생기부 PDF와 대학별 면접 평가 자료를 입력으로 받아 면접 예상 질문을 자동 생성하는 n8n 기반 워크플로우 구축
입시 면접 질문 생성의 품질과 운영 안정성 확보 필요 · 생기부 기반 질문 생성 시 활동 선별 기준이 모호 · 대학별 평가 자료 반영이 느슨하면 질문 품질 저하 · PDF 문서 전체를 그대로 넣으면 컨텍스트 낭비 발생
핵심 역할: 질문 생성 로직과 n8n 워크플로우 설계 · 시스템 프롬프트 설계 및 정량 기준 정리 · PDF 텍스트 청킹과 키워드 근접 필터링 로직 작성 · n8n Code(JavaScript) 노드 모듈화 · AI Agent 노드와 Structured Output Parser 조합 설계
문서 선택, 컨텍스트 압축, 구조화 출력의 세 단계를 중심으로 설계 · 활동 선별 점수를 특이성·구체성·전공 연관성 합산 7점 이상으로 정리 · OR 매칭 대신 단락 내 키워드 근접 필터링으로 평가 자료 선별 정확도 개선 · 2000자 단위 청킹 후 핵심 청크 앞뒤 2청크를 포함해 최대 약 10000자 컨텍스트 구성
면접 질문 생성 워크플로우를 실사용 가능한 형태로 정리 · 검증 프레임워크 6가지 기반 질문 생성 기준 확립 · 대학별 평가 문서 반영 품질을 높이는 근접 필터링 로직 적용 · 질문 결과를 구조화된 Excel 산출물로 바로 전달 가능 · Google Sheets API 이슈를 제거해 배포·운영 안정성 확보 · n8n 버전별 노드 차이를 고려한 워크플로우 운영 경험 축적
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아니오
n8n, JavaScript, python, flask