이 워크플로우는 이메일 주소가 일반 무료 이메일 제공업체의 것인지, 아니면 맞춤형 비즈니스 도메인인지 판단합니다. 리드 선별 및 영업·마케팅 팀이 비즈니스 관련 연락처를 식별하는 데 유용합니다.
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.
동적 변수({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message})를 활용해 프롬프트 템플릿을 만듭니다.
아래 이메일 주소를 분석하세요. 만약 일반 이메일 제공업체(예: Gmail, Yahoo, Hotmail, Outlook 등)의 주소라면 FALSE를 반환하세요. 회사나 기관에 연결된 맞춤 도메인이라면 TRUE를 반환하세요.
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EXAMPLE:
Email: [Insert Email Address Here]
Output only TRUE or FALSE."
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---INPUT START---
{input}
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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 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.
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.
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.
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.
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.
FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.
플로우 설명
“회사 주소 판별” 워크플로우는 이메일 주소가 Gmail, Yahoo, Outlook 등과 같은 일반/무료 이메일 제공업체의 것인지, 아니면 맞춤형(주로 비즈니스나 기관) 도메인인지 평가하도록 설계되었습니다. 이는 리드 선별, 비즈니스 타깃팅, 이메일 유형에 따라 잠재 고객이나 연락처를 필터링하는 데 중요한 작업입니다.
환영 및 사용자 안내:
사용자가 채팅을 열면 워크플로우가 자동으로 환영 메시지를 트리거합니다. 이 메시지는 도구의 기능(일반 이메일 제공업체와 회사 도메인 구분)을 소개합니다.
사용자는 분석할 이메일 주소 입력을 요청받습니다.
사용자 입력:
사용자가 채팅 인터페이스에 이메일 주소를 입력합니다.
프롬프트 준비:
워크플로우는 사용자의 입력을 동적 프롬프트 템플릿에 삽입합니다. 이 템플릿은 AI 모델에게 다음과 같이 분석하도록 지시합니다:
@company.com)일 경우 TRUE@gmail.com, @yahoo.com)일 경우 FALSE프롬프트는 매우 구체적이어서 AI가 두 가지 결과 중 하나만 반환하도록 합니다.
AI 기반 평가:
사용자의 이메일이 포함된 프롬프트가 대형 언어 모델(LLM) 생성기로 전달됩니다. LLM은 프롬프트의 지시에 따라 요청을 처리합니다.
결과 표시:
AI의 출력(TRUE 또는 FALSE)이 채팅에 표시되어, 입력된 이메일 주소 유형에 대한 즉각적인 피드백을 사용자에게 제공합니다.
| 단계 | 컴포넌트 | 기능 |
|---|---|---|
| 1 | ChatOpenedTrigger | 사용자가 채팅을 열었는지 감지하고 워크플로우를 시작합니다. |
| 2 | MessageWidget | 사용자에게 환영/안내 메시지를 표시합니다. |
| 3 | ChatInput | 사용자로부터 이메일 주소 입력을 받습니다. |
| 4 | PromptTemplate | 사용자의 이메일 주소가 포함된 명확한 프롬프트를 AI에게 생성합니다. |
| 5 | Generator (LLM) | 프롬프트를 처리해 이메일이 일반인지 맞춤 도메인인지 판단합니다. |
| 6 | ChatOutput | LLM의 응답(TRUE/FALSE)을 채팅 인터페이스에 직접 표시합니다. |
대규모 리드 선별:
영업, 마케팅, 고객 온보딩 등에서 개인 이메일과 비즈니스/전문 이메일을 빠르게 구분해 자동 리드 점수화 및 필터링이 가능합니다.
타깃 아웃리치 및 세분화:
이메일이 회사에 연관된 것인지에 따라 사용자나 리드를 세분화할 수 있어 B2B 캠페인이나 접근 제어에 유용합니다.
자동화 및 일관성:
수작업 검사를 없애고, 대량 이메일 주소 처리 시 시간 절약과 인적 오류 감소에 도움을 줍니다.
즉각적인 피드백:
사용자나 팀원에게 즉시 결과를 제공해, 인터랙티브 워크플로우나 셀프 서비스 도구에 적합합니다.
이 워크플로우는 사용자 상호작용, 프롬프트 엔지니어링, AI 기반 평가를 결합해 이메일 주소의 성격을 효율적이고 신뢰성 있게 판단합니다. 리드 선별 및 사용자 세분화 프로세스를 자동화하고 확장하려는 조직에 특히 가치가 높습니다.
이 AI 기반 워크플로우는 영업 전문가들이 미팅 준비를 위한 포괄적인 준비 시트를 생성하는 데 도움을 줍니다. 회사 이름을 입력하면, 워크플로우가 해당 회사의 배경을 조사하고, 시장 지위와 경쟁사를 분석하며, AI 자동화가 그들의 특정 요구를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 실행 가능한...
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