위키피디아 기반 Q&A AI 어시스턴트

사용자 질문에 대해 사실에 기반하고 충분히 조사된 정보를 제공하는 AI 어시스턴트입니다. RIG 방식을 활용해 답변을 위키피디아 자료에 근거하여 작성하고 정확한 섹션을 지정합니다. 외부 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있고 추적 가능한 답변이 필요한 경우에 이상적입니다.

플로우

AI 플로우 작동 방식

사용자 입력 수집.: 채팅 인터페이스를 통해 사용자 질문을 수집합니다.
초안 답변 생성.: 초안 답변을 생성하고 외부 데이터나 검증이 필요한 섹션을 식별합니다.
위키피디아 데이터 검색.: 각 답변 섹션에 대해 관련 있고 사실에 근거한 정보를 위키피디아 도구를 사용해 가져옵니다.
AI 에이전트 사실 확인 및 정제.: AI 에이전트가 검색한 위키피디아 데이터를 활용해 각 답변 섹션을 정제하고, 직접적인 소스 링크를 추가합니다.
답변 전달.: 근거 있는 신뢰성 높은 답변을 채팅 인터페이스를 통해 사용자에게 제공합니다.

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.

프롬프트

초기 LLM 프롬프트를 생성하여 예시 답변(가상 데이터 및 소스 표시 포함)을 생성합니다. 각 섹션별로 어떤 소스를 활용할지 LLM에 안내합니다....

                Gived is user's query. Based on the User's query generate best possible answer with fake data or percentage. After each of different sections of your answer, include data which source to use in order to fetch the correct data and refine that section with correct data. you can either specify to choose Internal knowledge source to fetch data from in case there is custom data to user's product or service or use wikipedia to use as general knowledge source.

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Example Input: Which countries are top in terms of renewable energy and what is the best metric for measuring this and what is that measure for top country?
Example output: The top countries in renewable energy are Norway, Sweden, Portugal, USA [Search in Wikipedia with query "Top Countries in renewable Energy"], the usual metric for renewable energy is Capacity factor [Search in Wikipedia with query "metric for renewable energy"] and number one country has 20% capacity factor [search in Wikipedia "biggest capacity factor"]
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Let's begin now!

AI 에이전트

LLM 에이전트 프롬프트로, 모델에 위키피디아 도구를 활용해 초기 답변을 사실에 근거해 정제하고, 각 섹션별로 소스를 명시하며, 일반적인 문구나 군더더기를 피하도록 지시합니다....

                You are given a sample answer to user's question. The sample answer might include wrong data.&

use wikipedia tool in the given sections with the specified query to use wikipedia's information to refine the answer. 

include the link of wikipedia in each of the sections specified. 

FETCH DATA FROM YOUR TOOLS AND REFINE THE ANSWER IN THAT SECTION. ADD THE LINK TO THE SOURCE IN THAT PARTICULAR SECTION AND NOT IN THE END.

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.

보기 채팅 입력

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.

보기 FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트

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.

보기 제너레이터

위키피디아 도구

FlowHunt의 AI 에이전트를 활용해 어떤 위키피디아 페이지와도 손쉽게 대화하세요. 간결한 요약, 출처 링크를 받아보며 수 시간의 리서치를 대화형 인사이트로 바꿔줍니다.

보기 위키피디아 도구

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.

보기 AI 에이전트

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.

보기 메시지 위젯

채팅 출력

FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.

보기 채팅 출력

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.

보기 채팅 시작 트리거

플로우 설명

목적과 이점

개요

RIG(검색 삽입 생성기) 위키피디아 어시스턴트는 사용자 질의에 대해 초기 답변을 생성하고, 필요한 사실 데이터의 위치를 식별한 후, 위키피디아에서 정보를 검색해 각 섹션별로 정확한 인용과 함께 답변을 정제하는 자동화 워크플로우입니다. 주요 목적은 검증 가능한 소스에 근거한 답변을 제공하고, 사용된 정확한 섹션과 출처를 명시하는 것입니다. 이는 특히 연구, 사실 확인, 교육 목적으로 유용합니다.

