이런 분께 추천합니다!
● 반복되는 문서 업무(보고서·요약·정리)를 자동화하고 싶은 직장인
● 코딩 없이 AI 앱을 만들고 싶은 비전공자, 기획자, 마케터
● 챗봇·텍스트 생성기·에이전트를 직접 구축해보고 싶은 입문자
● Dify 워크플로우로 복합 자동화 시나리오를 만들고 싶은 실무자
● RAG·지식 기반 챗봇·TAG 데이터 분석 기능을 업무에 적용하고 싶은 팀 리더
● 사내 AI 시스템을 빠르게 프로토타입하고 배포해야 하는 개발자

“챗봇을 넘어서, AI가 ‘스스로 일하는’ 업무 시스템을 완성하는 책”
생성형 AI가 빠르게 확산되고 있지만,
실제로 업무 현장에서 AI를 어떻게 ‘시스템’으로 구축할 것인가는 여전히 많은 사람들이 막막해하는 지점입니다.
특히 문서 기반 답변, 자동 보고서 생성, 회의록 처리, 데이터 분석처럼
실제 일하는 데 필요한 기능을 구현하려면 프롬프트와 파이프라인, 외부 데이터 연동을 종합적으로 설계해야 합니다.

게다가 많은 사람들은 이미 대화형 생성형 AI를 업무에 활용해 봤지만,
반복되는 복사·붙여넣기, 엉뚱한 답변, 조금만 복잡해지면 흐름을 벗어나는 응답,
지시한 형식을 유지하지 못하는 답변 때문에 답답함을 느꼈습니다.

이를 해결하기 위해 “프로그래밍을 배워야 할까?” 고민했지만,
코드·API·라이브러리의 장벽 앞에서 결국 포기한 경험도 많습니다.

하지만 이 책은 말합니다.

문제를 해결하기 위해 꼭 프로그래밍을 배울 필요는 없습니다.
당신에게 필요한 것은 ‘워크플로우를 이해하는 것’이며,
그 시작점이 바로 Dify입니다.

Dify는 복잡한 코드를 몰라도 AI가 정보를 수집하고, 문서를 분석하고, 외부 도구를 활용하고,
여러 단계를 순서대로 실행하는 업무 자동화 시스템을 구축하도록 도와줍니다.

이 책은 그러한 Dify의 기능을 기반으로 AI 업무 시스템 구축의 전체 로드맵을 제공합니다.

- 챗봇에서 시작해
- RAG로 지식을 연결하고
- 워크플로우로 다단계 자동화를 구성하고
- 에이전트를 활용해 외부 API·검색을 통합하고
- TAG로 데이터 분석·보고서 생성까지 자동화하는
그야말로 AI 실무 자동화의 모든 단계를 하나의 흐름으로 경험하도록 구성돼 있습니다.

특히 장마다 실제 업무 시나리오(SEO 블로그, 회의록, 법률 챗봇, 사내 매뉴얼 DB, 제품 데이터 분석 등)를
그대로 따라 만들어보며, 대화형 AI 사용만으로는 해결되지 않았던 문제들을 실제 ‘시스템’ 레벨에서 해결하는 방법을 익히게 됩니다.

이 책은 더 이상 AI를 “잘 쓰는 법”을 알려주는 책이 아니라,
AI가 스스로 일하도록 만드는 ‘업무 시스템’을 구축하는 능력을 길러주는 책입니다.
코드를 몰라도, 프로그래밍을 배우지 않아도, 워크플로우만 이해하면 누구나 강력한 AI 업무 자동화를 완성할 수 있습니다.

★ 이해보다 실천에 집중한 구성
스크린샷·예제·샘플 프롬프트·플로우도·실습 파일을 적재적소에 다양하게 제공하여 AI를 처음 접하는 독자도 “버튼 몇 번으로 나만의 AI 앱”을 만들 수 있습니다.
이 책은 개발자뿐 아니라 기획자·마케터·디자이너·비전공자까지 누구나 바로 사용할 수 있는 ‘현장형 AI 실무서’입니다.

-이 책의 구성-
1장 · 디파이가 무엇인가요?
생성형 AI의 한계(외부 데이터 접근 불가, 구조화 업무 어려움)를 짚고, 이를 해결하는 플랫폼으로서 Dify의 개념·역할·핵심 장점(노코드, 외부 도구 연동, RAG·워크플로우 지원)을 설명합니다.
업무 자동화가 왜 필요한지를 실무 예시와 함께 제시합니다.

