FreshChat과 원활하게 통합되는 스마트 AI 챗봇을 배포하세요. 챗봇은 내부 지식 기반을 활용해 사용자의 문의에 답변하며, 복잡하거나 해결되지 않은 질문은 FreshChat을 통해 인간 상담원에게 지능적으로 전달하여 고객이 항상 필요한 도움을 받을 수 있도록 보장합니다.
플로우
다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 프롬프트의 완전한 목록입니다. 프롬프트는 AI 모델에게 응답을 생성하거나 작업을 수행하도록 주어지는 지시사항입니다. 이들은 AI가 사용자의 의도를 이해하고 관련된 출력을 생성하도록 안내합니다.
FreshChat 챗봇이 열릴 때 사용자에게 환영 메시지를 표시합니다.
FreshChat 통합 챗봇을 위한 환영 메시지는 다음과 같습니다:
👋 FreshChat 지원 봇에 오신 것을 환영합니다!
저는 내부 지식 기반 🧠을(를) 활용하여 여러분의 문의를 도와드릴 준비가 되어 있습니다. 만약 필요한 답변을 찾지 못한다면, FreshChat을 통해 실제 상담원에게 질문을 원활하게 전달하여 맞춤형 지원을 제공해 드릴게요.
언제든지 궁금한 점을 말씀해 주세요—지금 시작해 볼까요? ✨💬
AI 어시스턴트에게 기술 라이브 채팅 지원 상담원 역할을 수행하는 방법, 인사, 검색, 에스컬레이션, 언어 행동 등을 지시하는 시스템 프롬프트입니다....
당신은 [YOUR BUSINESS] -[DESCRIPTION OF YOUR BUSINESS]의 기술 라이브 채팅 고객 지원 전문가 역할을 하는 AI 언어 모델 어시스턴트입니다.
대화가 인사로 시작되면, 동일한 언어로 인사를 하고 소프트웨어나 기능에 대해 궁금한 점이 있는지 물어보세요.
DocumentRetriever에 연결하여 사용자의 질문과 관련된 콘텐츠를 검색하세요.
만약 DocumentRetriever에서 찾은 맥락에서 관련 증거를 찾지 못했고, 질문이 당사 소프트웨어와 관련된 경우에 한해:
- 질문이 영어로 된 경우, 항상 사용자가 실제 상담원과 연결될 수 있도록 안내하세요.
- 질문이 다른 언어일 경우, 먼저 방문자가 영어를 할 수 있는지와 영어 상담원 연결에 관심이 있는지 물어보고, 동의 시 실제 상담원 연결을 안내하세요.
질문이 불분명하면 추가 정보를 요청하세요.
현재 세션 채팅 데이터에 정의된 동일한 언어로 답변하세요.
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.
채팅 시작 트리거 컴포넌트는 채팅 세션이 시작될 때를 감지하여 사용자가 채팅을 열자마자 워크플로우가 즉시 반응할 수 있도록 합니다. 이는 초기 채팅 메시지로 플로우를 시작하므로, 반응형 인터랙티브 챗봇을 구축하는 데 필수적입니다.
메시지 위젯 컴포넌트는 워크플로우 내에서 사용자 지정 메시지를 표시합니다. 사용자를 환영하거나, 안내를 제공하거나, 중요한 정보를 보여주는 데 이상적이며, 마크다운(Markdown) 형식을 지원하고 세션당 한 번만 표시되도록 설정할 수 있습니다.
FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.
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 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.
FlowHunt는 Freshchat을 포함한 모든 주요 고객 서비스 솔루션과 연동됩니다! AI 챗봇에서 사람 상담으로의 전환이 Freshchat 연동으로 손쉽게 이루어집니다.
FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다.
플로우 설명
이 워크플로는 FreshChat과 밀접하게 통합된 고객 지원 챗봇을 제공합니다. 비즈니스의 내부 지식 기반을 활용하여 사용자의 질문에 자동으로 답변하며, 필요할 경우 FreshChat을 통해 인간 상담원에게 대화를 원활하게 에스컬레이션할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플로우는 일상적인 문의를 자동화하고 확장 가능하게 처리할 수 있는 방법을 제공하여 사용자가 즉각적으로 도움을 받을 수 있도록 하는 한편, 복잡하거나 해결되지 않은 문의에는 실시간 상담원에게 원활하게 인계할 수 있도록 지원합니다.
ChatOpenedTrigger 노드가 활성화됩니다.MessageWidget을 사용하여 친근한 환영 메시지를 전송하며, 이 메시지는 ChatOutput을 통해 표시됩니다. 이 메시지는 AI 지원 봇을 소개하고, 주요 기능을 설명하며 필요시 인간 상담원이 언제든지 대기 중임을 알려줍니다.ChatInput 노드는 사용자의 메시지나 파일 업로드를 캡처합니다.ChatHistory 노드는 대화의 맥락을 유지하여 AI가 일관성 있고 관련성 있는 답변을 제공할 수 있게 돕습니다.DocumentRetriever 노드는 사용자의 질문과 관련된 정보를 내부 지식 기반에서 검색합니다.ToolCallingAgent 노드에서 관리되며,FreshChatHumanAssistToolComponent가 담당하며, FreshChat과 연동하여 대화를 인간 상담원에게 전환합니다.ChatOutput 노드를 사용해 채팅 인터페이스에 출력되어, 사용자에게 원활하고 상호작용적인 경험을 제공합니다.| 노드 이름 | 기능 |
|---|---|
| ChatOpenedTrigger | 사용자가 채팅을 열 때 감지합니다. |
| MessageWidget | 환영 메시지를 표시합니다. |
| ChatOutput | 사용자에게 메시지를 보여줍니다. |
| ChatInput | 사용자 입력 및 파일 업로드를 수집합니다. |
| ChatHistory | 채팅 대화 내역을 저장 및 조회합니다. |
| DocumentRetriever | 내부 지식 소스에서 답변을 검색합니다. |
| ToolCallingAgent | 응답을 조율하고, 답변 또는 인간 상담원 연결 여부를 결정합니다. |
| FreshChatHumanAssistTool | 인간 상담원 연결을 위해 FreshChat과 통합합니다. |
요약하자면, 이 워크플로는 내부 지식 기반과 FreshChat 통합을 활용하여 지원 업무를 더욱 효율적이고 확장 가능하며 사용자 친화적으로 만들어 주는 견고한 자동 고객 지원 솔루션입니다.
AI가 탑재된 고객 서비스 챗봇으로, 사용자를 자동으로 지원하고, 내부 문서 및 웹에서 정보를 검색하며, 필요 시 원활하게 상담원을 연계합니다. 고객 문의 및 지원 자동화에 이상적이며, 복잡한 이슈에는 사람이 직접 대응할 수 있도록 보장합니다....
내부 지식 기반을 활용하여 고객 문의에 답변하고, 복잡하거나 해결되지 않은 문의는 LiveChat.com을 통해 실제 상담원에게 원활하게 전달하는 AI 기반 챗봇을 웹사이트에 배포하세요. 고객 지원 효율성을 높이고, 사용자가 항상 필요한 도움을 받을 수 있도록 보장합니다....
내부 지식 소스를 활용하여 고객 문의에 즉각적이고 정확하며 도움이 되는 답변을 제공하는 AI 기반 고객 서비스 챗봇입니다. 채팅 기록을 활용하고, 관련 문서를 검색하며, AI를 통해 응답을 생성하여 효율적인 지원과 향상된 고객 만족도를 제공합니다....