워크플로우 작동 방식

채팅 시작 및 환영 메시지
- 채팅 세션이 열리면, 사용자는 신뢰할 수 있고 근거가 명확한 답변을 제공한다는 워크플로우의 목적을 설명하는 환영 메시지를 받습니다. 이는 답변의 품질과 투명성에 대한 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.
사용자 질의 입력
- 사용자가 채팅 입력창을 통해 질문을 제출합니다. 이 입력은 캡처되어 처리 단계로 전달됩니다.
프롬프트 생성
- 워크플로우에는 사용자의 질문을 받아 상세 프롬프트를 구성하는 프롬프트 템플릿이 포함되어 있습니다. 이 프롬프트는 시스템에 다음을 안내합니다:
  - 가상 데이터가 포함되어 있더라도 초안 답변을 생성합니다.
  - 답변의 각 섹션별로, 어떤 외부 소스(예: 위키피디아) 또는 내부 지식 베이스를 사용해 검증하고 정제해야 하는지 명시합니다.
  - 각 섹션에 대해 올바른 정보를 검색하기 위한 위키피디아 검색 쿼리를 포함합니다.
예시:
```
사용자 입력: 재생에너지 분야에서 상위 국가는 어디인가요?
초안 출력: 상위 국가는 노르웨이, 스웨덴, 포르투갈 [위키피디아에서 "Top Countries in renewable Energy" 검색]...
```
초기 답변 생성
- 언어 모델 생성기를 활용해 프롬프트를 기반으로 초안 답변을 생성합니다. 이 때, 사실 데이터가 삽입되어야 할 위치와 검증을 위한 출처가 강조됩니다.
데이터 검색 및 답변 정제
- AI 에이전트가 초안 답변을 받고, 위키피디아 도구를 활용해 지정된 쿼리로 위키피디아에서 정보를 검색합니다.
- 답변의 각 섹션별로 관련 사실 데이터를 위키피디아에서 검색해, 초안 또는 가상 데이터를 실제 데이터로 교체합니다.
- 각 섹션에는 사용된 정확한 위키피디아 문서나 섹션의 직접 링크가 삽입되어, 투명성과 검증 용이성을 보장합니다.
에이전트는 군더더기 없이 간결하고 사실적인 내용에만 집중하도록 안내받습니다.
최종 출력
- 각 섹션이 특정 위키피디아 소스(및 인라인 링크)로 근거화된 완성된 답변이 채팅 인터페이스에 표시됩니다.

워크플로우 구조

단계	컴포넌트	목적
1	채팅 오픈 트리거	새로운 채팅 세션을 감지하고 환영 메시지 전송
2	메시지 위젯	초기 인사와 안내문 표시
3	채팅 입력	사용자의 질문 입력 받기
4	프롬프트 템플릿	초안 답변 및 출처 지시가 포함된 프롬프트 생성
5	생성기	초안 답변 생성(플레이스홀더 포함)
6	위키피디아 도구	위키피디아에서 데이터 검색
7	AI 에이전트	초안 정제, 사실 검색, 출처/링크 삽입
8	채팅 출력	최종 근거화된 답변을 사용자에게 제공

주요 특징 및 장점

출처 투명성: 답변의 각 섹션마다 사용된 위키피디아 페이지 또는 섹션이 명확히 지정되며, 사용자 검증을 위한 직접 링크가 포함됩니다.
자동화 및 확장성: 답변 초안 작성, 사실 확인, 정제 과정을 자동화하여 대량 질의 처리에 적합합니다.
연구 수준의 결과물: 모든 주장에 검증 가능한 외부 출처를 근거로 하여, 학술·비즈니스·전문 분야에서도 활용할 수 있는 답변을 제공합니다.
맞춤화 가능: 필요 시 내부 지식 소스를 위키피디아와 함께 연동할 수 있어, 기업 맞춤 데이터 검색에도 적합합니다.

활용 사례

교육용 어시스턴트: 학생들에게 항상 출처가 명확한 답변 제공
사실 확인 챗봇: 정보를 즉시 검증하고 출처까지 제시
고객 지원: 기업/제품 정보를 명확한 데이터 근거와 함께 전달
콘텐츠 제작: 작가·저널리스트가 참고용 초안 및 인용 포함 자료 확보

요약

이 워크플로우는 생성과 검색 단계를 교차 적용함으로써 신뢰할 수 있고, 충분한 근거가 제시된 답변을 사용자에게 제공합니다. 사실 정확성, 투명성, 출처 명기가 중요한 모든 분야에서 특히 유용하며, 모듈형 자동화 설계로 대규모 연구 및 Q&A 업무에도 효과적으로 활용할 수 있습니다.