AI 생성기
사용자 지정 시스템 프롬프트로 LLM 모델을 이용해 텍스트를 생성합니다.
if there are multiple links that are the same please include one of them and let the user know that the process is completed.
이 AI 기반 워크플로우는 Google Sheets에 저장된 리드 데이터를 자동으로 웹에서 누락된 LinkedIn 프로필, 직책, 업종을 검색 및 AI 에이전트를 활용하여 보강합니다. 보강된 정보를 시트에 업데이트하여 영업 및 마케팅 팀의 리드 데이터 보강 프로세스를 간소화합니다.
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.
사용자 지정 시스템 프롬프트로 LLM 모델을 이용해 텍스트를 생성합니다.
if there are multiple links that are the same please include one of them and let the user know that the process is completed.
Google Sheet 열을 확인하고 필요시 업데이트하는 에이전트 시스템 프롬프트입니다.
use the google sheet retriever and check if the document has a "LinkedIn", "Job Title", "Industry" column if not add them to the document.
사람의 LinkedIn 페이지 링크를 찾아 출력하는 AI 에이전트입니다.
Backstory: Data enricher
Goal: You should Find the persons LinkedIn and output the LinkedIn page link.
Role: data enricher
LinkedIn을 기반으로 사람의 직책을 찾아 출력하는 AI 에이전트입니다.
Backstory: Data enricher
Goal: You should Find the persons job title based on their LinkedIn and output that.
Role: data enricher
사용 가능한 도구를 활용하여 사람의 업종을 찾아 출력하는 AI 에이전트입니다.
Backstory: Data enricher
Goal: You should Find the persons job Industry based on tools at your disposal.
Role: data enricher
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.
Google Sheets Retriever 컴포넌트를 사용하여 Google Sheets를 FlowHunt 워크플로우에 통합하세요. 스프레드시트 데이터를 손쉽게 가져와 자동화의 일부로 활용함으로써, 동적 데이터 기반 프로세스와 고급 워크플로우 로직을 구현할 수 있습니다.
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.
자동화된 워크플로우 내에서 Google Sheets 문서에 새로운 열을 쉽게 추가하세요. 이 컴포넌트는 열 이름과 값을 지정할 수 있게 하며, 새 데이터를 스프레드시트에 원활하게 업데이트합니다. 동적 데이터 관리 및 통합 작업에 이상적입니다.
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.
FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.
FlowHunt의 Custom Trigger 컴포넌트로 맞춤형 워크플로우를 구현하세요. 이 컴포넌트는 사용자가 플로우 내에서 특정 트리거 포인트를 정의할 수 있게 하여, 사용자 지정 이벤트나 입력에 따라 맞춤형 동작을 수행할 수 있습니다. 상호작용적이고 유연한 자동화 워크플로우 구축에 필수적입니다.
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.
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 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.
데이터 생성 컴포넌트는 필드 개수를 자유롭게 설정하여 동적으로 구조화된 데이터 레코드를 생성할 수 있습니다. 새로운 데이터 객체를 즉시 생성해야 하는 워크플로우에 이상적이며, 유연한 필드 구성과 다른 자동화 단계와의 매끄러운 통합을 지원합니다.
FlowHunt의 이터레이터 컴포넌트는 리스트의 각 항목에 대해 하위 플로우 또는 외부 플로우를 실행하여 반복 작업을 자동화합니다. 대량 처리, 데이터 보강 또는 동일한 로직을 여러 입력에 적용하는 데 이상적이며, 동시성 및 고급 옵션을 맞춤 설정할 수 있어 유연한 워크플로우 자동화가 가능합니다.
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.
플로우 설명
이 워크플로우는 Google Sheet에 저장된 아웃리치 데이터를 자동으로 보강합니다. AI 에이전트, Google 검색, 동적 데이터 처리 기능을 활용하여 스프레드시트의 연락처에 대한 LinkedIn 프로필, 직책, 업종 등 누락된 정보를 자동으로 찾아줍니다. 이 과정은 데이터를 가져올 뿐만 아니라 Google Sheet도 자동으로 업데이트합니다. 수작업을 대체하고, 데이터 보강을 자동화 및 확장하며, 아웃리치 리스트를 항상 최신의 완전한 상태로 유지하는 데 큰 가치를 제공합니다.
