n8n AI Chain노드들과 특화노드 비교 가이드(AI Agent노드 제외)

n8n에서 AI 노드를 고를 때 Agent vs Chain vs 특화노드 중 어느 것을 써야 할지 고민될때?

n8n의 Advanced AI 생태계는 크게 Agent, Chain, 그리고 특화 노드 세 가지로 나뉜다.
오늘은 그 중에서도 Chain 노드 3개와 특화 노드 4개에 집중해보겠다.
(Agent는 어제 포스팅에서 다루었으니 아래 링크를 통해 읽어보면 좋겠다)

2025.05.21 - [n8n 자동화/n8n 기초지식] - n8n의 AI Agent 노드 완전 가이드: 6가지 Agent 비교와 활용법

n8n 공식 문서에 따르면, Chain은 "AI의 다양한 컴포넌트를 하나로 묶어 순차적으로 호출하는 시스템"이다.
하지만 중요한 건 n8n의 Chain 노드들은 메모리를 지원하지 않는다는 점이다. 연속적인 대화가 필요하면 Agent를 써야 한다.

반면 특화 노드들은 특정 작업에 최적화되어 있어서, 설정은 간단하지만 성능은 뛰어나다. 마치 전용 도구처럼 사용할 수 있다는 뜻이다!

n8n Chain 노드 vs AI 특화 노드, 언제 뭘 써야 할까?

🔗 Chain 노드의 특징 (n8n 공식 정의 기준)

• 순차적 컴포넌트 연결: 모델, 프롬프트, 파서 등을 순서대로 연결
• 메모리 미지원: n8n Chain은 이전 대화를 기억하지 못함 (Agent와의 핵심 차이점)
• 구조화된 워크플로우: 정해진 순서로 작업 처리
• 확장성: Sub-node들과 조합하여 복잡한 로직 구성 가능

🎯 AI 특화 노드의 특징

• 단일 목적 최적화: 특정 AI 작업에만 집중
• 즉시 사용 가능: 복잡한 체인 구성 없이 바로 활용
• 높은 정확도: 전용 프롬프트와 로직으로 더 나은 결과
• 간편한 설정: 초보자도 쉽게 시작 가능

🤖 참고: Agent와의 차이점

n8n 공식 문서에서 강조하는 핵심 차이점:

• Agent: 메모리 지원 + 도구 사용 결정 + 연속 대화 가능
• Chain: 메모리 미지원 + 정해진 순서 실행 + 단발성 작업

📊 n8n AI 노드 한눈에 비교하기

노드명	타입	주요 기능	메모리 지원	최적 사용 사례
Basic LLM Chain	Chain	기본 프롬프트 처리	❌	단발성 질문-답변, 텍스트 생성
Question & Answer Chain	Chain	벡터 스토어 기반 질의응답	❌	RAG 시스템, 문서 기반 검색
Summarization Chain	Chain	문서 요약 (Map Reduce 지원)	❌	긴 문서/이메일 요약, 리포트 생성
Information Extractor	특화	구조화된 정보 추출	❌	이름, 날짜, 가격 등 데이터 파싱
Text Classifier	특화	텍스트 분류	❌	카테고리 분류, 스팸 필터링
Sentiment Analysis	특화	감정 분석	❌	고객 피드백 분석, 소셜 미디어 모니터링
LangChain Code	특화	커스텀 LangChain 코드	설정에 따라	복잡한 커스텀 로직 구현

🚀 실제 적용 사례로 알아보는 노드 활용법

1. 고객 지원 자동화 시스템 (Chain 노드 활용)

시나리오: 온라인 쇼핑몰의 고객 문의를 자동으로 처리하고 싶을 경우

고객 문의 입력 → Basic LLM Chain (1차 분류) → Question & Answer Chain (FAQ 검색) → 답변 생성

실제 설정 팁:

• Basic LLM Chain에서 "고객 문의를 '상품', '배송', '환불' 중 하나로 분류해줘"라는 프롬프트 사용
• Question & Answer Chain에 FAQ 문서를 벡터 스토어로 연결
• 답변 생성 후 Summarization Chain으로 간결하게 정리

2. 소셜 미디어 모니터링 시스템 (특화 노드 활용)

시나리오: 브랜드에 대한 소셜 미디어 언급을 실시간으로 분석하고 싶을 경우

소셜 미디어 데이터 → Text Classifier (브랜드 관련 여부) → Sentiment Analysis (긍정/부정) → 알림 발송

실제 설정 팁:

