검색 의도 분류기 & 랜딩 페이지 생성기
이 AI 기반 워크플로우는 검색 쿼리를 의도별로 분류하고, 상위 랭킹 URL을 조사하며, PPC 및 SEO 캠페인에 최적화된 랜딩 페이지를 자동 생성합니다. 구글 광고에서 실질적인 검색 의도에 맞는 랜딩 콘텐츠로 전환을 극대화하려는 마케터에게 이상적입니다....
3 분 읽기
분류(Classification) 컴포넌트는 텍스트 분류를 수행하도록 설계되어, 들어오는 텍스트를 사용자가 정의한 하나 이상의 카테고리로 자동 분류합니다. 이는 메시지나 문서의 자동 분류, 라우팅, 라벨링이 필요한 AI 워크플로우에서 특히 유용하게 사용됩니다.
컴포넌트의 주요 기능
이 컴포넌트는 입력된 텍스트를 받아, 설정한 카테고리 및 선택적으로 설명에 따라 분류합니다. 대화 기록과 연동할 수 있으며, 다양한 설정 옵션을 통해 분류 로직을 맞춤화할 수 있습니다. 모델에 독립적이어서, 경량화 모델 등 다양한 언어 모델을 활용할 수 있어 다양한 활용 사례에 유연하고 효율적으로 적용할 수 있습니다.
주요 입력값
| 입력명 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 입력 텍스트 | 메시지 | 예 | 분류할 주요 텍스트입니다. |
| 챗 기록 | InMemoryChatMessageHistory | 아니오 | 분류의 정확도 향상을 위해 맥락을 제공하는 이전 대화 메시지입니다. |
| LLM(모델) | BaseChatModel | 아니오 | 분류에 사용할 대형 언어 모델을 지정합니다. |
| 카테고리 | 데이터(중첩 딕셔너리) | 예 | 분류 대상으로 사용할 카테고리명과(선택적으로) 설명을 정의하는 딕셔너리입니다. |
| 분류 유형 | 드롭다운(문자열) | 예 | 한 개 또는 여러 개, 혹은 0개까지 선택 가능한 분류 유형을 지정합니다. |
| 커스텀 시스템 메시지 | 메시지 | 아니오 | 분류 모델의 동작을 추가로 안내할 수 있는 시스템 프롬프트(옵션)입니다. |
| 도구 설명 | 문자열(여러 줄) | 아니오 | 에이전트 프레임워크 내에서 사용할 때 도움이 되는 도구 설명입니다. |
| 도구명 | 문자열 | 아니오 | 에이전트 기반 워크플로우에서 이 도구를 참조할 때 사용할 수 있습니다(옵션). |
| 자세한 출력 | 불리언 | 아니오 | 디버깅 또는 투명성 확보를 위해 자세한 출력을 활성화하는 옵션입니다. |
주요 특징
- 챗 기록 연동: 대화 기록을 활용해 보다 많은 맥락에서 텍스트를 분류할 수 있어, 다중 턴 대화에서도 정밀도가 향상됩니다.
- 분류 유형 설정: 입력당 한 개 또는 여러 개 등, 워크플로우에 맞는 유연한 분류 로직을 지원합니다.
- 프롬프트 맞춤화: 고급 사용자는 시스템 메시지를 추가해 분류 프롬프트를 세밀하게 조정할 수 있습니다.
- 모델 선택 유연성: 경량/고속 모델 포함 다양한 언어 모델과 호환됩니다.
출력값
| 출력명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| 카테고리 | 메시지 | 입력 텍스트에 대한 분류 결과입니다. |
| 도구 | 도구 | 에이전트 워크플로우 내 통합용 분류 도구 인스턴스입니다. |
활용 예시
- 고객 지원: 들어오는 고객 문의나 챗 메시지를 자동 분류하여 해당 부서로 라우팅합니다.
- 콘텐츠 모더레이션: 사용자 생성 콘텐츠를 안전, 스팸, 신고 필요 등으로 분류합니다.
- 문서 관리: 문서나 이메일을 주제 또는 부서별로 체계적으로 분류합니다.
- 대화형 AI: 대화 기록을 기반으로 사용자의 의도를 분류해 맥락에 맞는 답변을 제공합니다.
왜 이 컴포넌트를 사용해야 하나요?
이 컴포넌트는 강력한 텍스트 분류 기능을 AI 워크플로우에 손쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 유연한 설정, 맥락 인식, 기본·고급 모두를 아우르는 구성 지원으로 자동화·분석·대화형 AI 시스템 구축에 매우 유용한 빌딩 블록이 될 수 있습니다. 단순 키워드 기반 분류부터, 맥락이 풍부한 의도 감지까지, 필요에 맞춰 맞춤화가 가능합니다.