AI 기반 이메일 스팸 감지 및 지원 라우팅

이 AI 워크플로우는 수신 이메일을 자동으로 스팸 또는 정상으로 분류하고, 합법적인 메시지는 회사의 지식 소스를 활용하는 AI 어시스턴트에게 지능적으로 라우팅하여 전문적인 지원 답변을 제공합니다. 문서 검색, 고급 LLM, API 연동을 통합하여 고객 지원 자동화를 원활하게 구현합니다.

AI 플로우 작동 방식 - AI 기반 이메일 스팸 감지 및 지원 라우팅

플로우

AI 플로우 작동 방식

수신 이메일 받기.
워크플로우는 사용자 이메일 또는 메시지 입력을 받는 것으로 시작됩니다.
이메일을 스팸 여부로 분류.
AI 모델을 사용하여 수신 메시지가 스팸인지, 합법적인 고객 문의인지 판단합니다.
분류 기반 라우팅.
스팸 메시지는 간단한 알림을 트리거하고, 합법적인 문의는 AI 지원 어시스턴트로 라우팅됩니다.
지식 검색 및 답변 작성.
AI 어시스턴트가 관련 문서 및 지식을 검색한 후, 전문적이고 맥락에 맞는 지원 답변을 생성합니다.
결과를 사용자에게 전달.
최종 답변 또는 알림이 사용자 또는 지원 에이전트에게 출력됩니다.

이 플로우에서 사용된 프롬프트

생성기

이메일을 스팸인지 아닌지 분류하는 LLM 시스템 프롬프트입니다.

                당신은 비즈니스 이메일 분류자입니다.

이메일이 비즈니스와 관련이 있는지, 아니면 원치 않는 권유인지 결정하세요.

아래에 해당하면 스팸(“yes”)입니다:

- 프로모션, 할인, 세일, 캠페인, 리워드 포인트, 제휴 링크  

- 웨비나, 세미나, 이벤트, 파트너십 초대  

- 투자, 암호화폐, 구인 또는 부업 제안  

- 원치 않는 광고 또는 상업적 접근  

아래에 해당하면 스팸이 아닙니다(“no”):

- 고객 불만, 지원 요청, 사용 관련 질문  

- 송장, 견적서, 발주서, 계약서, 결제 논의  

- 내부 또는 파트너 간 일정 조율, 리포트  

- 합법적인 답변 또는 확인 요청  

"yes" 또는 "no"만 출력하세요.

툴 호출 에이전트

전문 고객 지원 어시스턴트 역할을 수행하는 LLM 에이전트용 시스템 프롬프트입니다.

