실시간 도메인 특화 RAG 챗봇
Google 검색을 자신의 도메인으로 제한하여 관련 웹 콘텐츠를 실시간으로 가져오고, OpenAI LLM을 활용해 사용자 질문에 최신 정보를 바탕으로 답변하는 챗봇입니다. 고객 지원이나 정보 포털 등에서 정확하고 도메인 특화된 답변을 제공하는 데 이상적입니다.
플로우
AI 플로우 작동 방식
- 사용자 질문 입력.
- 채팅 입력창 또는 미리 정의된 버튼을 통해 사용자의 질문을 수집합니다.
- 질문 확장.
- 사용자 질문을 바꾸거나 확장하여 검색 정확도를 높입니다.
- 도메인 특화 Google 검색.
- 확장된 질문을 사용해 지정된 도메인에 한정된 Google 검색을 수행합니다.
- 웹 콘텐츠 수집.
- 검색 결과로 반환된 상위 관련 URL에서 콘텐츠를 가져옵니다.
- LLM 답변 생성.
- OpenAI LLM을 활용하여 사용자에게 표시할 최종, 맥락이 풍부한 답변을 생성합니다.
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.
채팅 기록 컴포넌트
FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다.
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.
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.
LLM 오픈AI
FlowHunt는 OpenAI를 포함한 수십 가지 텍스트 생성 모델을 지원합니다. AI 도구와 챗봇에서 ChatGPT를 사용하는 방법을 알아보세요.
질의 확장(Query Expansion)
FlowHunt의 질의 확장(Query Expansion)은 챗봇이 동의어를 찾고, 철자 오류를 수정하며, 사용자 질의에 대해 일관되고 정확한 답변을 제공함으로써 챗봇의 이해도를 높여줍니다.
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.
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
개요
이 워크플로우는 실시간 Google 검색을 활용해 인터넷에서 최신 정보를 가져오는 간단한 RAG(검색 기반 생성) 챗봇을 구현합니다. 특히 모든 검색을 특정 도메인으로 제한하도록 맞춤 설정할 수 있습니다. 주요 목적은 온라인에서 찾을 수 있는 가장 관련성 높고 최신의 콘텐츠를 활용해 사용자 질문에 답변하는 챗봇을 만드는 것으로, 정적 지식 기반만으로는 충분하지 않은 상황에서 매우 유용합니다.
주요 구성 요소 및 흐름
이 워크플로우는 각기 다른 기능을 담당하는 여러 모듈형 블록으로 구성되어 있습니다. 아래는 워크플로우의 구조와 기능에 대한 요약입니다:
| 구성 요소 | 역할 |
|---|---|
| 채팅 입력 | 사용자 질문 및 채팅 메시지를 수신합니다. |
| 채팅 기록 | 맥락 인식 답변을 위한 대화 기록을 유지합니다. |
| 질문 확장 | 사용자의 입력을 여러 대체 질문으로 바꿔 검색 범위를 넓힙니다. |
| Google 검색 | 도메인 접두사로 제한된 Google 검색을 실행합니다. |
| URL 수집기 | Google 검색에서 반환된 URL에서 콘텐츠를 추출합니다. |
| 프롬프트 템플릿 | 언어 모델을 위한 맥락, 사용자 입력, 기록을 구조화합니다. |
| OpenAI LLM | 언어 모델(예: GPT-3/4)을 사용해 답변을 생성합니다. |
| 생성기 | 프롬프트와 맥락을 LLM에 전달해 답변을 생성합니다. |
| 채팅 출력 | 사용자에게 챗봇의 답변을 표시합니다. |
| 버튼 위젯 | 사용자가 한 번의 클릭으로 시도할 수 있는 예제 질문을 제공합니다. |
| 채팅 열기 트리거 | 대화를 초기화하고 빠른 시작 버튼을 표시합니다. |
워크플로우 동작 방식
사용자가 채팅을 열면 채팅 열기 트리거가 활성화됩니다. 이로써 채팅 인터페이스가 초기화되고 여러 버튼 위젯에 예제 질문(예: “이빨이 500개인 공룡은?")이 표시됩니다. 사용자가 버튼을 클릭하거나 채팅 입력을 통해 직접 메시지를 입력하면 워크플로우는 아래와 같이 진행됩니다:
질문 확장: 사용자의 입력이 여러 버전으로 바뀌어 관련 검색 결과를 최대한 많이 찾을 수 있도록 합니다.
