ChatGPT 지식 기반 어시스턴트

OpenAI GPT-4o로 구동되는 AI 챗봇 어시스턴트로, 내부 회사 문서를 자동으로 검색하여 사용자의 질문에 답변합니다. 챗 기록과 검색된 지식을 활용하여 맥락에 맞고 정확하며 대화형 응답을 제공하므로, 고객 지원, 내부 헬프데스크 또는 온보딩에 이상적입니다.

AI 플로우 작동 방식 - ChatGPT 지식 기반 어시스턴트

플로우

AI 플로우 작동 방식

사용자가 질문 제출.
챗 인터페이스를 통해 사용자 입력을 받습니다.
관련 내부 문서 검색.
사용자의 질문과 관련된 정보를 내부 지식 소스에서 검색합니다.
맥락 인식 프롬프트 생성.
사용자 질문, 검색된 문서, 챗 기록을 결합하여 AI를 위한 포괄적인 프롬프트를 만듭니다.
AI 기반 답변 생성.
OpenAI의 GPT-4o를 사용하여 대화형이고 맥락에 맞는 응답을 생성합니다.
답변 전달.
AI가 생성한 답변을 챗에 표시하여 사용자에게 전달합니다.

이 플로우에서 사용된 프롬프트

프롬프트

동적 변수({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message})가 포함된 프롬프트 템플릿을 만듭니다.

You are an AI language model assistant.

Your task is to answer customer query in INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.

If CONTEXT is provided, use it to generate the answer.


--- CONTEXT START
{context} 
--- CONTEXT END

--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END

--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
Answer in Language: {lang}
Format answer with markdown.

ANSWER:

이 플로우에서 사용된 컴포넌트

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 입력

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.

보기 채팅 입력

문서 검색기

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.

보기 문서 검색기

FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트

FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.

보기 FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트

채팅 기록 컴포넌트

FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다.

보기 채팅 기록 컴포넌트

제너레이터

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.

보기 제너레이터

채팅 출력

FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.

보기 채팅 출력

메시지 위젯

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.

보기 메시지 위젯

채팅 시작 트리거

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.

보기 채팅 시작 트리거

플로우 설명

목적과 이점

이 워크플로우는 OpenAI의 ChatGPT 4o의 대화 능력과 내부 회사 또는 조직 문서를 검색·응답할 수 있는 능력을 결합한 챗봇 인터페이스를 만듭니다. 챗 기록과 관련 지식 소스를 모두 활용하여 사용자 질문에 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공하도록 설계되었습니다.

개요

  • 목적: AI 어시스턴트가 이전 대화와 내부 문서를 참고하여 고객 지원, 내부 정보 접근, 지식 관리 업무를 자동화 및 확장합니다.
  • 주요 특징:
    • 최신의 맥락적으로 관련 있는 정보로 사용자 질문에 응답합니다.
    • 관련 내용을 위해 내부 문서를 자동으로 검색합니다.
    • 일관성 있는 다중 턴 대화를 위해 챗 기록을 인식합니다.
    • 가독성을 위해 마크다운 형식으로 응답을 제공합니다.

워크플로우 구조

아래는 주요 컴포넌트와 해당 역할에 대한 설명입니다:

컴포넌트설명
Chat Input사용자 메시지 및 파일 업로드를 캡처합니다.
Chat Opened Trigger새로운 챗 세션이 시작될 때 감지합니다.
Message Widget챗 시작 시 사용자에게 환영 메시지를 표시합니다.
Chat Output(환영 및 AI 생성 응답 등) 메시지를 사용자 인터페이스에 전달합니다.
Chat History맥락을 위해 최근 10개의 챗 내역(최대 8000 토큰)을 저장하고 불러옵니다.
Document Retriever사용자가 질문을 하면, 관련 내용을 내부 문서에서 검색합니다.
Prompt Template사용자 입력, 문서 맥락, 챗 기록을 포함하여 AI용 프롬프트를 만듭니다.
Generator프롬프트를 ChatGPT 4o(또는 다른 LLM)로 실행하여 응답을 만듭니다.

워크플로우 동작 방식

  1. 챗 세션 초기화

    • 사용자가 새로운 챗을 열면 Chat Opened Trigger가 워크플로우를 신호합니다.
    • Message Widget을 이용해 환영 메시지를 표시하고, Chat Output을 통해 보여줍니다.

  2. 사용자 질문 처리

    • 사용자가 메시지를 입력하면:
      • Chat Input 노드가 이를 수집합니다.
      • 동시에:
        • 메시지가 Document Retriever로 전송되어 최대 2개의 관련 내부 문서를 검색합니다.
        • 메시지가 Prompt Template로 전달되어 AI 처리를 준비합니다.

  3. 맥락 기반 응답 준비

    • 워크플로우는 다음을 수집합니다:
      • 맥락을 위한 최신 챗 기록
      • 검색된 관련 문서
      • 사용자의 현재 질문
    • 이 요소들은 Prompt Template에서 통합되어 AI에게 다음을 지시합니다:
      • 사용자의 질문, 이전 대화, 검색된 문서 맥락을 고려하여 답변할 것
      • 응답을 마크다운 형식으로, 사용자의 언어로 작성할 것

  4. AI 응답 생성

    • Generator 노드가 선택된 언어 모델(예: ChatGPT 4o)로 프롬프트를 전송합니다.
    • 생성된 답변은 Chat Output을 통해 사용자에게 표시됩니다.

자동화 및 확장성 이점

  • 일관성 & 품질: 내부 문서에 기반하여, 이전 대화 맥락을 반영한 일관적이고 고품질의 답변을 제공합니다.
  • 효율성: 지식 기반 검색의 반복적인 작업을 자동화하여, 사용자와 지원 인력 모두의 시간을 절약합니다.
  • 확장성: 다수의 사용자 세션과 질의를 동시에 처리할 수 있어, 많은 지원 또는 정보 수요가 있는 조직에 적합합니다.
  • 맞춤화: 프롬프트 템플릿과 문서 검색 조건은 특정 용도, 산업, 내부 정책에 맞게 조정할 수 있습니다.

활용 예시

  • 내부 헬프데스크: 직원들이 사내 정책, IT 절차, 인사 관련 사항을 신속하게 확인할 수 있습니다.
  • 고객 지원: 고객이 대기 없이 정확한 제품/서비스 정보를 받을 수 있습니다.
  • 영업 지원: 영업팀이 최신 제품 사양, 사례 연구, 피치 자료를 즉시 조회할 수 있습니다.
  • 지식 관리: 기관의 소중한 지식이 자연어 질의를 통해 손쉽게 접근되고 활용됩니다.

시각적 요약

워크플로우 단계:

  1. 사용자가 챗을 엽니다 → 환영 메시지 표시
  2. 사용자가 질문을 입력
  3. 시스템이 다음을 검색:
    • 챗 기록
    • 관련 문서
  4. (사용자 입력, 챗 기록, 문서 맥락 포함) AI 프롬프트 생성
  5. ChatGPT가 응답 생성
  6. 응답을 사용자에게 표시

이 워크플로우는 맥락과 문서 인식 지능을 갖춘 챗봇 또는 가상 어시스턴트를 구축하려는 모든 분께 강력한 템플릿이 될 수 있으며, 사용자 경험 및 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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