AI 에이전트
도구에 연결하여 사용자 질문을 기반으로 응답을 생성하는 AI 에이전트로, 구체적인 목표 프롬프트가 주어집니다.
당신의 목표는 {input}에서 사용자의 질문에 답하는 것입니다. 오직 질문에만 답해주세요. 출처 링크를 반드시 포함하세요.
실시간 웹 및 지식 검색이 가능한 AI 챗봇
Google, Reddit, Wikipedia, Arxiv, Stack Exchange, YouTube, PubMed, 웹사이트 URL 등에서 정보를 검색·종합하여, 사용자 질문에 실시간으로 답변하고 출처를 명시하는 강력한 AI 챗봇입니다. 연구, 학습, 일반 질의응답에 출처 기반 답변을 제공합니다.
플로우
AI 플로우 작동 방식
- 사용자가 채팅 시작.
- 사용자가 채팅 인터페이스를 열고 질문을 입력하거나 예시 프롬프트 중에서 선택할 수 있습니다.
- 다중 소스 정보 검색.
- AI 에이전트가 다양한 도구에 연결하여 Google, Wikipedia, Reddit, 논문, 동영상, 포럼, PubMed, 웹사이트 URL 등에서 관련 정보를 검색합니다.
- AI 에이전트 답변 종합.
- AI 에이전트가 연결된 소스에서 데이터를 수집, 분석, 종합하여 사용자의 질문에 답변합니다.
- 사용자에게 답변 표시.
- AI 챗봇이 출처가 포함된 종합적인 답변을 채팅 인터페이스에 표시합니다.
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.
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.
버튼 위젯
FlowHunt의 Button Widget 컴포넌트는 텍스트나 입력값을 워크플로우 내에서 인터랙티브하고 클릭 가능한 버튼으로 변환합니다. 동적 사용자 인터페이스를 만들거나, 사용자 선택을 수집하거나, AI 기반 챗봇 및 자동화 프로세스의 참여도를 높이는 데 완벽합니다.
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.
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.
ArXiv 도구
FlowHunt의 ArXiv 도구와 AI 에이전트를 사용해 240만 개의 학술 논문과 손쉽게 대화하세요. ArXiv 데이터베이스에서 쿼리에 맞는 간결한 답변을 제공하고, 맞춤형 플로우로 챗봇을 강화해 연구를 혁신하세요.
Reddit 도구
FlowHunt의 AI 에이전트를 사용하여 어떤 Reddit 스레드와도 손쉽게 대화하세요. 토론을 즉시 요약하고, 출처 링크를 받아보고, 수시간의 수작업 없이 다양한 주제를 탐색할 수 있습니다.
스택 익스체인지 툴
AI 에이전트를 이용해 어떤 Stack Exchange 사이트와도 손쉽게 대화하세요. 간결한 답변, 소스 링크 등 다양한 기능을 제공합니다. FlowHunt의 도구로 검색 경험을 향상해보세요!
유튜브 검색 도구
FlowHunt의 AI 기반 유튜브 검색 도구는 개인 맞춤형 동영상 및 크리에이터 추천을 제공합니다. 기존 유튜브 검색을 넘어, AI 에이전트가 당신의 관심사에 맞는 최고의 크리에이터와 콘텐츠를 찾아드립니다.
위키피디아 도구
FlowHunt의 AI 에이전트를 활용해 어떤 위키피디아 페이지와도 손쉽게 대화하세요. 간결한 요약, 출처 링크를 받아보며 수 시간의 리서치를 대화형 인사이트로 바꿔줍니다.
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.
PubMed 도구
37M+ PubMed 생의학 논문에 대해 AI와 손쉽게 대화하며, 간결한 연구 인사이트를 제공합니다. FlowHunt의 PubMed 도구는 AI 에이전트를 통해 과학 논문 접근을 간편하게 만들어줍니다.
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.
플로우 설명
목적과 이점
이 워크플로우는 Google 검색, Reddit, Wikipedia, StackExchange, PubMed, Arxiv, YouTube, 그리고 제공된 URL 등 다양한 실시간 소스에서 정보를 검색하여 사용자 질문에 답할 수 있는 고급 AI 챗봇을 구축합니다. 핵심 목표는 정확하고 최신의 답변을 제공하고, 원본 출처 링크를 포함하여 연구, 학습, 정보 검색에 강력한 도우미가 되는 것입니다.
사용자 경험
채팅 인터페이스를 열면, 사용자는 친절한 환영 메시지와 함께 클릭 가능한 예시 질문 버튼들을 볼 수 있습니다. 예를 들면:
- What is amino acid sequence for human blood albumin?
