
키워드용 AI 주제 클러스터링
AI를 활용해 키워드 리스트를 자동으로 주제별로 클러스터링하여, 구조화된 쉬운 분석용 테이블로 정리해줍니다. 이를 통해 콘텐츠 전략 및 SEO 기획을 한층 향상시킬 수 있습니다....

작업 분해는 복잡한 쿼리를 더 작은 하위 쿼리로 나누어 AI 챗봇이 보다 정확하고 집중된 답변을 제공하도록 돕습니다.
컴포넌트 설명
쿼리 분해는 복잡한 입력 쿼리를 구분된 관리 가능한 하위 쿼리로 나누어 AI 기반 워크플로우의 정확성과 효율성을 높이기 위해 설계된 플로우 구성요소입니다. 이 과정을 통해 사용자의 원래 질문의 각 측면이 빠짐없이 다뤄져 보다 철저하고 정확한 응답이 가능해집니다.
쿼리 분해 구성요소의 주요 기능은 입력 텍스트(일반적으로 복잡하거나 여러 부분으로 이루어진 질문)를 여러 개의 대체 쿼리 또는 하위 쿼리로 분할하는 것입니다. 이 하위 쿼리들은 원래 쿼리에 완전히 답변하기 위해 해결해야 할 개별 정보 단위입니다. 이 방식은 질문이 광범위하거나 모호하거나 여러 요소가 얽혀 있을 때 특히 유용합니다.
| 입력명 | 타입 | 필수여부 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 입력 텍스트 | Message | 예 | 여러 개의 대체 쿼리로 나누고자 하는 주요 텍스트 또는 질문입니다. |
| 채팅 기록 | InMemoryChatMessageHistory | 아니오 | 더 정확한 하위 쿼리 생성을 위한 맥락 제공용 이전 채팅 메시지입니다. |
| LLM(모델) | BaseChatModel | 아니오 | 대체 쿼리 생성을 위해 사용할 언어 모델입니다. |
| 원본 쿼리 포함 | Boolean | 아니오 | 대체 쿼리 목록에 원본 쿼리도 포함할지 여부를 선택합니다. |
| 시스템 메시지 | String | 아니오 | 동작을 맞춤화하기 위해 프롬프트에 추가할 수 있는 추가 시스템 수준 지시문입니다. |
쿼리 분해는 하나의 쿼리가 여러 주제를 포함하거나 복수 단계의 추론이 요구되는 복잡한 AI 워크플로우에서 매우 유용합니다. 쿼리를 분해함으로써 다음과 같은 이점이 있습니다:
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 입력 | 복잡한 사용자 쿼리(텍스트) |
| 출력 | 대체/하위 쿼리 목록(메시지 객체 형태) |
| 맥락 지원 | 예(채팅 기록 활용) |
| 모델 선택 | 예(사용자 지정 LLM 지정 가능) |
| 고급 옵션 | 원본 쿼리 포함, 맞춤형 시스템 메시지 |
쿼리 분해를 AI 워크플로우에 통합하면 복잡한 쿼리를 더 똑똑하고 세분화하여 처리할 수 있어, 결과 품질이 향상되고 사용자 경험이 더 좋아집니다.
쿼리 분해는 복잡하고 복합적인 쿼리를 더 단순한 하위 쿼리로 쪼개어 보다 쉽게 처리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 더욱 상세하고 집중된 답변을 제공할 수 있습니다.
쿼리 분해는 모든 Flow에 반드시 필요한 것은 아닙니다. 주로 고객 서비스 봇을 만들거나 복잡한 입력에 단계별 접근이 필요한 경우에 사용됩니다. 작업 분해를 사용하면 상세하고 높은 관련성의 답변을 보장할 수 있습니다. 사용하지 않을 경우, 봇이 모호한 답변을 할 수 있습니다.
두 기능 모두 봇이 쿼리를 더 잘 이해하도록 돕습니다. 쿼리 분해는 복잡하거나 복합적인 쿼리를 더 작은 실행 가능한 단계로 나눕니다. 반면, 쿼리 확장은 불완전하거나 잘못된 쿼리를 명확하고 완전하게 보완합니다.
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쿼리 확장은 사용자의 원래 쿼리에 용어나 맥락을 추가하여 문서 검색을 개선하고, 특히 RAG(검색 증강 생성) 시스템에서 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하는 과정입니다....
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