AI
Flowise와 LLM을 활용한 에러 분석 자동화
두줄요약
Flowise와 LLM으로 서버 에러 원인 분석과 해결 가이드를 자동화한 사례를 소개했습니다. 요청 정보, API 스펙, 스택 트레이스를 함께 활용해 슬랙 알림과 협업 효율을 높였습니다.
핵심 내용
- LLM과 Flowise로 서버 에러 분석 자동화 워크플로 구성
- 요청 URL, HTTP 메서드, 스택 트레이스, API 스펙, 메서드 시그니처를 함께 제공해 원인과 해결 방안 추론
- Structured Output Parser와 프롬프트 설계로 action, reason, guide, inference 형태의 구조화된 결과 생성
- 분석 결과를 슬랙 알림과 로그 링크로 공유해 팀의 비동기 협업과 생산성 향상 도모
적용해볼 점
- 예외 메시지와 스택 트레이스만이 아니라 API 문서와 시그니처 정보를 함께 넣는 방식
- 동일 에러에 대한 10분 단위 발송 제한, 알림 헤더 기반 발송 등 운영 정책 추가
- 오류 유형별로 보조 메시지를 덧붙여 추론 정확도를 높이는 확장 가능성