 프롬프트와 파이프라인, 외부 데이터 연동을 종합적으로 설계해야 합니다.
게다가 많은 사람들은 이미 대화형 생성형 AI를 업무에 활용해 봤지만,
반복되는 복사·붙여넣기, 엉뚱한 답변, 조금만 복잡해지면 흐름을 벗어나는 응답,
지시한 형식을 유지하지 못하는 답변 때문에 답답함을 느꼈습니다.
이를 해결하기 위해 “프로그래밍을 배워야 할까?” 고민했지만,
코드·API·라이브러리의 장벽 앞에서 결국 포기한 경험도 많습니다.
하지만 이 책은 말합니다.
문제를 해결하기 위해 꼭 프로그래밍을 배울 필요는 없습니다.
당신에게 필요한 것은 ‘워크플로우를 이해하는 것’이며,
그 시작점이 바로 Dify입니다.
Dify는 복잡한 코드를 몰라도 AI가 정보를 수집하고, 문서를 분석하고, 외부 도구를 활용하고,
여러 단계를 순서대로 실행하는 업무 자동화 시스템을 구축하도록 도와줍니다.
이 책은 그러한 Dify의 기능을 기반으로 AI 업무 시스템 구축의 전체 로드맵을 제공합니다.
- 챗봇에서 시작해
- RAG로 지식을 연결하고
- 워크플로우로 다단계 자동화를 구성하고
- 에이전트를 활용해 외부 API·검색을 통합하고
- TAG로 데이터 분석·보고서 생성까지 자동화하는
그야말로 AI 실무 자동화의 모든 단계를 하나의 흐름으로 경험하도록 구성돼 있습니다.
특히 장마다 실제 업무 시나리오(SEO 블로그, 회의록, 법률 챗봇, 사내 매뉴얼 DB, 제품 데이터 분석 등)를
그대로 따라 만들어보며, 대화형 AI 사용만으로는 해결되지 않았던 문제들을 실제 ‘시스템’ 레벨에서 해결하는 방법을 익히게 됩니다.
이 책은 더 이상 AI를 “잘 쓰는 법”을 알려주는 책이 아니라,
AI가 스스로 일하도록 만드는 ‘업무 시스템’을 구축하는 능력을 길러주는 책입니다.
코드를 몰라도, 프로그래밍을 배우지 않아도, 워크플로우만 이해하면 누구나 강력한 AI 업무 자동화를 완성할 수 있습니다.
★ 이해보다 실천에 집중한 구성
스크린샷·예제·샘플 프롬프트·플로우도·실습 파일을 적재적소에 다양하게 제공하여 AI를 처음 접하는 독자도 “버튼 몇 번으로 나만의 AI 앱”을 만들 수 있습니다.
이 책은 개발자뿐 아니라 기획자·마케터·디자이너·비전공자까지 누구나 바로 사용할 수 있는 ‘현장형 AI 실무서’입니다.
-이 책의 구성-
1장 · 디파이가 무엇인가요?
생성형 AI의 한계(외부 데이터 접근 불가, 구조화 업무 어려움)를 짚고, 이를 해결하는 플랫폼으로서 Dify의 개념·역할·핵심 장점(노코드, 외부 도구 연동, RAG·워크플로우 지원)을 설명합니다.
업무 자동화가 왜 필요한지를 실무 예시와 함께 제시합니다.
2장 · 프롬프트 엔지니어링과 LLM 기본기
LLM의 동작 원리와 환각 문제를 설명하며, 역할 기반 설계·출력 형식화·변수 기반 프롬프트 구성 등 업무 자동화 품질을 좌우하는 프롬프트 설계 원칙을 다룹니다. 챗봇·보고서 자동화에 활용할 실전 프롬프트 패턴을 익힙니다.
3장 · Dify 시작하기(환경 설정과 기본 UI 탐색)
Dify 계정 생성 → 모델 연동(OpenAI 등) → 프로젝트 생성 → 앱 유형별 기본 구조(챗봇/텍스트 생성기/에이전트/워크플로우)를 설명합니다. 이후 실습을 위한 작업 환경을 준비합니다.
4장 · 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
챗봇 → 텍스트 생성기 → 에이전트 순서로 기초 AI 앱 3종을 만들며 Dify의 기본 구조를 익힙니다.
