ChatGPT를 활용해서,노코드로이메일AI에이전트만들기FeatMAKE클리앙 이메일 에이전트를 만들면 어떨까? 생각해봤습니다.
🔄 메일이 오면
🧠 ChatGPT가 자동으로 분석을 해서
📝 노션에 업데이트 해주는거죠
문제는.. 파이썬 코딩을 할 줄 알아야 한다는 것..
이.. 파이썬의 강을 못 건너는 분들이 많더라고요.
그래서 생각한 것이 자동화 툴이었습니다.
GPT에게 물어봤습니다.
총 5개의 툴을 추천해줬는데 2개만 보면 Zapier와 MAKE가 있습니다.
(5개는 Zapier, MAKE, Microsoft Power Automate, Automate.io, Pabbly Connect)
유튜브에 노션자동화를 검색하면 죄다 MAKE를 쓰는걸 볼수가 있는데요..
이유를 알았습니다. Zapier에 비해 겁나 쌉니다 ㅋ
Zapier는750번 작업에 35$이고
MAKE는 무료로 1,000번을 제공하고, 10,000번에 10$입니다.
(1회 호출에 1.3원입니다)
아래 기본 틀을 짰는데.. 이건 4회 호출로 카운트 되더라구요.
🏗️ 기본 구조
기본 구조는 이렇게 잡았습니다:
메일이 오면 (오피스 365 아웃룩)
ChatGPT가 자동으로 분석을 해서 (JSON 형태로 받고)
JSON을 노션 컬럼에 넣을수 있게 파싱을 합니다.
그리고 노션에 업데이트 합니다.
삽질은 좀 하긴 했지만, 결론은 성공했습니다 ㅎ
💰 비용
API 한번 호출당 GPT-4o 때는 20원정도 했는데요
GPT-4o-mini가 나와서 훨씬 저렴해졌죠.
100번 정도 테스트 했는데 0.04$ = 54원 정도 나왔습니다.
더 써보고 통계를 내봐야 하지만 만번에 만원정도 나올거 같습니다.
8월 7일에 제작해서 보름정도 돌려봤는데요
저기 비정상적으로 높은건 토큰 테스트를 GPT-4o로 해서 나온겁니다 ㅠ
전체 2.49$중에.. 얘만 2$ ㄷㄷㄷ
보름동안 500통의 메일을 처리했고.. 비용이 0.5$ 나왔습니다.
한번 호출에 1.3원정도라 보면될거 같습니다. (MAKE 1회 호출비용이랑 같네요)
🛠️ 연동 과정
연동하는 과정에서 막힐때가 많은데요, 막힐때마다 ChatGPT 창을 열어놓고 물어보면서 진행하면됩니다.
MAKE에도 AI 어시스턴트가 있는데요.. 졸라 구려요 이거 믿으면 피봅니다. 그냥 ChatGPT에 물어보는게 낫습니다.
아래는 대략적으로 활용과 막혔던 부분에 대한 내용들입니다.
1️⃣ 이메일 연동하기
저는 오피스365를 씁니다.
그래서 아웃룩과 연동을 했고, 받은 편지함 목록이 떠서 받은편지함과 연동을 했습니다.
2️⃣ ChatGPT 연동하기
Creat a Completion (prompt)를 추가합니다.
ChatGPT와 연동을 하기 위해서는 오픈AI를 유료 구매 + API 신청을 해서
API Key와 ID가 필요합니다.
OpenAi API 콘솔로 가서 넣어주면 됩니다
gpt-4o-mini모델을 선택하고,
Role : System
여기에 프롬프트를 넣습니다.
테스트로 간단하게 넣었는데, 점점 고도화 해 나갈 예정입니다.
JSON 형태로 생성을 하는데요.
이유는 ChatGPT로 생성한 데이터를 노션DB 컬럼에 맞게 매칭을 해야 하는데 JSON 형태가 찰떡입니다
토큰은 500정도 걸어놓으면됩니다. 이것도 사용하면서 맞춰나가면 되요
하단 설정에서 Response Formart을 json_object로 받아줍니다.
3️⃣ parser JSON으로 잘라주기
ChatGPT에서 생성한 JSON 데이터가 노션에 넣으려고 보면 통짜로 들어가게 됩니다.
그래서 이걸 각 칼럼에 대응되게 잘라 줘야 합니다.
JSON 구조에 맞게 컬럼에 대응되게 받고자 하는 항목들을 다 잘라서 만들어 줍니다.
JSON 스트링 받아오는 값은 ChatGPT의 2.result로 해주면 됩니다.
4️⃣ Notion에 업데이트
이렇게 받아온 데이터를 노션에 넣는 일만 남았습니다.
노션에 MAKE 연동을 해주고, 해당 노션 DB를 찾아다 매핑을 해주면됩니다.
컬럼에 타이틀 속성이 무조건 들어가야되더라구요.
노션 DB 특성상 젤 왼쪽 첫 컬럼 Aa로 표시된 부분이 title 이고, 이건 title type으로 지정해줘야 합니다.
나머지 컬럼들은 Rich Text로 지정을 했습니다.
이렇게 정리하고 나니 굉장히 간단해 보이는데..
생각보단 각각의 데이터 타입들이 충돌해서 맞춰지지가 않습니다.
에러가 날수밖에 없는데 그때마다 ChatGPT로 물어보면서 답을 찾아나가면 됩니다
이렇게 간단하게 만들고 테스트 하면서 점점 고도화 중입니다
수정된 버전
에러 처리에 대한 분기 추가
노션 DB 컬럼 추가 및 메일 본문 내용 추가
라우터에 필터로 피드백과 같이 중요한 키워드는 팀즈 채팅창과 슬랙으로 메시지 발송
이렇게 고도화 해서 사용중입니다 ㅎ
개발이 가능하면, 노드JS나 파이썬 형태로 제작이 가능한데, 유지보수나 기능추가 측면에서는
MAKE 자동화 툴도 괜찮은 거 같습니다.
응용 아이디어
1. 이력서 분석 에이전트
메일로 이력서를 받으면, 노션 이력서 페이지에 자동업데이트, 이력서의 경력, 자소서내용 분석 1차 평가
2. 배우 포트폴리오 정리
저 같은 경우는 브랜드영상 촬영으로 필름메이커스에 단역배우모집을 하면 30분에 100통의 지원메일이 옵니다
그걸, 별도 메일함을 따로 만들어서 분류해서 받아서 정리하는데요.
그 정리를 노션에 자동 업데이트 할 수 있겠죠
3. 구독중인 뉴스레터 내용 분석
별도 API없이 데이터 크롤링을 간편하게 하는 방법이 뉴스레터 구독이더라구요
뉴스레터 전용 계정을 하나 파서 수백개의 뉴스레터를 구독하고, 그걸 받아서 분석하고 리포트를 만드는거죠
4. cc 붙은 메일에 내 업무 해당하는 것 필터
이건 제가 테스트 스터디 그룹을 만들어 진행하다 나온 아이디어인데요
메일을 저는 CC 첨부로 들어가 있는데.. To 유스튜, To 유스튜님.. 이렇게 메일 중간에 저한테도 업무를 요청하는 경우가 있죠. 메일이 많다보면 이런거 놓치게 되는 경우가 있는데
이렇게 저를 지칭하는 키워드 메일만 따로 분류해서 보관하고, 이 메일에 대한 답변을 1주일 이상 안했을때
알람을 주는.. 그런 기능도 요긴하겠더라구요.
다양하게 활용 가능할 것 같습니다.