AI 용어집 기사 생성기
AI와 실시간 웹 리서치를 활용하여 심층적이고 SEO에 최적화된 용어집 기사를 생성하세요. 이 플로우는 상위 랭킹 콘텐츠와 문체를 분석하고, 관련 쿼리를 확장하며, 관련 URL을 수집 및 분석한 뒤, 키워드에 맞는 포괄적이고 체계적인 기사를 작성합니다.
플로우
AI 플로우 작동 방식
- 사용자가 키워드 제공.
- 사용자가 용어집 생성 프로세스를 시작하기 위해 키워드 또는 주제 및 선택적 세부 정보를 입력합니다.
- 쿼리 확장 및 구글 검색.
- AI가 관련 검색 쿼리를 생성하고, 해당 주제에 대해 구글에서 상위 랭킹 URL과 그 콘텐츠를 수집합니다.
- 키워드 및 콘텐츠 분석.
- 플로우가 수집된 웹 콘텐츠를 분석하여 상위 기사들의 키워드 빈도와 문체 패턴을 파악합니다.
- AI 기사 생성.
- 분석된 데이터와 문체를 바탕으로 AI 에이전트가 예시 및 활용 사례를 포함한 상세하고 SEO에 최적화된 용어집 기사를 생성합니다.
- 출력 및 표시.
- 생성된 용어집 기사가 사용자에게 제공되어, 바로 게시하거나 추가적으로 활용할 수 있습니다.
이 플로우에서 사용된 프롬프트
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.
용어집 기사 생성 프롬프트
관련 키워드를 컨텍스트로 활용하여 3000단어 분량의 상세 용어집 기사 생성을 요청하는 프롬프트입니다.
Generate complex Glossary page to explain topic: {input}
Other pages ranking for keyword {input} use in their content also following keywords:
{context}
Generate glossary article 3000 words long with perfect structure expected for glossary article.
Glossary page should mainly answer questions "What is it", "How it is used", give examples of use, usecases.
컨텍스트 기반 용어집 기사 프롬프트
제공된 컨텍스트의 정보를 활용하여 예시 및 활용 사례에 중점을 두고 용어집 기사를 생성하는 프롬프트입니다.
{input}
Use information from context to generate glossary article, if examples are available in the context, generate also examples or usecases
--- CONTEXT ---
{context}
입력 문서의 문체 분석
입력 문서에서 문체를 분석하고, 카피라이팅을 위한 기술적 설명을 생성하는 프롬프트입니다.
Analyze writing style of input documents.
Extract information for copywriter with description of style. Information will be used as task definition for copywriter writing similar articles.
Identify type of the content: blog post, glossary article, checklist, etc.
Identify search intent, intent of documents
Focus on details, so the writing style of next articles could have the same structure and style.
Give examples of sentences showcasing the style.
Generate just one aggregated technical description of writing style, be precise and detailed, generate just exact task definition for copywriter.
include links to your sources or relative pages or youtube links.
Generate writing style in form of prompt for LLM model
---
Search query:
{input}
---
Documents:
{context}
문체 적용 프롬프트
LLM에게 미리 정의된 문체를 컨텍스트에 적용하도록 지시하는 프롬프트입니다.
Use following writing style definition:
{input}
---
AI 에이전트 용어집 기사 생성 지침
AI 에이전트가 소스 링크를 포함해 5,000단어 이상의 상세 용어집 기사를 작성하도록 하는 지침/목표와 특정 표현을 피하는 지침을 포함합니다....
You are professional copywriter with deep knowledge of input topic.
include links to your sources or relative pages or youtube links.
Write complex Glossary page filled with deep knowledge and detailed information based on the input article.
Iterate through each paragraph and enahance each paragraph with detailed information found on Google and URLs ranking for keywords related to paragraph.
Article should be long minimum 5000 words
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.
채팅 출력
FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.
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.
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.
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.
질의 확장(Query Expansion)
FlowHunt의 질의 확장(Query Expansion)은 챗봇이 동의어를 찾고, 철자 오류를 수정하며, 사용자 질의에 대해 일관되고 정확한 답변을 제공함으로써 챗봇의 이해도를 높여줍니다.