• Text Classifier에서 "브랜드 관련", "경쟁사 관련", "무관함" 카테고리 설정
• Sentiment Analysis에서 "매우 긍정", "긍정", "중립", "부정", "매우 부정" 5단계 설정
• 부정적 감정 감지시 즉시 담당자에게 Slack 알림

3. 계약서 분석 자동화 (혼합 활용)

시나리오: 수백 개의 계약서에서 중요 정보를 자동으로 추출하고 요약하고 싶을 경우

PDF 업로드 → Information Extractor (계약 정보 추출) → Summarization Chain (요약) → 스프레드시트 저장

실제 설정 팁:

• Information Extractor에서 스키마 설정: {"계약자명": "string", "계약기간": "string", "계약금액": "number"}
• Summarization Chain에서 Map Reduce 방식 선택으로 긴 문서 처리
• 추출된 정보를 Google Sheets에 자동 저장

💡 프로가 알려주는 실전 활용 팁

Chain 노드 최적화 꿀팁 (n8n 공식 가이드 기반)

1. Basic LLM Chain:
   • 메모리가 없으므로 모든 컨텍스트를 프롬프트에 포함
   • Chat Messages의 System 메시지로 일관된 톤앤매너 유지
   • "Take from previous node automatically" 옵션으로 chatInput 필드 자동 활용
2. Question & Answer Chain:
   • 벡터 스토어나 Workflow Retriever와 반드시 연결 필요
   • 검색 정확도 향상을 위해 청크 크기 500-1000자 권장
   • 쿼리에 구체적 조건 명시로 환각 현상 방지
3. Summarization Chain:
   • Map Reduce: 긴 문서에 최적 (n8n 공식 추천)
   • Refine: 순차적 정제 방식
   • Stuff: 짧은 문서용
   • Individual Summary Prompts에 {text} 플레이스홀더 필수 포함

특화 노드 활용 꿀팁

1. Information Extractor:
   • JSON 스키마 예제를 먼저 제공하면 정확도가 훨씬 높아짐
   • "없으면 null 반환"이라는 조건 추가로 오류 방지
2. Text Classifier:
   • 카테고리마다 상세한 설명 필수 (예: "긍정: 만족, 추천, 좋음 등의 표현")
   • "Other" 브랜치 활성화로 예상치 못한 입력 대응
3. Sentiment Analysis:
   • 모델 온도를 0에 가깝게 설정 (일관된 결과를 위해)
   • 언어별로 다른 성능을 보이니 한국어 데이터로 테스트 필수

🎯 다음 단계: Chain vs 특화노드 선택 가이드

이제 각 노드의 특성을 명확히 아셨죠? 언제 Chain을 쓰고, 언제 특화 노드를 써야 할지 판단해보세요.

📋 Chain 노드를 선택하세요 when:

• 여러 AI 컴포넌트를 순서대로 연결해야 할 때
• 벡터 데이터베이스와 연동이 필요할 때
• 문서 요약에서 Map Reduce 같은 고급 전략이 필요할 때
• 메모리가 필요 없는 단발성 작업일 때

🎯 특화 노드를 선택하세요 when:

• 특정 작업(분류, 추출, 감정분석)만 필요할 때
• 빠른 구현이 우선순위일 때
• 초보자가 AI 기능을 처음 시도할 때
• 높은 정확도가 중요한 단순 작업일 때

오늘 당장 시작할 수 있는 3가지 실습:

1. Basic LLM Chain으로 FAQ 봇 만들기 
   • 메모리 없는 단발성 질의응답 시스템
2. Question & Answer Chain으로 문서 검색 시스템 
   • 벡터 스토어 연결하여 사내 문서 검색
3. Text Classifier + Sentiment Analysis 조합하기
   • 고객 문의를 분류한 후 감정 분석까지

💡 Pro Tip: Agent가 필요한 순간

• 연속적인 대화가 필요하면 → Agent 노드
• 메모리가 필요하면 → Agent 노드
• 도구 사용 결정을 AI가 해야 하면 → Agent 노드

n8n의 AI 노드 생태계에서 Chain과 특화 노드는 각각의 명확한 역할이 있다. 적재적소에 활용하면 놀라운 자동화 시스템을 만들 수 있다는 점을 기억하면 좋겠다! 🚀