조직의 지식 소스를 활용하는 AI 에이전트를 통해 Outlook에서 전문적인 이메일 회신을 자동화합니다. 수신된 이메일은 AI 에이전트가 내부 문서의 컨텍스트를 사용해 분석 및 답변하며, 정확하고 브랜드에 맞는 응답을 보장하고 필요 시 새로운 발신 이메일을 트리거할 수 있습니다.
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.
이메일에 전문적으로 답변하기 위한 맞춤형 배경, 목표, 역할의 에이전트 프롬프트
Backstory:
email operator
Goal:
your task is to answer to emails based on the knowledge source given to you in document retriever in a professional manner using the correct tone and format.
Role:
email operator
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 Outlook 새 메시지 컴포넌트로 워크플로우를 자동화하세요. 새로운 이메일이 Outlook에 도착하면 실시간으로 플로우가 트리거되어 발신자, 수신자, 제목, 첨부파일 등 주요 정보를 추출합니다. 이메일 이벤트를 자동화 프로세스에 통합하고 메시지에 실시간으로 응답하는 데 최적입니다.
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.
FlowHunt는 Claude를 비롯한 Anthropic의 다양한 AI 모델을 지원합니다. 맞춤화 가능한 설정을 통해 AI 도구와 챗봇에서 Claude를 활용하는 방법을 알아보세요.
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.
워크플로 내에서 Outlook을 통해 직접 이메일을 자동으로 전송하세요. Outlook에서 이메일 보내기 컴포넌트를 사용하면 첨부 파일, 참조(CC), 숨은 참조(BCC), 임시 저장 옵션까지 포함하여 지정한 수신자에게 메시지를 작성하고 보낼 수 있습니다. 자동화된 흐름에 이메일 커뮤니케이션 통합에 필수적인 컴포넌트입니다.
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.
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 Outlook을 통해 이메일을 수신하고, 그 내용을 추출하며, 관련 지식 기반 문서로 컨텍스트를 강화하고, 전문적이고 AI 기반의 답변을 생성하는 과정을 자동화합니다. 또한 AI 에이전트가 Outlook을 통해 직접 회신을 보낼 수 있는 기능을 제공하여 완전 자동화된 이메일 응답 시스템을 만듭니다.
Outlook New Message Received 노드) 프로세스가 시작됩니다.Parse Data)로 전달되어 지정된 템플릿을 사용해 일반 텍스트로 변환됩니다. 이를 통해 AI 에이전트로 전달되는 입력이 구조화되고 정돈됩니다.Document Retriever 도구가 포함되어 있습니다. 이 구성 요소는 연결된 지식 소스(내부 문서, 위키, FAQ 등)에서 수신 이메일의 내용에 기반해 최대 3개의 관련 문서를 검색합니다. 검색 전략은 각 문서에서 균형 잡힌 커버리지를 보장하며, 관련 콘텐츠 섹션과 메타데이터를 포함합니다.Claude 3.5 Haiku 모델)이 응답 생성을 위해 사용됩니다. 이 모델은 최대 4000 토큰과 온도 0으로 설정되어 결정론적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.Send Email in Outlook 도구를 호출할 수 있습니다. 이를 통해 수신자, 참조, 숨은 참조, 제목, 첨부파일 설정 등 이메일을 작성 및 전송하여 회신 과정을 완전 자동화합니다.Chat Output 노드로 전달되어 사용자 인터페이스에 표시되어 검토 또는 감사가 가능합니다.| 단계 | 구성 요소 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | Outlook New Message Received | 수신 이메일 트리거, 모든 필드 추출 |
| 2 | Parse Data | 이메일 데이터 형식화 및 정리 |
| 3 | Document Retriever | 컨텍스트를 위한 관련 지식 소스 찾기 |
| 4 | Anthropic AI LLM + AI Agent | 지식과 모범 사례로 응답 생성 |
| 5 | Send Email in Outlook | 에이전트가 자동으로 회신 전송 가능 |
| 6 | Chat Output | UI에 AI 응답 표시 |
요약:
이 워크플로우는 고객 지원, 내부 헬프데스크 또는 대규모로 고품질의 지식 기반 이메일 응답이 필요한 모든 시나리오에서 조직이 자동화를 실현할 수 있도록 설계되었습니다. 최신 LLM, 강력한 지식 검색, 매끄러운 이메일 통합을 결합해 엔드투엔드 자동화 솔루션을 제공합니다.
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AI 에이전트를 활용하여 Gmail 받은편지함 관리를 자동화하세요. 에이전트가 수신 이메일을 읽고, 지식 베이스를 활용해 전문적인 답장을 작성하며, 이메일을 전송, 라벨 추가 또는 제거까지 수행할 수 있습니다. 이메일 워크플로우를 간소화하고, 신속하고 일관된 응답을 보장하세요....
AI 기반 어시스턴트로 Gmail 워크플로우를 간소화하세요. 이메일 검색, 정리, 관리, 새 메일 작성 및 발송, 라벨 관리 자동화가 가능합니다. 더 스마트한 이메일 생산성을 원하는 전문가에게 이상적입니다....