GoogleSearch 컴포넌트
FlowHunt의 GoogleSearch 컴포넌트는 검색 기반 생성(RAG)을 활용하여 Google에서 최신 지식을 가져와 챗봇의 정확성을 향상시킵니다. 언어, 국가, 쿼리 접두사 등 다양한 옵션을 통해 결과를 정밀하게 제어할 수 있어, 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공합니다.
URL 검색기
URL Retriever 컴포넌트로 워크플로우에서 웹 콘텐츠를 활용하세요. 웹 기사, 문서 등 모든 URL 목록에서 텍스트와 메타데이터를 손쉽게 추출·처리할 수 있습니다. 이미지용 OCR, 선택적 메타데이터 추출, 맞춤형 캐싱 등 고급 옵션을 지원하여, 지식 중심의 AI 플로우 및 자동화 구축에 적합합니다.
키워드 빈도 평가기
FlowHunt의 키워드 빈도 평가기 컴포넌트를 사용하여 텍스트를 분석하고 가장 빈번하고 중요한 키워드를 찾아보세요. 상위 키워드를 자동으로 추출하고, 일반적인 불용어를 걸러내며, 빈도, 단어 길이, 키워드 중복도를 기준으로 결과를 세밀하게 조정할 수 있어 텍스트 분석, 정보 추출, 콘텐츠 요약 워크플로우에 이상적입니다.
LLM 오픈AI
FlowHunt는 OpenAI를 포함한 수십 가지 텍스트 생성 모델을 지원합니다. AI 도구와 챗봇에서 ChatGPT를 사용하는 방법을 알아보세요.
AI 에이전트
FlowHunt의 AI 에이전트 컴포넌트는 워크플로우에 자율적인 의사결정 및 도구 활용 기능을 부여합니다. 대형 언어 모델을 활용하고 다양한 도구와 연결하여 작업을 해결하고, 목표를 따르며, 지능적인 응답을 제공합니다. 고급 자동화 및 인터랙티브 AI 솔루션 구축에 이상적입니다.
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.
플로우 설명
목적과 이점
용어집 기사 생성기는 포괄적인 용어집 기사를 자동으로 제작하도록 설계된 고도화된 워크플로우입니다. 사용자는 키워드(주제)와 선택적 세부 정보를 입력하기만 하면, 심도 있게 조사되고 체계적으로 구성된 SEO 최적화 용어집 항목을 대량으로 생성할 수 있습니다. 아래에서 워크플로우의 주요 단계와 작동 원리를 소개하여 구조와 이점을 쉽게 이해할 수 있도록 안내합니다.
1. 사용자 인터랙션 및 온보딩
- 환영 메시지: 사용자가 워크플로우를 시작(예: 채팅 세션 오픈)하면, 시스템은 이 도구의 목적(특정 주제에 대한 상세한 용어집 기사 생성)을 친근하게 안내하는 환영 메시지를 보냅니다.
- 사용자 입력: 사용자는 용어집 페이지를 만들고자 하는 키워드 또는 주제를 입력하도록 안내받습니다.
2. 쿼리 확장 & 리서치 준비
- 쿼리 확장: 시스템은 사용자의 입력을 받아 언어 모델(OpenAI GPT-4o-mini)을 활용해 “무엇인가?” 스타일로 표현된 세 가지 대체 검색 쿼리를 생성합니다. 이 단계는 보다 폭넓고 관련성 높은 용어집 콘텐츠 검색을 가능하게 합니다.
- 구글 검색: 생성된 쿼리별로 구글 검색을 실행하여, 쿼리당 최대 8개의 관련 URL을 수집하며, 상위 랭킹의 신뢰도 높은 용어집 기사를 우선적으로 선정합니다.
3. 데이터 수집 & 분석
- 콘텐츠 수집: 워크플로우는 구글 검색을 통해 찾은 URL들의 콘텐츠를 수집 및 집계합니다. 이 데이터가 목표 용어집 기사의 지식 기반을 이룹니다.
