Slack 통합 설정하기

첫 플로우를 만들기 전, 다음 단계에 따라 Flowhunt를 Slack에 연결하세요:

통합 탭 접속

Flowhunt.io 계정에 로그인한 후, 대시보드의 통합(Integrations) 탭으로 이동합니다.

Slack 선택

사용 가능한 통합 옵션 중 Slack을 선택하여 설정을 시작합니다.

Slack 접근 권한 허용

Slack 로그인 페이지로 리디렉션됩니다. 자격 증명과 워크스페이스 URL을 입력하세요.
꿀팁: 워크스페이스 URL은 Slack 앱 좌상단에서 확인할 수 있습니다.

권한 부여

Flowhunt가 Slack 워크스페이스 내에서 메시지를 읽고, 응답하며, 상호작용할 수 있도록 필요한 권한을 허용하세요.

이 과정을 완료하면 Slack 통합이 활성화되고, 이제 첫 Slackbot 플로우를 만들 준비가 완료됩니다.

Slackbot 플로우 만들기

통합 설정이 끝났다면, Flowhunt의 직관적인 노코드 인터페이스로 Slackbot 플로우를 직접 만들어 보세요.

1. “Slack 메시지 수신” 컴포넌트 추가

이 컴포넌트는 플로우의 시작점으로, Slack 메시지를 감지하여 다음 동작을 트리거합니다.

• 채널 및 워크스페이스 설정: 특정 채널 또는 전체 워크스페이스를 모니터링할지 선택하세요. 조직을 위해 전용 채널(예: #ai-assistant)을 만드는 것을 추천합니다.
• “멘션 시에만 트리거” 활성화: 봇이 직접 멘션(@flowhunt)될 때만 응답하도록 설정하여 불필요한 답변을 방지하세요.

2. AI 에이전트 컴포넌트 추가

AI 에이전트는 Slackbot의 두뇌 역할을 하며, 지능적이고 적합한 답변을 생성합니다.

• 배경 스토리: 봇의 역할을 정의하세요. (예: “당신은 지식이 풍부하고 친절한 Slack 어시스턴트입니다.”)
• 목표: “모든 접근 가능한 자료를 활용해 정확하고 도움이 되는 답변을 제공한다” 등 주요 목표를 설정하세요.

3. AI 에이전트를 강화할 도구 추가

다음과 같은 도구로 봇의 기능을 확장할 수 있습니다:

• Google Search 도구: 실시간 웹 검색을 통해 사용자 질문에 더욱 정확하게 답변합니다.
• URL Retriever: Slack에 공유된 링크나 문서에서 정보를 추출·요약할 수 있습니다.

Flowhunt는 팀의 요구에 맞게 추가로 커스터마이즈할 수 있는 다양한 도구를 지원합니다.

4. LLM Llama 3.2 1B 컴포넌트 추가

LLM Llama 3.2 1B 컴포넌트를 연결해 강력한 언어 처리 기능을 활용하세요. 이 모델은 효율성과 확장성이 뛰어나며, 자연어 입력을 처리하고 팀의 요구에 맞는 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성합니다.

5. “Slack 메시지 전송” 컴포넌트 추가

이 컴포넌트는 봇이 Slack으로 답변을 전송하도록 하여 상호작용을 완성합니다.

• 채널 및 워크스페이스 설정: “Slack 메시지 수신” 컴포넌트와 동일하게 설정하세요.

6. 플로우 저장 및 테스트

플로우가 완성되면:

• Flowhunt에서 설정을 저장합니다.
• Slack에서 지정된 채널로 이동합니다.
• 봇을 멘션(@flowhunt)하여 정상 작동 여부를 테스트하세요.

축하합니다! Llama 3.2 1B가 탑재된 Slackbot이 이제 팀의 효율적이고 지능적인 업무를 지원할 준비가 되었습니다.

Slackbot에 Flowhunt를 선택해야 하는 이유

Flowhunt로 Slackbot을 통합하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:

• 맞춤형: FAQ 답변부터 워크플로우 자동화까지 팀의 다양한 요구에 맞게 기능을 조정할 수 있습니다.
• 사용자 친화적: 드래그 앤 드롭 방식으로 비전문가도 손쉽게 강력한 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• 확장성: 팀의 필요가 커질수록 더 많은 도구를 추가해 기능을 확장할 수 있습니다.
• 생산성 향상: 반복적인 작업을 자동화하여 팀이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.