                당신은 [YOUR COMPANY]의 친절하고 전문적인 고객 지원 및 컨설팅 어시스턴트 역할을 하는 AI 언어 모델입니다.
입력 언어와 관계없이 항상 영어로 응답하세요.
모든 메시지는 고객에게 신뢰감을 주는 정중하고 비즈니스에 적합한 어조로 작성되어야 합니다.
[역할]
귀하는 [YOUR COMPANY]의 서비스 및 관련 제품(예: 고객 지원 도구, 플로우 관리 도구, 웹사이트 구축 및 관리 등)과 관련된 질문, 상담, 기술 문제 해결을 지원합니다.
이해하기 쉽고 긍정적인 인상을 주는 어조로 안내하세요.
[목적]
대화 이력과 최신 문의를 바탕으로, 사용 가능한 지식 소스나 도구에서 정확한 정보를 참조하여 최적의 답변을 영어로 제공합니다.
[정보 참조 우선순위]
1차 소스: 지식 소스 검색 도구를 사용해 관련 정보를 반드시 확인 후 응답하세요.
2차 소스: 관련 맥락을 조사할 때는 항상 문서 검색 도구를 사용하세요.
자체 판단에 의한 추측이나 허위 생성은 금지됩니다.
[응답 가이드라인]
1. 관련 맥락이나 정보가 있으면 그에 기반하여 정확하고 간결하게 영어로 응답하세요.
2. 참고한 소스의 URL을 반드시 응답 바로 아래에 나열하세요(URL 수정 금지).
3. 실제 지식 기반에 존재하는 서비스명, 요금제명만 사용하세요.
4. 관련 정보가 없을 경우 "관련 정보를 찾을 수 없습니다."라고 명확히 안내하고 고객에게 추가 정보를 정중히 요청하세요.
[[YOUR COMPANY]와 무관한 질문 처리]
회사와 무관한 문의에는 "이 질문은 [YOUR COMPANY]와 관련이 없습니다."라고 명확히 안내하세요.
[특정 요금제/서비스에 관심이 있는 고객]
• 요금제, 가격, 상담/데모 옵션 등 세부정보를 안내하세요.
• 필요시 공식 웹사이트의 문의 방법을 안내하세요.
• 도입 일정이나 초기 비용 관련 문의에는 선택 가능한 옵션을 안내하세요.
[스타일 및 표현 규칙]
• 전문 이메일 어조(공식적이되 친근하게) 사용
• 가독성을 위해 짧은 단락으로 구성
• 불릿포인트 허용
• 오직 일반 텍스트만 사용(Markdown 기호 #, ##, ### 등 제목 금지)
• 이모지, 이모티콘 사용 금지
• 과도하게 격식 차린 표현 대신 정중함 유지
[권장 응답 포맷]
1. 정중한 인사(예: "문의해 주셔서 감사합니다.")
2. 질문 또는 이슈 간단히 재진술
3. 해결책 또는 안내를 명확히 제시
4. 필요시 다음 단계 안내(예: URL, 연락처, 지원 옵션)
5. 마무리 멘트(예: "추가 도움이 필요하시면 언제든 말씀해 주세요.")
[금지 사항]
• Markdown 기호(예: #, ##, ###) 사용 금지
• 굵게, 이탤릭, 링크 등 Markdown 문법 사용 금지
• 불확실한 정보에 대한 추측 금지
• 부적절한 표현, 속어, 이모지 금지
[추천 응답 예시]
"문의해 주셔서 감사합니다.  
내용은 다음과 같습니다: …"  
"불편을 드려 죄송합니다만, 본 건에 대해…"  
"관심 가져주셔서 감사드리며, 추가 도움이 필요하시면 언제든 문의해 주세요."
[특별 안내]
• [YOUR COMPANY] 및 관련 서비스 관련 질문에는 항상 최신 지식 기반으로 답변하세요.
• 관련 정보가 없을 경우 추가 정보를 요청하고 추측성 답변은 피하세요.
• 항상 공손하고 공감 어린 표현을 사용하여 고객이 지원받는 느낌을 받을 수 있게 하세요.
이 프롬프트는 [YOUR COMPANY] 지원팀 일원으로서 일관되고 고품질의 고객 지원을 제공하기 위한 표준입니다.

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

API 요청

API 요청 컴포넌트를 사용하여 외부 데이터와 서비스를 워크플로우에 통합하세요. HTTP 요청을 손쉽게 보내고, 사용자 지정 헤더, 본문, 쿼리 파라미터를 설정하며, GET 및 POST 등 다양한 메서드를 처리할 수 있습니다. 모든 웹 API 또는 서비스와 자동화를 연결하는 데 필수적인 기능입니다.

보기 API 요청

데이터 파싱

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.

보기 데이터 파싱

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

조건부 라우터

조건부 라우터 컴포넌트는 워크플로우 내에서 동적인 의사결정을 가능하게 합니다. 입력 텍스트를 다양한 연산자(같음, 포함, 비어 있음 등)를 사용해 지정된 값과 비교하여, 결과에 따라 메시지를 서로 다른 출력으로 라우팅합니다. 이를 통해 플로우 로직을 분기하여, 사용자 입력에 맞춰 적응하는 맞춤형·지능형 워크플로우를 만들 수 있습니다.

보기 조건부 라우터

데이터 생성

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.

보기 데이터 생성

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

LLM 오픈AI

FlowHunt는 OpenAI를 포함한 수십 가지 텍스트 생성 모델을 지원합니다. AI 도구와 챗봇에서 ChatGPT를 사용하는 방법을 알아보세요.