기초 챗봇(대화형 구조 이해)
텍스트 생성기로 보고서 자동화
에이전트로 투자분석 보고서 자동화
5장 · 지식 기반 챗봇 만들기(RAG 기초)
회사 매뉴얼·FAQ·법률 문서 등 정적 문서를 지식으로 업로드해 문서 기반 질의응답 챗봇을 구축합니다. 문서 청크 분할, 메타데이터 구성, 질문 매핑, 지식 검색 전략 등 기초 RAG 개념을 실습합니다.
6장 · 블로그 자동생성 워크플로우 개발
Dify 워크플로우의 핵심 개념을 설명하고,
아이디어 발상 → 자료 검색 → 초안 생성 → SEO 편집까지 이어지는 SEO 블로그 자동생성 시스템을 완성합니다. LLM·HTTP 요청·조건문·Template 노드를 모두 연결하는 복합 자동화입니다.
7장 · 회의록 자동화 워크플로우 만들기
회의 녹음 파일 → 텍스트 변환 → 요약 → DOCX 변환까지 자동화하는 회의록 생성 파이프라인을 구축합니다. Speech-to-Text, Markdown to DOCX, End 노드 등 다양한 도구 연동을 학습합니다.
8장 · 문서 기반 RAG 앱 고도화(전처리·검색 품질 향상)
PDF·Word 문서를 텍스트로 정규화하고, 섹션/항목 메타데이터를 설계하여 검색의 정확도와 깊이를 높이는 고급 RAG 전처리 기법을 다룹니다. 사내 매뉴얼·고객 문의 사례를 결합해 고급 지식 DB 앱을 구성합니다.
9장 · 법률·전문 지식 RAG 서비스 만들기
근로기준법 등 전문 문서를 기반으로 “법조문 인용 → 리스크 → 권장 대응 절차”를 포함하는 전문가형 법률 가이드봇을 만듭니다. 전문화된 RAG의 설계 방식과 프롬프트 구조를 배웁니다.
10장 · 사내 지식 DB 활용 앱 개발
기업 내부 문서(매뉴얼, 가이드, 프로세스)를 통합해 사내 RAG 기반 지식 검색 시스템을 구축합니다. 전처리 워크플로우, 문서 구조 통일, 질의응답 최적화 등 실무 중심 기능을 다룹니다.
11장 · TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기(기초)
TAG(Table Augmented Generation)의 개념을 이해하고, 자연어 → TEXT TO SQL → SQL EXECUTE → LLM 분석까지 이어지는 기본 TAG 분석 플로우를 실습합니다.
Supabase DB 연동, 스키마 기반 SQL 생성, 결과 비교까지 포함됩니다.
12장 · TAG 기반 데이터 분석 앱 개발(심화)
엑셀·CSV 파일을 DB로 통합하고, 사용자가 자연어로 묻기만 하면 SQL 실행 → 통계 분석 → Word 보고서 → 발표 자료를 자동 생성하는 고급 TAG 앱을 개발합니다.
제품 분석 보고서, Gamma.ai 발표 스크립트 생성까지 포함한 완전 자동화 시스템입니다.
한 권으로 끝내는 Dify 기반 실전 업무 자동화 가이드!
이 책은 시각적 인터페이스만으로 AI 앱을 만들 수 있는 Dify를 활용해, 반복 업무 자동화부터 고급 분석 시스템까지 직접 구현하는 실전 중심의 안내서입니다.
그동안 대표적인 생성형 AI를 업무에 '사용'해 왔지만, 반복적인 복사 붙여넣기나 엉뚱한 답변, 요구사항을 도중에 벗어나는 응답 때문에 답답했던 경험이 있으셨나요? 이제 복잡한 코딩 없이 챗봇, 텍스트 생성기, 워크플로우, 에이전트, RAG, TAG 기반 데이터 분석까지 하나의 흐름으로 배울 수 있도록 구성했습니다.
보고서 자동 생성, 회의록 요약, 블로그 자동 작성, 엑셀·DB 데이터 분석 등 현장에서 바로 활용 가능한 업무 자동화 사례를 풍부하게 담아 따라 하기만해도 자연스럽게 AI가 스스로 일하는 시스템을 구축할 수 있도록 구성했습니다. 또한 Dify의 기본 기능부터 에이전트, 외부 API, 지식 기반 챗봇, SEO용 블로그 워크플로우까지 단계별로 실습을 제공하여, 기획자와 비전공자도 자신의 아이디어를 빠르게 서비스 형태로 만들 수 있도록 안내합니다.