사용자 상호작용 및 초기화
Google Sheet 불러오기 및 준비
데이터 보강 과정 (각 행 반복)
자동화 및 AI 통합
출력 및 사용자 피드백
단계 | 구성 요소 이름 | 목적 |
---|---|---|
1 | 버튼 위젯, 채팅 입력/출력 | 사용자 상호작용 및 프로세스 시작 |
2 | Google Sheets Retriever | 제공된 Google Sheet에서 연락처 데이터 불러오기 |
3 | Tool Calling Agent | 필수 열(“LinkedIn” 등) 확인 및 생성 |
4 | 반복자(Iterator) | 각 행/연락처 개별 처리 |
5 | AI 에이전트 + Google 검색 + URL Retriever | LinkedIn URL, 직책, 업종 정보 검색 |
6 | 데이터 생성(Create Data) | 각 연락처에 대한 새로운 정보 구조화 |
7 | Google Sheets Updater | 보강된 데이터를 해당 시트 열에 작성 |
8 | 채팅 출력, 노트 | 피드백, 안내, 상태 업데이트 제공 |
LinkedIn 프로필 찾기:
각 연락처별로 AI 에이전트가 Google 검색(필요 시 웹페이지 파싱 포함)을 사용하여 가장 유력한 LinkedIn URL을 찾습니다. 여러 링크가 발견되면 최적의 링크를 선택하고 사용자에게 알립니다.
직책 추출:
LinkedIn 프로필이 발견되면, AI 에이전트가 프로필 페이지의 내용을 분석하거나 스크래핑하여 직책을 추출합니다.
업종 파악:
에이전트는 LinkedIn 또는 기타 공개 소스에서 해당 연락처의 업종을 추가로 파악합니다.
Google Sheet 업데이트:
보강이 완료된 경우, 워크플로우가 새 데이터(LinkedIn, 직책, 업종)를 해당 Google Sheet의 행과 열에 직접 작성합니다.
아래는 자동화 논리의 간단한 흐름도입니다:
flowchart TD
Start([User clicks Start / uploads Sheet])
GetSheet([Retrieve Google Sheet data])
CheckColumns([Ensure LinkedIn/Job Title/Industry columns exist])
ForEachRow([For each row in Sheet])
SearchLinkedIn([AI agent finds LinkedIn URL])
ExtractJobTitle([AI agent extracts Job Title])
DetermineIndustry([AI agent determines Industry])
UpdateSheet([Update Sheet with new data])
NotifyUser([Provide feedback to user])
Start --> GetSheet --> CheckColumns --> ForEachRow
ForEachRow --> SearchLinkedIn --> ExtractJobTitle --> DetermineIndustry --> UpdateSheet
UpdateSheet --> NotifyUser
확장성:
수천 명의 연락처 데이터도 효율적으로 보강할 수 있어 대규모, 고품질 아웃리치 데이터베이스 유지가 가능합니다.
자동화:
모든 조사 및 데이터 입력 단계가 자동화되어 인적 자원을 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다.
일관성 및 데이터 품질:
모든 연락처 정보가 완전하게 보강되어 아웃리치 맞춤화 및 타겟팅의 수준이 향상됩니다.
유연성:
모듈형 구조(트리거, 반복자, AI 에이전트, 데이터 생성자)로 다양한 데이터 보강 요구에 맞게 쉽게 확장 및 수정할 수 있습니다.
요약:
이 워크플로우는 Google Sheets의 아웃리치 데이터를 최신 LinkedIn 프로필, 직책, 업종 정보로 보강하는 강력하고 확장 가능한 자동화 솔루션입니다. AI 에이전트, 웹 검색, 스프레드시트 자동화를 매끄럽게 결합하여 시간을 절약하고, 아웃리치 효과를 높이며, 연락처 리스트의 데이터 품질을 항상 최고로 유지할 수 있습니다.
이 워크플로우는 Google Sheets 연락처 데이터를 자동으로 보강하여 LinkedIn 프로필을 찾고, 직함과 산업 정보를 추출하며, AI 에이전트와 Google 검색을 통해 시트를 업데이트합니다. 대규모 영업 또는 마케팅 잠재고객 리스트의 누락된 정보를 조사하고 채우는 과정을 간소...
Google Sheets Retriever 컴포넌트를 사용하여 Google Sheets를 FlowHunt 워크플로우에 통합하세요. 스프레드시트 데이터를 손쉽게 가져와 자동화의 일부로 활용함으로써, 동적 데이터 기반 프로세스와 고급 워크플로우 로직을 구현할 수 있습니다....
제공된 Google 시트의 내용만을 기반으로 사용자의 질문에 답변하는 AI 기반 어시스턴트입니다. 이 워크플로우는 Google 시트에서 데이터를 가져오고, 채팅 기록을 반영하며, 에이전트를 활용하여 외부 정보를 참조하지 않고 정확하고 문서 기반의 답변을 생성합니다....