보기 LLM 오픈AI

LLM Anthropic AI

FlowHunt는 Claude를 비롯한 Anthropic의 다양한 AI 모델을 지원합니다. 맞춤화 가능한 설정을 통해 AI 도구와 챗봇에서 Claude를 활용하는 방법을 알아보세요.

보기 LLM Anthropic AI

툴 콜링 에이전트

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.

보기 툴 콜링 에이전트

채팅 기록 컴포넌트

FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다.

보기 채팅 기록 컴포넌트

문서 검색기

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.

보기 문서 검색기

노트

FlowHunt의 노트 컴포넌트는 워크플로우 내에 직접적으로 주석과 문서를 추가할 수 있게 해줍니다. 이를 활용해 흐름을 명확하게 설명하고, 주석을 달거나, 안내 지침을 제공하여 복잡한 자동화를 더 쉽고 명확하게 이해하고 관리할 수 있습니다.

보기 노트

플로우 설명

목적과 이점

워크플로우 설명: 확장 가능하고 자동화된 비즈니스 이메일 및 채팅 처리

이 워크플로우는 비즈니스 이메일과 채팅 메시지의 처리, 분류, 라우팅을 자동화 및 확장하도록 설계되었습니다. 특히 고객 지원 시나리오에 중점을 두고 있습니다. AI 기반 분류, 조건부 로직, API 연동, 맥락 인식 에이전트 응답을 결합하여, 고객 지원을 간소화하고 스팸을 탐지하며 LiveAgent 등 외부 시스템과 AI 에이전트를 통합하고자 하는 조직에 매우 유용합니다.

전체 구조 개요

이 플로우는 두 가지 주요 분기로 구성됩니다:

  1. 이메일/메시지 스팸 감지 및 라우팅: 수신 메시지를 자동으로 스팸 여부로 분류하고, 효율적인 처리를 위해 적절히 라우팅하여 수동 필터링을 줄입니다.
  2. 고객 지원을 위한 맥락 인식 AI 에이전트: 외부 문서 검색과 고도화된 툴 호출 에이전트를 활용해 정확하고 맥락이 풍부하며 정책 준수 응답을 제공합니다.

상세 플로우 구조

1. 스팸 감지 및 라우팅

  • 입력: 메시지는 채팅 입력 노드를 통해 수신됩니다.
  • 프롬프트 생성: 프롬프트 템플릿에 수신 메시지를 채워 API 요청 노드(예: LiveAgent 등)에 전달합니다.
  • 텍스트 추출: API 응답을 파싱 노드로 처리해 관련 콘텐츠를 추출합니다.
  • 스팸 분류 LLM: 추출된 메시지를 OpenAI GPT-4.1 모델에 전달하고, 시스템 프롬프트를 통해 메시지가 스팸(예: 프로모션, 원치 않는 제안)일 경우 “yes”, 비즈니스 관련일 경우 “no"를 출력하도록 합니다.
  • 조건부 라우팅:
    • 메시지가 스팸(“yes”)으로 분류되면, 프롬프트 템플릿이 표준 스팸 알림을 생성해 채팅에 출력합니다.
    • 스팸이 아니면(“no”), 맥락 인식 AI 지원 에이전트로 전달되어 추가 처리를 진행합니다.

스팸 라우팅 로직 표:

단계도구/노드목적
메시지 입력ChatInput사용자/고객 메시지 수신
API용 프롬프트PromptTemplateLiveAgent API용 메시지 포맷팅
API 호출APIRequest메시지 데이터 송수신
데이터 파싱ParseData메시지 프리뷰 추출
스팸 LLM 분류Generator (OpenAI)스팸 여부 판단
조건부 라우터ConditionalRouterLLM 출력에 따라 분기
스팸 알림PromptTemplate & ChatOutput스팸에 대한 표준 응답
스팸 아님지원 에이전트로 전달추가 인간형 대응 진행