AI를 단순히 ‘사용’하는 단계를 넘어, 나만의 AI 시스템을 ‘직접 만드는’ 새로운 업무 패러다임을 경험해 보세요.
AI를 잘 쓰고 싶지만 막막했던 사람, 팀의 업무 효율을 극대화하고 싶은 리더, 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는 기획자와 개발자 모두에게 이 책은 가장 실용적이고 강력한 지침서가 될 것입니다.
이런 분께 추천합니다!
● 반복되는 문서 업무(보고서·요약·정리)를 자동화하고 싶은 직장인
● 코딩 없이 AI 앱을 만들고 싶은 비전공자, 기획자, 마케터
● 챗봇·텍스트 생성기·에이전트를 직접 구축해보고 싶은 입문자
● Dify 워크플로우로 복합 자동화 시나리오를 만들고 싶은 실무자
● RAG·지식 기반 챗봇·TAG 데이터 분석 기능을 업무에 적용하고 싶은 팀 리더
● 사내 AI 시스템을 빠르게 프로토타입하고 배포해야 하는 개발자
“챗봇을 넘어서, AI가 ‘스스로 일하는’ 업무 시스템을 완성하는 책”
생성형 AI가 빠르게 확산되고 있지만,
실제로 업무 현장에서 AI를 어떻게 ‘시스템’으로 구축할 것인가는 여전히 많은 사람들이 막막해하는 지점입니다.
특히 문서 기반 답변, 자동 보고서 생성, 회의록 처리, 데이터 분석처럼
실제 일하는 데 필요한 기능을 구현하려면 프롬프트와 파이프라인, 외부 데이터 연동을 종합적으로 설계해야 합니다.
게다가 많은 사람들은 이미 대화형 생성형 AI를 업무에 활용해 봤지만,
반복되는 복사·붙여넣기, 엉뚱한 답변, 조금만 복잡해지면 흐름을 벗어나는 응답,
지시한 형식을 유지하지 못하는 답변 때문에 답답함을 느꼈습니다.
이를 해결하기 위해 “프로그래밍을 배워야 할까?” 고민했지만,
코드·API·라이브러리의 장벽 앞에서 결국 포기한 경험도 많습니다.
하지만 이 책은 말합니다.
문제를 해결하기 위해 꼭 프로그래밍을 배울 필요는 없습니다.
당신에게 필요한 것은 ‘워크플로우를 이해하는 것’이며,
그 시작점이 바로 Dify입니다.
Dify는 복잡한 코드를 몰라도 AI가 정보를 수집하고, 문서를 분석하고, 외부 도구를 활용하고,
여러 단계를 순서대로 실행하는 업무 자동화 시스템을 구축하도록 도와줍니다.
이 책은 그러한 Dify의 기능을 기반으로 AI 업무 시스템 구축의 전체 로드맵을 제공합니다.
- 챗봇에서 시작해
- RAG로 지식을 연결하고
- 워크플로우로 다단계 자동화를 구성하고
- 에이전트를 활용해 외부 API·검색을 통합하고
- TAG로 데이터 분석·보고서 생성까지 자동화하는
그야말로 AI 실무 자동화의 모든 단계를 하나의 흐름으로 경험하도록 구성돼 있습니다.
특히 장마다 실제 업무 시나리오(SEO 블로그, 회의록, 법률 챗봇, 사내 매뉴얼 DB, 제품 데이터 분석 등)를
그대로 따라 만들어보며, 대화형 AI 사용만으로는 해결되지 않았던 문제들을 실제 ‘시스템’ 레벨에서 해결하는 방법을 익히게 됩니다.
이 책은 더 이상 AI를 “잘 쓰는 법”을 알려주는 책이 아니라,
AI가 스스로 일하도록 만드는 ‘업무 시스템’을 구축하는 능력을 길러주는 책입니다.
코드를 몰라도, 프로그래밍을 배우지 않아도, 워크플로우만 이해하면 누구나 강력한 AI 업무 자동화를 완성할 수 있습니다.
★ 이해보다 실천에 집중한 구성
스크린샷·예제·샘플 프롬프트·플로우도·실습 파일을 적재적소에 다양하게 제공하여 AI를 처음 접하는 독자도 “버튼 몇 번으로 나만의 AI 앱”을 만들 수 있습니다.
