프롬프트 (PromptTemplate-xAz1P)
동적 변수({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables})로 프롬프트 템플릿을 생성하세요.
이 AI 기반 워크플로우는 내부 지식 베이스 검색, Google Docs 지식 검색, API 통합, 고급 언어 모델 추론을 결합하여 고객 지원을 자동화합니다. 에이전트는 슬로바키아어나 고객의 언어로 응답하며, 항상 최신 정보를 제공하고 필요시 인간 지원으로 이관할 수 있습니다. 다국어, 자동화, 맥락 인식 고객 서비스를 원하는 기업에 이상적입니다.

플로우
동적 변수({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables})로 프롬프트 템플릿을 생성하세요.
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입력 프롬프트와 선택한 LLM 모델을 사용하여 텍스트를 생성합니다.
툴 호출 에이전트입니다.
다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 컴포넌트의 완전한 목록입니다. 컴포넌트는 모든 AI 플로우의 구성 요소입니다. 다양한 기능을 연결하여 복잡한 상호작용을 만들고 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 각 컴포넌트는 사용자 입력 처리, 데이터 처리 또는 외부 서비스와의 통합과 같은 특정 목적을 가지고 있습니다.
FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다.
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.
데이터 생성 컴포넌트는 필드 개수를 자유롭게 설정하여 동적으로 구조화된 데이터 레코드를 생성할 수 있습니다. 새로운 데이터 객체를 즉시 생성해야 하는 워크플로우에 이상적이며, 유연한 필드 구성과 다른 자동화 단계와의 매끄러운 통합을 지원합니다.
API 요청 컴포넌트를 사용하여 외부 데이터와 서비스를 워크플로우에 통합하세요. HTTP 요청을 손쉽게 보내고, 사용자 지정 헤더, 본문, 쿼리 파라미터를 설정하며, GET 및 POST 등 다양한 메서드를 처리할 수 있습니다. 모든 웹 API 또는 서비스와 자동화를 연결하는 데 필수적인 기능입니다.
Parse Data 컴포넌트는 구조화된 데이터를 사용자 정의 템플릿을 활용해 일반 텍스트로 변환합니다. 유연한 포맷팅과 데이터 입력 변환을 통해 워크플로우 내에서 정보를 표준화하거나 후속 컴포넌트에 맞게 준비하는 데 도움을 줍니다.
FlowHunt의 제너레이터 컴포넌트를 살펴보세요—선택한 LLM 모델을 활용한 강력한 AI 기반 텍스트 생성. 프롬프트, 선택적인 시스템 지침, 심지어 이미지를 입력으로 결합하여 동적인 챗봇 응답을 손쉽게 만들어 지능형 대화형 워크플로우를 구축하는 핵심 도구입니다.
FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다.
FlowHunt의 툴 콜링 에이전트를 살펴보세요—AI 에이전트가 외부 도구를 지능적으로 선택하고 사용하여 복잡한 질의를 해결할 수 있게 해주는 고급 워크플로우 구성 요소입니다. 동적 도구 활용, 반복적 추론, 다양한 리소스와의 통합이 필요한 스마트 AI 솔루션 구축에 적합합니다.
FlowHunt의 문서 검색기는 생성형 모델이 최신 문서와 URL에 연결되어 신뢰할 수 있고 관련성 높은 답변을 제공하도록 도와 AI의 정확도를 높입니다. 이는 검색 기반 생성(RAG)을 활용합니다.
Google Docs Retriever 컴포넌트를 사용하여 Google Docs와 워크플로우를 통합하세요. 자동화, 챗봇 또는 지식 워크플로우에서 문서 콘텐츠를 원활하게 가져올 수 있습니다. FlowHunt 플로우 내에서 Google Docs에 접근, 처리, 활용하기에 이상적입니다.
FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.
플로우 설명
이 워크플로우는 티켓팅 또는 지원 시스템에서 고객 메시지를 가져오고, 최신 관련 메시지를 추출하며, 맥락 및 채팅 기록으로 확장한 뒤, 고급 AI(LLM)와 지식 도구를 결합해 전문적이고 다국어로 된 고객 지원 응답을 생성하는 과정을 자동화합니다. 이렇게 준비된 응답을 외부 시스템에 다시 전송할 수 있어, 고객 지원, 지식 검색, 외부 API 통합의 확장성과 자동화에 이상적입니다.
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). 이를 통해 유입된 사용자 데이터에 따라 유연하게 메시지를 조회할 수 있습니다.| 구성 요소 | 목적 |
|---|---|
| 채팅 입력 | 사용자/고객 메시지 수신 |
| 프롬프트 템플릿 | URL 및 메시지 프롬프트를 동적으로 생성 |
| API 요청 | 외부 시스템에서 티켓 데이터/메시지 조회 |
| 데이터 파싱 | 구조화된 데이터를 일반 텍스트로 변환 |
| OpenAI LLM | 관련 메시지 추출, 응답 생성 또는 번역 |
| 문서 검색기 | 지식 베이스에서 관련 정보 검색 |
| Google Docs 검색기 | 외부 문서를 에이전트의 지식으로 통합 |
| 툴 호출 에이전트 | 중앙 AI 지원 에이전트—도구 및 채팅 기록 활용 |
| 데이터 생성 | 아웃바운드 API 요청을 위한 응답 및 데이터 패키징 |
| 채팅 출력 | 최종 결과를 최종 사용자 또는 시스템에 표시 |
| 비고 | 운영자 안내 제공(예: API 키/URL 입력 위치 등) |
아래는 주요 단계를 단순화한 플로우차트입니다:
이 워크플로우는 외부 API, 지식 베이스, 고급 AI 응답 통합이 필요한 고객 지원, 기술 지원, 정보 제공 워크플로우의 자동화와 확장에 적합한 견고한 기반을 제공합니다.
이 AI 기반 워크플로우는 사용자 문의를 회사의 지식 소스, 외부 API(LiveAgent 등), 그리고 언어 모델에 연결하여 전문적이고 친근하며 높은 관련성의 답변을 자동화합니다. 이 플로우는 대화 이력을 가져오고, 문서 검색을 사용하며, 외부 시스템과 상호작용하여 간결하고 구조화된 ...
이 워크플로우는 MCP 클라이언트 도구와 통합된 AI 에이전트를 활용하여 사용자 채팅 입력을 처리하고, 더 나은 맥락 제공을 위해 채팅 기록을 활용하며, 지능적인 응답을 출력합니다. AI 에이전트와 외부 도구, 맥락 메모리를 연결하여 고객 또는 내부 문의 자동화 혹은 향상을 원하는 기업...
이 워크플로우는 LiveAgent 대화 통합, 관련 대화 데이터 추출, AI 모델을 통한 응답 생성, 지식 베이스 문서 조회를 통해 귀사의 고객 지원을 자동화합니다. AI 에이전트는 들어오는 지원 문의를 처리하고, 지식 소스에서 컨텍스트를 보강하며, 고객 친화적인 형식으로 간결하고 전문...
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