- 키워드 빈도 평가: 시스템은 수집된 문서를 분석하여 상위 20개 키워드(불용어 제외)를 추출하며, 이는 상위 페이지에서 공통적으로 등장하는 SEO 핵심 용어와 주제 교차점을 파악하는 데 활용됩니다.
| 단계 | 목적 |
|---|---|
| 쿼리 확장 | 검색 범위 및 의도 매칭 개선 |
| 구글 검색 | 신뢰도 높고 최신의 참고 기사 수집 |
| 콘텐츠 수집 | 풍부하고 관련성 높은 지식 기반 구축 |
| 키워드 분석 | 용어집 주제에 필수적인 용어 및 개념 식별 |
4. 문체 추출 & 프롬프트 엔지니어링
문체 분석: 워크플로우는 수집된 기사들의 구조, 톤, 의도를 분석해 기술적인 “문체 정의”를 합성합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 콘텐츠 유형(예: 용어집, 블로그 글 등)
- 검색 의도 및 목표
- 스타일을 보여주는 문장 예시
- 참고를 위한 직접 링크
프롬프트 템플릿: 다양한 프롬프트 템플릿이 생성 및 연결되어, 언어 모델이 다음을 따르도록 안내합니다:
- 집계된 문체와 키워드 활용
- 경쟁 기사에서 맥락과 예시 참고
- 주요 질문(“무엇인가?”, “어떻게 사용되는가?”, 활용 사례 등)에 집중
- 불필요하거나 일반적인 문구를 피하면서, 각 기사가 직접적이고 유익하며 독창적이도록 유도
5. 기사 생성 및 출력
- AI 생성: 정제된 프롬프트, 컨텍스트, 문체 정의를 바탕으로, AI는 온라인 최상위 콘텐츠의 깊이와 구조, SEO 초점을 반영한 포괄적 용어집 기사(최소 3,000~5,000단어)를 생성합니다.
- 소스 포함: 출력에는 신뢰성을 높이고 추가 탐색을 지원할 수 있도록 원본 소스와 링크가 포함됩니다.
- 표시: 완성된 기사는 채팅 인터페이스를 통해 사용자에게 제공됩니다.
6. 고급 에이전트 기반 심화
- AI 에이전트: 전문 카피라이터로 구성된 고급 AI 에이전트가 각 문단을 순차적으로 검토하며, 신뢰도 높은 추가 자료와 YouTube 링크 등으로 내용을 보강합니다. 이로써 더욱 심층적이고 전문적인 용어집 콘텐츠를 완성할 수 있습니다.
이 워크플로우가 확장 및 자동화에 유용한 이유
- 일관성 & 품질: 상위 랭킹 기사 구조와 SEO 전략을 분석·모방함으로써, 생성되는 각 용어집 항목이 포괄적이고 경쟁력을 갖추도록 보장합니다.
- 속도 & 확장성: 수작업으로 신뢰도 높은 기사를 조사 및 작성하는 것은 느리고 많은 리소스가 필요합니다. 이 워크플로우는 프로세스를 간소화하여, 어떤 주제든 고품질 콘텐츠를 신속하고 반복적으로 생성할 수 있습니다.
- SEO 최적화: 키워드 분석 및 문체 추출 단계를 통해, 생성된 기사가 최신 SEO 모범 사례에 맞춰져 검색 결과에서 더 높은 순위를 차지할 수 있습니다.
- 맞춤화 가능성: 사용자는 다양한 콘텐츠 유형, 문체 또는 주제에 맞게 워크플로우를 쉽게 조정할 수 있어, 콘텐츠팀, 교육자, 마케터 모두에게 유연한 도구가 됩니다.
요약 표: 주요 기능
| 기능 | 이점 |
|---|---|
| 자동 웹 리서치 | 최신성·신뢰도를 갖춘 기사 보장 |
| 키워드 추출 | SEO 모범 사례에 부합하는 콘텐츠 구성 |
| 문체 통합 | 상위 랭킹 페이지의 톤과 구조 반영 |
| 프롬프트 엔지니어링 | AI가 유의미하고 심층적인 체계적 기사 생성 유도 |
| AI 에이전트 심화 | 소스 레퍼런스 포함, 깊이 있는 기사 제작 |
| 확장 가능한 출력 | 대규모 프로젝트에 용어집 항목 일괄 생성 가능 |
요약하면, 용어집 기사 생성기 워크플로우는 AI, 자동 리서치, 프롬프트 엔지니어링을 활용해 심층적이고 SEO에 최적화된 용어집 기사 제작을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이는 고품질 콘텐츠 생산을 효율적으로 확장하고자 하는 모든 이들에게 매우 소중한 도구가 될 것입니다.
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