이 책은 개발자뿐 아니라 기획자·마케터·디자이너·비전공자까지 누구나 바로 사용할 수 있는 ‘현장형 AI 실무서’입니다.
-이 책의 구성-
1장 · 디파이가 무엇인가요?
생성형 AI의 한계(외부 데이터 접근 불가, 구조화 업무 어려움)를 짚고, 이를 해결하는 플랫폼으로서 Dify의 개념·역할·핵심 장점(노코드, 외부 도구 연동, RAG·워크플로우 지원)을 설명합니다.
업무 자동화가 왜 필요한지를 실무 예시와 함께 제시합니다.
2장 · 프롬프트 엔지니어링과 LLM 기본기
LLM의 동작 원리와 환각 문제를 설명하며, 역할 기반 설계·출력 형식화·변수 기반 프롬프트 구성 등 업무 자동화 품질을 좌우하는 프롬프트 설계 원칙을 다룹니다. 챗봇·보고서 자동화에 활용할 실전 프롬프트 패턴을 익힙니다.
3장 · Dify 시작하기(환경 설정과 기본 UI 탐색)
Dify 계정 생성 → 모델 연동(OpenAI 등) → 프로젝트 생성 → 앱 유형별 기본 구조(챗봇/텍스트 생성기/에이전트/워크플로우)를 설명합니다. 이후 실습을 위한 작업 환경을 준비합니다.
4장 · 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
챗봇 → 텍스트 생성기 → 에이전트 순서로 기초 AI 앱 3종을 만들며 Dify의 기본 구조를 익힙니다.
기초 챗봇(대화형 구조 이해)
텍스트 생성기로 보고서 자동화
에이전트로 투자분석 보고서 자동화
5장 · 지식 기반 챗봇 만들기(RAG 기초)
회사 매뉴얼·FAQ·법률 문서 등 정적 문서를 지식으로 업로드해 문서 기반 질의응답 챗봇을 구축합니다. 문서 청크 분할, 메타데이터 구성, 질문 매핑, 지식 검색 전략 등 기초 RAG 개념을 실습합니다.
6장 · 블로그 자동생성 워크플로우 개발
Dify 워크플로우의 핵심 개념을 설명하고,
아이디어 발상 → 자료 검색 → 초안 생성 → SEO 편집까지 이어지는 SEO 블로그 자동생성 시스템을 완성합니다. LLM·HTTP 요청·조건문·Template 노드를 모두 연결하는 복합 자동화입니다.
7장 · 회의록 자동화 워크플로우 만들기
회의 녹음 파일 → 텍스트 변환 → 요약 → DOCX 변환까지 자동화하는 회의록 생성 파이프라인을 구축합니다. Speech-to-Text, Markdown to DOCX, End 노드 등 다양한 도구 연동을 학습합니다.
8장 · 문서 기반 RAG 앱 고도화(전처리·검색 품질 향상)
PDF·Word 문서를 텍스트로 정규화하고, 섹션/항목 메타데이터를 설계하여 검색의 정확도와 깊이를 높이는 고급 RAG 전처리 기법을 다룹니다. 사내 매뉴얼·고객 문의 사례를 결합해 고급 지식 DB 앱을 구성합니다.
9장 · 법률·전문 지식 RAG 서비스 만들기
근로기준법 등 전문 문서를 기반으로 “법조문 인용 → 리스크 → 권장 대응 절차”를 포함하는 전문가형 법률 가이드봇을 만듭니다. 전문화된 RAG의 설계 방식과 프롬프트 구조를 배웁니다.
10장 · 사내 지식 DB 활용 앱 개발
기업 내부 문서(매뉴얼, 가이드, 프로세스)를 통합해 사내 RAG 기반 지식 검색 시스템을 구축합니다. 전처리 워크플로우, 문서 구조 통일, 질의응답 최적화 등 실무 중심 기능을 다룹니다.
11장 · TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기(기초)
TAG(Table Augmented Generation)의 개념을 이해하고, 자연어 → TEXT TO SQL → SQL EXECUTE → LLM 분석까지 이어지는 기본 TAG 분석 플로우를 실습합니다.
Supabase DB 연동, 스키마 기반 SQL 생성, 결과 비교까지 포함됩니다.
12장 · TAG 기반 데이터 분석 앱 개발(심화)
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제품 분석 보고서, Gamma.ai 발표 스크립트 생성까지 포함한 완전 자동화 시스템입니다.