Google 검색: 확장된 질문들이 Google 검색에 전달됩니다. 기본적으로 검색은
query_prefix필드(예:site: www.YOURDOMAIN.com)로 제한되어, 챗봇의 지식이 귀하의 웹사이트나 신뢰할 수 있는 소스에 집중됩니다.URL 수집기: 워크플로우가 상위 검색 결과(여러 URL)의 콘텐츠를 전체 문서로 가져옵니다.
프롬프트 조립: 수집된 콘텐츠, 사용자 입력, 채팅 기록을 프롬프트 템플릿 컴포넌트로 결합해 풍부한 맥락을 제공합니다.
언어 모델 생성: 프롬프트가 OpenAI LLM으로 전송되어 일관되고 맥락에 맞는 답변을 생성합니다.
답변 출력: 생성된 답변이 채팅 출력을 통해 사용자에게 표시됩니다.
예시 사용 흐름
- 사용자가 채팅을 엽니다: 환영 메시지와 세 개의 예제 질문 버튼이 나타납니다.
- 사용자가 “2024년 어머니의 날은 언제야?” 버튼을 클릭합니다: 질문이 바로 채팅 출력에 표시됩니다(즉각적 피드백).
- 워크플로우가 질문 확장, 검색, 수집, 프롬프트 조립, LLM 생성을 순차적으로 실행한 뒤 답변을 표시합니다.
이 워크플로우의 장점
- 실시간 지식: 챗봇이 인터넷이나 선택한 도메인에서 최신 정보를 바탕으로 질문에 답변할 수 있습니다.
- 도메인 제한:
query_prefix를 맞춤 설정하면 챗봇이 신뢰할 수 있는 웹사이트나 지식 기반만을 참조하게 하여 답변의 신뢰성을 높일 수 있습니다. - 맥락 인식: 프롬프트에 채팅 기록과 수집된 콘텐츠를 포함해 다중 턴 대화에서도 맥락에 맞는 답변을 제공합니다.
- 확장성 및 자동화: 모듈형 설계로 다양한 도메인에 쉽게 확장 또는 적용할 수 있어, 여러 주제나 웹사이트에 대규모로 배포하기에 적합합니다.
- 사용자 경험: 빠른 시작 버튼과 즉각적인 피드백으로 최종 사용자가 쉽고 편하게 챗봇을 이용할 수 있습니다.
워크플로우 요약 표
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| 사용자 입력 | 사용자가 질문을 입력하거나 빠른 시작 버튼 클릭 |
| 질문 확장 | 입력을 바꿔 검색 범위를 넓힘 |
| Google 검색 | Google에서 지정 도메인에 한정해 검색 |
| URL 콘텐츠 수집 | 상위 검색 결과의 콘텐츠를 가져옴 |
| 프롬프트 구성 | 사용자 입력, 검색 결과, 채팅 기록을 프롬프트로 조합 |
| LLM 생성 | OpenAI LLM이 전체 맥락을 바탕으로 답변 생성 |
| 출력 | 답변이 사용자에게 표시됨 |
맞춤 설정
- 챗봇을 자신의 도메인에만 집중시키려면 Google 검색 컴포넌트의
query_prefix필드(예:site: www.YOURDOMAIN.com)를 수정하세요. - 버튼 위젯 컴포넌트에서 예제 질문을 추가하거나 변경해 사용자 경험을 더욱 맞춤화할 수 있습니다.
이상적인 활용 사례
- 최신 문서나 웹 콘텐츠를 기반으로 항상 답변하는 고객 지원 챗봇
- 회사 인트라넷이나 지원 포털로 제한된 내부 지식 비서
- 외부의 신뢰할 수 있는 자료만 항상 인용하거나 참조해야 하는 챗봇(예: 컴플라이언스, 정확성 등)
검색, 수집, 답변 생성 과정을 자동화함으로써, 이 워크플로우는 수동 조사 시간을 절약하고 항상 가장 최신·관련성 높은 정보를 사용자에게 제공합니다.
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