- Who is Napoléon?
- What is trending on Reddit?
사용자는 이 버튼을 클릭하여 예시 상호작용을 볼 수 있고, 직접 채팅 입력창에 질문을 입력할 수도 있습니다.
워크플로우 구조
이 워크플로우는 여러 상호 연결된 컴포넌트로 구성되어 있습니다.
| 컴포넌트 | 목적 |
|---|---|
| ChatOpenedTrigger | 채팅이 열릴 때 감지하고 UI를 초기화합니다. |
| ButtonWidgets | 예시 질문을 버튼으로 보여 빠른 상호작용을 돕습니다. |
| ChatInputs/Outputs | 사용자 텍스트를 받고 AI 응답을 표시합니다. |
| AI Agent | 오케스트레이터; 질문을 받아 도구를 선택합니다. |
| 외부 도구/플러그인 | 다양한 소스에서 정보를 가져옵니다(아래 참고). |
연결된 데이터 소스 및 도구 목록
AI 에이전트는 다음 소스 및 API에 접근·활용할 수 있습니다.
- Google Search: 웹에서 URL과 콘텐츠를 검색합니다.
- Reddit: 인기 게시글 및 토론을 찾습니다.
- Wikipedia: 일반 지식 질의에 대한 요약을 제공합니다.
- StackExchange: 프로그래밍 및 기술 질문에 답변합니다.
- Arxiv: 학술 논문 및 연구 자료를 찾습니다.
- PubMed: 생의학 및 건강 관련 문헌을 검색합니다.
- YouTube: 관련 동영상을 찾습니다.
- URL Retriever: 사용자가 제공한 URL에서 콘텐츠를 추출합니다.
워크플로우 동작 방식
- 초기화: 사용자가 채팅을 열면 예시 질문 버튼이 표시됩니다.
- 사용자 질문: 사용자는 예시 버튼을 클릭하거나 직접 질문을 입력할 수 있습니다.
- AI 에이전트 처리: 핵심 AI 에이전트가 질문을 받아 성격에 따라 자동으로 적합한 데이터 소스/도구를 선택해 정보를 수집합니다.
- 데이터 통합: 에이전트가 한 개 혹은 여러 소스(예: 역사-위키백과, 의학-PubMed, 코드-StackExchange 등)에서 결과를 모읍니다.
- 응답 생성: AI가 간결하고 유익한 답변을 생성하며, 원본 출처 링크를 포함합니다.
- 표시: 답변이 채팅 인터페이스에 표시되어 사용자가 확인할 수 있습니다.
에이전트는 오직 질문에만 답변하고 항상 출처 링크를 포함하도록 특별히 지시되어 있어 투명성과 검증 가능성을 보장합니다.
확장성과 자동화의 이점
- 실시간, 최신 답변: 실시간 웹 소스를 활용해, 정적인 AI 모델에서 흔한 지식의 노후화를 피합니다.
- 폭넓은 커버리지: 과학부터 일반 상식까지, 다중 도구 통합으로 다양한 질문에 대응합니다.
- 자동화: AI 에이전트가 사용할 소스를 자동으로 결정해 수동 검색 단계를 없앱니다.
- 연구 효율화: 여러 플랫폼의 종합적, 출처 기반 답변을 한 곳에서 받아 시간을 절약할 수 있습니다.
- 확장성: 모듈형 설계로, 전체 구조를 재작업하지 않고도 소스나 특화 도구를 자유롭게 추가할 수 있습니다.
예시 활용 사례
- 참고 문헌이 필요한 학생이나 연구자
- 프로그래밍 해결책이나 코드 스니펫을 찾는 개발자
- Reddit, StackExchange와 같은 포럼에서 트렌드 또는 전문가 의견을 찾는 사용자
- PubMed를 통한 의학 및 생의학 자료 검색이 필요한 전문가 및 관심자
- 신뢰할 수 있는 출처로 사실을 검증하고자 하는 일반 사용자
핵심 플로우 다이어그램
- 채팅 오픈
↓
예시 질문 표시
↓
사용자 질문(입력 또는 버튼)
↓
AI 에이전트가 질의 수신
↓
외부 소스 선택 및 검색
↓
출처 포함 답변 종합 및 출력
↓
사용자에게 응답 표시
요약하자면, 이 워크플로우는 다양한 실시간 데이터 소스를 활용해 고품질의 출처 기반 답변을 제공하는 다재다능하고 확장 가능하며 자동화된 AI 어시스턴트를 만듭니다. 이를 통해 사용자는 연구, 학습, 생산성 향상 등 다양한 분야에서 큰 도움을 받을 수 있습니다.
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