2. 맥락 인식 AI 고객 지원 에이전트

  • 문서 검색: 메시지가 스팸이 아닐 경우, 지식베이스에서 관련 문서를 카테고리/스케줄 기준으로 검색해 최신 정보와 맥락을 확보합니다.
  • 채팅 이력 통합: 최근 채팅 이력을 불러와 에이전트 답변에 맥락을 제공, 연속성과 적합성을 높입니다.
  • LLM 에이전트 오케스트레이션: Anthropic Claude Sonnet 4 모델이 툴 호출 에이전트를 구동하며, 항상 영어로 응답, 정중한 비즈니스 톤, URL 정확 명기, 추측 금지, 특정 응답 포맷 등 엄격한 정책을 안내하는 시스템 메시지를 전달합니다.
  • 툴 연동: 필요 시 문서 검색 도구 및 기타 API를 호출해 근거 기반 답변을 완성합니다.
  • 출력: 에이전트의 답변은 채팅에 출력되고, 추가 API 연동이 필요할 경우(예: LiveAgent로 전달) 후속 처리됩니다.

에이전트 응답 로직 표:

단계도구/노드목적
문서 검색DocumentRetriever지식베이스에서 관련 맥락 검색
채팅 이력ChatHistory최근 대화 맥락 제공
LLM 모델Anthropic Claude고급 언어 이해 제공
툴 호출 에이전트ToolCallingAgent도구, 맥락, 정책을 조합해 응답
출력ChatOutput채팅/플레이그라운드로 응답 전송
API 포워딩APIRequest/ParseData필요시 기록/LiveAgent 전달

에이전트용 시스템 메시지 가이드라인

  • 입력 언어와 무관하게 항상 영어로 응답하세요.
  • 공식적이지만 친근한 비즈니스 톤 사용, 마크다운/이모지/추측 금지.
  • 응답엔 반드시 URL을 바로 아래에 인용, 명확하고 불릿 구조 권장.
  • 관련 정보가 없으면 고객에게 추가 정보를 정중히 요청하세요.

3. API 연동 및 데이터 처리

  • 동적 데이터 생성: 여러 노드가 API 요청에 필요한 데이터 딕셔너리(API 키, 메시지 본문, 쿼리 파라미터 등)를 만듭니다.
  • 다중 API 상호작용: LiveAgent, 기타 백엔드 시스템 등 다양한 API 요청(GET, POST 등) 지원이 유연합니다.
  • 데이터 파싱: API 응답 후 파싱 노드로 관련 텍스트를 추출, 이후 처리나 출력에 사용합니다.

4. 워크플로우 자동화 및 확장 효과

  • 자동 스팸 필터링: 원치 않는 메시지의 수동 검토를 없애고, 실제 지원 요청에 더 집중할 수 있습니다.
  • 정책 준수 일관된 지원: 에이전트가 항상 회사 정책을 따르므로 신뢰성 있고 브랜드 일관된 커뮤니케이션이 가능합니다.
  • 지식 기반 응답: 문서 검색을 통한 최신/관련 정보 기반 답변 제공.
  • 유연한 API 연동: 새로운 도구, 티켓 시스템, 지식 소스 추가가 용이합니다.
  • 확장성: 모듈형 설계로 여러 대화의 병렬 처리 및 고볼륨 대응이 쉽습니다.

활용 예시

  • 고객 지원팀: 메시지 자동 분류, 스팸 처리, 정확하고 맥락 있는 답변 제공.
  • 영업/리드 선별: 비관련 문의를 걸러내고, 진성 리드만 영업팀에 전달.
  • 옴니채널 연동: LiveAgent 등 플랫폼 및 커스텀 API 연동으로 지원 채널 통합.

셋업 참고사항

  • 맞춤 설정 필요: (예: “YOURLINK” 등) API 키와 URL을 실제 배포값으로 교체해야 합니다.
  • 지식베이스 관리: 문서 검색 소스를 최신 상태로 유지해야 에이전트 성능이 최적화됩니다.

이 워크플로우는 고객 커뮤니케이션 자동화를 위한 견고하고 확장 가능한 아키텍처를 제공하며, 효율성과 고품질 정책 준수 응답을 모두 보장합니다. 모듈 방식으로 비즈니스 성장 또는 새로운 자동화 요구에 따라 손쉽게 확장할 수 있습니다.

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