2장 · 프롬프트 엔지니어링과 LLM 기본기
LLM의 동작 원리와 환각 문제를 설명하며, 역할 기반 설계·출력 형식화·변수 기반 프롬프트 구성 등 업무 자동화 품질을 좌우하는 프롬프트 설계 원칙을 다룹니다. 챗봇·보고서 자동화에 활용할 실전 프롬프트 패턴을 익힙니다.

3장 · Dify 시작하기(환경 설정과 기본 UI 탐색)
Dify 계정 생성 → 모델 연동(OpenAI 등) → 프로젝트 생성 → 앱 유형별 기본 구조(챗봇/텍스트 생성기/에이전트/워크플로우)를 설명합니다. 이후 실습을 위한 작업 환경을 준비합니다.

4장 · 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
챗봇 → 텍스트 생성기 → 에이전트 순서로 기초 AI 앱 3종을 만들며 Dify의 기본 구조를 익힙니다.
기초 챗봇(대화형 구조 이해)
텍스트 생성기로 보고서 자동화
에이전트로 투자분석 보고서 자동화

5장 · 지식 기반 챗봇 만들기(RAG 기초)
회사 매뉴얼·FAQ·법률 문서 등 정적 문서를 지식으로 업로드해 문서 기반 질의응답 챗봇을 구축합니다. 문서 청크 분할, 메타데이터 구성, 질문 매핑, 지식 검색 전략 등 기초 RAG 개념을 실습합니다.

6장 · 블로그 자동생성 워크플로우 개발
Dify 워크플로우의 핵심 개념을 설명하고,
아이디어 발상 → 자료 검색 → 초안 생성 → SEO 편집까지 이어지는 SEO 블로그 자동생성 시스템을 완성합니다. LLM·HTTP 요청·조건문·Template 노드를 모두 연결하는 복합 자동화입니다.

7장 · 회의록 자동화 워크플로우 만들기
회의 녹음 파일 → 텍스트 변환 → 요약 → DOCX 변환까지 자동화하는 회의록 생성 파이프라인을 구축합니다. Speech-to-Text, Markdown to DOCX, End 노드 등 다양한 도구 연동을 학습합니다.

8장 · 문서 기반 RAG 앱 고도화(전처리·검색 품질 향상)
PDF·Word 문서를 텍스트로 정규화하고, 섹션/항목 메타데이터를 설계하여 검색의 정확도와 깊이를 높이는 고급 RAG 전처리 기법을 다룹니다. 사내 매뉴얼·고객 문의 사례를 결합해 고급 지식 DB 앱을 구성합니다.

9장 · 법률·전문 지식 RAG 서비스 만들기
근로기준법 등 전문 문서를 기반으로 “법조문 인용 → 리스크 → 권장 대응 절차”를 포함하는 전문가형 법률 가이드봇을 만듭니다. 전문화된 RAG의 설계 방식과 프롬프트 구조를 배웁니다.

10장 · 사내 지식 DB 활용 앱 개발
기업 내부 문서(매뉴얼, 가이드, 프로세스)를 통합해 사내 RAG 기반 지식 검색 시스템을 구축합니다. 전처리 워크플로우, 문서 구조 통일, 질의응답 최적화 등 실무 중심 기능을 다룹니다.

11장 · TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기(기초)
TAG(Table Augmented Generation)의 개념을 이해하고, 자연어 → TEXT TO SQL → SQL EXECUTE → LLM 분석까지 이어지는 기본 TAG 분석 플로우를 실습합니다.
Supabase DB 연동, 스키마 기반 SQL 생성, 결과 비교까지 포함됩니다.

12장 · TAG 기반 데이터 분석 앱 개발(심화)
엑셀·CSV 파일을 DB로 통합하고, 사용자가 자연어로 묻기만 하면 SQL 실행 → 통계 분석 → Word 보고서 → 발표 자료를 자동 생성하는 고급 TAG 앱을 개발합니다.
제품 분석 보고서, Gamma.ai 발표 스크립트 생성까지 포함한 완전 자동화 시스템입니다.