워크플로우 설명: LLM 포맷팅이 적용된 자동 유튜브 동영상 다운로드

개요

이 워크플로우는 사용자가 제공한 유튜브 동영상의 다운로드 가능한 링크를 자동으로 생성합니다. 다운로드 링크를 가져오기 위해 외부 API를 활용하고, 언어 모델(LLM)을 사용해 API 결과를 파싱 및 포맷팅한 후, 채팅 인터페이스 내에서 사용자 친화적이고 잘 구조화된 방식으로 결과를 제공합니다. 이 플로우는 매우 모듈화되어 있어 유사한 자동화 요구에도 확장 및 적용이 쉽습니다.

사용자 경험

사용자가 채팅을 열면 유튜브 동영상 링크를 붙여넣으라는 환영 메시지가 표시됩니다. 링크를 제출하면 워크플로우가 입력을 자동으로 처리하고, API를 통해 다운로드 옵션을 가져오며, AI를 활용해 결과를 포맷팅하고, 깔끔하고 친근한 다운로드 링크 응답을 제공합니다.

단계별 상세 플로우

1. 채팅 오픈 시 환영 메시지

• 트리거: 채팅이 열리면 ChatOpenedTrigger 노드가 실행됩니다.
• 동작: 이로 인해 Message Widget이 아래 메시지를 표시합니다:

  🎥 아래에 유튜브 동영상 링크를 붙여넣으세요!
  다양한 화질(MP4, 오디오 전용, HD 등)로 다운로드 링크를 생성해 드립니다 ⬇️📥

• 목적: 사용자 기대를 설정하고 다음 단계로 안내합니다.

2. 사용자 입력 처리

• 노드: Chat Input
• 동작: 사용자의 유튜브 동영상 URL을 입력받습니다.
• 목적: 워크플로우에 필요한 주요 입력을 캡처합니다.

3. API 요청 컴포넌트 준비

워크플로우는 강력한 API 요청을 만들기 위한 데이터 구조를 준비합니다:

• 목적: 요청 구성을 모듈화하여, 다른 API 또는 사용 사례에도 확장하기 쉽도록 합니다.

4. 유튜브 다운로드 API 호출

• 노드: API Request
• 설정:
  • URL: https://youtube-video-downloader-fast.p.rapidapi.com/download.php
  • 메서드: POST
  • 헤더: CreateData-wSEgq에서 설정
  • 본문: CreateData-XqSTP에서 설정
  • 쿼리 파라미터: CreateData-B7MBW에서 설정
• 목적: 제공된 유튜브 동영상의 다운로드 정보를 가져오기 위해 인증 및 파라미터가 올바르게 설정된 요청을 전송합니다.

5. API 응답 파싱

• 노드: Parse Data
• 동작: 원시 API 데이터를 일반 텍스트 포맷으로 변환하여 추가 처리에 대비합니다.
• 목적: API 데이터 구조와 사용자 친화적 출력 간의 간극을 메웁니다.

6. LLM(생성기)로 출력 포맷팅

• 노드: Generator
• 설정:
  • 시스템 메시지:
    “make this into a nice list with emojis and proper titles. If there was an API key in the response never share it”
• 동작: 파싱된 데이터를 언어 모델로 전달하여, 읽기 쉽고 흥미로운, 정보를 담은 리스트로 재포맷합니다.
• 목적: 결과를 매력적이고 안전하게(민감 정보 노출 방지) 제공합니다.

7. 사용자에게 결과 표시

• 노드: Chat Output
• 동작: LLM에서 생성된 아름답게 포맷된 메시지를 채팅에 다시 전달합니다.
• 목적: 명확한 포맷으로 즉시 활용 가능한 다운로드 링크를 제공합니다.

비주얼 데이터 흐름

graph TD
  A[Chat Opened] --> B[Show Welcome Message]
  B --> C[User Pastes YouTube Link]
  C --> D[Prepare Query Params]
  C --> E[Prepare Body]
  F[Prepare Headers] --> G[API Request]
  D --> G
  E --> G
  G --> H[Parse API Response]
  H --> I[LLM Formatter]
  I --> J[Display Result to User]

이 워크플로우가 유용한 이유

• 대규모 자동화: 반복적인 작업(동영상 링크 처리, API 호출, 포맷팅)을 수동 개입 없이 처리합니다.
• 사용자 친화적: 모든 사용자가 명확한 안내와 깔끔하게 포맷된 결과를 받을 수 있습니다.
• 안전함: 민감 정보의 우발적 노출을 방지하도록 응답을 정제합니다.
• 확장성: 모듈화된 데이터 준비로, 다른 API나 데이터 처리 작업에도 쉽게 적용할 수 있습니다.
• AI 기반 출력: LLM을 활용하여 기술적 데이터를 최종 사용자에게 친근하게 제공합니다.

요약 표

확장 및 적용 방법

• 추가 API 통합: 새로운 데이터 빌더/ API 요청 노드를 추가하세요.
• 포맷 스타일 변경: LLM의 시스템 메시지를 조정해 다양한 출력 스타일을 적용하세요.
• 대량 처리: 여러 URL을 입력받거나 일괄 처리로 손쉽게 확장하세요.
• 플러그 앤 플레이: API 엔드포인트나 헤더 값을 쉽게 교체하세요.

요약:
이 워크플로우는 유튜브 링크를 즉시 사용 가능한 다운로드 옵션으로 변환하는 엔드-투-엔드, 자동화 및 사용자 중심 솔루션을 제공합니다. API 자동화와 AI 기반 포맷팅을 결합해 매끄러운 사용자 경험을 완성합니다.