Slack에 o1 Preview 추가하기: 꼭 알아야 할 사항

Slack 통합 설정하기

첫 플로우를 만들기 전에 Flowhunt를 Slack과 연결해야 합니다. 아래 단계를 따라 진행하세요.

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

Slack 선택
사용 가능한 통합 옵션 중 Slack을 선택하여 설정을 시작합니다.

Slack 접근 권한 승인
Slack 로그인 페이지로 이동합니다. 자격 증명과 워크스페이스 URL을 입력하세요.
팁: 워크스페이스 URL은 Slack 앱 좌측 상단에서 확인할 수 있습니다.

권한 부여
Flowhunt가 요청하는 권한을 승인하면 봇이 Slack 워크스페이스에서 메시지 읽기, 응답, 상호작용이 가능해집니다.
설정 완료! 이제 Slack 통합이 끝났으며, 첫 Slackbot 플로우를 만들 준비가 됐습니다.

Slackbot 플로우 만들기

통합이 완료되면, Flowhunt의 노코드 플랫폼으로 Slackbot 플로우를 설계해봅시다. 방법은 다음과 같습니다.

1. “Slack Message Received” 컴포넌트 추가

이 컴포넌트는 플로우의 시작점으로, Slack 메시지를 감지하고 액션을 트리거합니다.

• 채널 및 워크스페이스 설정: 특정 채널이나 전체 워크스페이스를 모니터링하도록 지정하세요. 더 체계적으로 관리하려면 전용 채널(예: #ai-assistant)을 만드는 것을 추천합니다.
• “Only Trigger on Mention” 활성화: 봇이 모든 메시지에 답변하지 않고, 직접 멘션될 때만 응답하도록 설정하세요(예: @flowhunt).

2. AI Agent 컴포넌트 추가

AI Agent는 Slackbot의 두뇌 역할을 하며, 지능적이고 관련성 높은 답변을 생성합니다.

• 역할(Backstory): 봇의 명확한 역할을 지정하세요(예: “당신은 유용한 Slack 어시스턴트입니다”).
• 목표(Goal): “모든 사용 가능한 도구와 지식으로 사용자 질문에 답변합니다”처럼 봇의 목적을 정의합니다.

3. AI Agent 기능 확장 도구 추가

다음과 같은 필수 도구로 봇의 기능을 강화하세요:

• Google Search Tool: 실시간 웹 검색으로 정확한 답변을 제공합니다.
• URL Retriever: 공유된 링크나 문서에서 정보를 추출하고 요약할 수 있습니다.

팀의 필요에 따라 추가 도구도 연동할 수 있습니다.

4. LLM OpenAI 컴포넌트 추가

LLM OpenAI 컴포넌트를 연결해 GPT-4o Mini의 언어처리 능력을 제공합니다. 이 모델은 사용자 쿼리를 빠르고 정확하게 이해하고 응답하는 데 탁월합니다.

5. “Slack Send Message” 컴포넌트 추가

이 컴포넌트는 봇의 답변을 Slack으로 다시 전송하여 상호작용을 마무리합니다.

• 채널 및 워크스페이스 설정: 이 설정이 “Slack Message Received” 컴포넌트와 일치하는지 확인하세요.

6. 플로우 저장 및 테스트

플로우를 완성했다면:

• Flowhunt에서 설정을 저장하세요.
• Slack에서 지정 채널로 이동합니다.
• 봇을 멘션(예: @flowhunt)하여 응답을 테스트해보세요.

축하합니다! 이제 Slackbot이 쿼리 처리와 업무 자동화를 효과적으로 수행할 준비가 됐습니다.

Slackbot에 Flowhunt를 써야 하는 이유

Flowhunt를 Slack과 연동하면 다양한 이점이 있습니다:

• 맞춤화 가능: FAQ 응답, 업무 프로세스 관리, 데이터 조회 등 팀 상황에 맞게 봇을 설계할 수 있습니다.
• 직관적 설계: Flowhunt의 드래그 앤 드롭 인터페이스로 코딩 없이도 복잡한 워크플로우를 쉽게 만들 수 있습니다.
• 확장성: 팀의 요구에 따라 도구를 추가하거나 기능을 고도화하며 확장할 수 있습니다.
• 생산성 향상: 반복적인 작업을 자동화해 팀이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 도와줍니다.