
이메일 알림이 포함된 AI 리드 생성 챗봇
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FlowHunt의 채팅 출력 컴포넌트는 연결된 컴포넌트를 활용해 챗봇의 응답을 최종적으로 완성하며, 복잡하고 다중 파트의 답변과 원활한 플로우 마감을 가능하게 합니다.
컴포넌트 설명
플로우는 다양한 컴포넌트를 연결할 수 있는 다목적 도구입니다. 그렇기 때문에, 챗봇에게 생성이 끝났음을 알리고, 연결된 컴포넌트를 바탕으로 답변을 만들어낼 때가 되었음을 알려주는 방법이 필요합니다.
채팅 출력 컴포넌트는 챗봇이 연결된 컴포넌트를 바탕으로 답변을 생성하도록 지시하는 역할을 합니다. 하나의 플로우에는 여러 개의 출력이 하나의 응답으로 합쳐질 수 있습니다. 예를 들어, 첫 번째 출력이 AI로부터 텍스트 답변을 생성하고, 두 번째 출력이 지식 베이스에서 관련 링크를 추가할 수 있습니다.
항상 체인의 끝에 위치하며, 다른 컴포넌트와 연결되진 않지만, 텍스트를 출력하는 모든 컴포넌트는 채팅 출력에 연결할 수 있습니다. 연결 옵션을 보려면 커넥터 핸들 위에 마우스를 올려보세요.
채팅 출력 컴포넌트는 다음과 같은 입력을 받습니다:
입력명 | 타입 | 필수 여부 | 설명 |
---|---|---|---|
텍스트 | 메시지(str) | 예 | 채팅 출력에 표시될 주요 메시지 텍스트입니다. |
이미지 | 첨부파일 | 아니오 | 출력 메시지와 함께 보여질 이미지입니다. |
데이터 템플릿 | str | 아니오 | (고급) 데이터를 텍스트로 변환할 때 사용하는 템플릿입니다. 비워두면 데이터의 ’text’ 키가 기본값입니다. 맞춤 포맷팅에 유용합니다. |
해당 컴포넌트는 다음과 같은 출력을 생성합니다:
출력명 | 타입 | 설명 |
---|---|---|
메시지 | 메시지 | 처리된 채팅 메시지(이미지가 포함된 경우 포함)로, UI에 표시할 준비가 된 상태입니다. |
각 플로우에는 하나의 채팅 입력 컴포넌트만 포함할 수 있지만, 다양한 출력을 둘 수 있습니다. 여러 요소로 구성된 복잡한 답변을 만들 때 유용합니다. 여러 개의 출력이 있는 플로우 예시를 살펴보겠습니다.
사용자가 IVR이 무엇인지 알고 싶어한다고 가정해봅니다. 챗봇이 친근하고 대화체로 답변한 뒤, 웹사이트의 추가 자료를 링크로 안내하고자 한다고 합시다.
이를 위해서는 두 개의 별도 출력을 만들어야 합니다:
최종 답변은 이 두 가지 유형의 출력을 결합하게 됩니다:
분리된 출력은 챗봇에 더 큰 유연성과 제어권을 제공합니다. 다른 출력을 추가해 답변을 더욱 복잡하게 만들 수도 있습니다. 예를 들어, 관련 소스를 더욱 풍부하게 만들기 위해 구글 검색 결과를 추가하거나, 추가 질문을 제시해 사용자가 더 많은 질문을 하도록 유도할 수도 있습니다.
빠른 시작을 돕기 위해 채팅 출력 컴포넌트를 효과적으로 사용하는 방법을 보여주는 여러 예시 플로우 템플릿을 준비했습니다. 이러한 템플릿은 다양한 사용 사례와 모범 사례를 보여주어 귀하가 자신의 프로젝트에서 컴포넌트를 이해하고 구현하는 것을 더 쉽게 만들어줍니다.
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표시 121 에서 133 중 133 결과
채팅 출력 컴포넌트는 연결된 컴포넌트를 바탕으로 챗봇이 답변을 생성하도록 지시합니다. 플로우의 끝이나 특정 부분의 끝을 표시하며, 여러 개의 출력이 있을 수 있어 최종 답변에 복잡성을 더합니다.
가능하긴 하지만, 챗봇이 쓸모없게 됩니다. 사용자의 입력만 받아 그대로 반영하는 것 외에는 할 수 있는 것이 없기 때문입니다. 원하는 LLM 모델이나 지식 소스 등 다른 컴포넌트를 추가해야 챗봇이 제대로 작동합니다.
출력이 없으면 챗봇은 어디서 끝내야 할지 알지 못합니다. 만약 포함하지 않는다면, 앱에서 반드시 하나 이상의 출력이 있어야 한다는 알림을 받게 됩니다.
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