
질의 확장(Query Expansion)
FlowHunt의 질의 확장(Query Expansion)은 챗봇이 동의어를 찾고, 철자 오류를 수정하며, 사용자 질의에 대해 일관되고 정확한 답변을 제공함으로써 챗봇의 이해도를 높여줍니다....
컴포넌트 설명
Followup Questions 컴포넌트는 제공된 맥락, 답변, 대화 이력을 바탕으로 통찰력 있는 후속 질문을 생성하도록 설계되었습니다. 이 기능은 주제에 대한 이해를 심화하거나 모호함을 명확히 해야 하는 AI 기반 워크플로우—예를 들어 챗봇, 튜터링 시스템, 지식 탐색 도구 등—에서 특히 유용합니다.
이 컴포넌트는 입력 텍스트(일반적으로 사용자의 질문이나 진술)를 받아 언어 모델을 사용해, 사용자가 주제를 더 깊이 이해하거나 명확하게 하는 데 도움이 되는 후속 질문 목록을 생성합니다. 현재 채팅 기록, 맥락, 이전 답변 등 추가 정보를 활용해 더욱 정밀하고 관련성 높은 질문을 만들어낼 수 있습니다.
이 컴포넌트는 필수 및 선택적 입력 필드를 모두 지원합니다. 주요 항목은 다음과 같습니다.
입력명 | 타입 | 필수여부 | 설명 |
---|---|---|---|
입력 텍스트 | 문자열(메시지) | 예 | 후속 질문의 기반이 되는 주요 텍스트 입력(사용자 질의 또는 진술) |
채팅 기록 | InMemoryChatMessageHistory | 아니오 | 대화 이력으로, 모델이 더 잘 맞는 후속 질문을 생성하는 데 도움을 줌 |
LLM | BaseChatModel | 아니오 | 질문 생성을 위해 사용할 언어 모델 |
답변 | 문자열(메시지) | 아니오 | 입력 텍스트에 대한 답변으로, 후속 질문의 적합성을 높이는 데 활용 |
맥락 | 문자열(메시지) | 아니오 | 더 집중된 질문 생성을 위한 추가 맥락 |
질문 개수 | 정수 | 예 | 생성할 후속 질문의 개수 지정(기본값: 5) |
시스템 메시지 | 문자열 | 아니오 | 언어 모델에 전달할 프롬프트를 수정하거나 조정하는 시스템 수준의 선택적 메시지 |
기능 | 이점 |
---|---|
맥락 인지 | 더 관련성 높은 질문 생성 |
모델 독립적 | 다양한 LLM과 연동 가능 |
출력 맞춤화 | 질문 개수 및 스타일 조절 가능 |
이력 통합 | 이전 대화 내용을 반영한 질문 생성 |
Followup Questions 컴포넌트를 통합하면 AI 기반 워크플로우를 더 인터랙티브하고, 유익하며, 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다.
사용자 입력, 맥락, 채팅 기록을 기반으로 관련 후속 질문을 생성하여 사용자가 주제를 더 깊이 탐구할 수 있도록 돕습니다.
네, 필요에 따라 생성되는 후속 질문의 개수를 설정할 수 있습니다.
네, 채팅 기록을 포함하면 더 정밀하고 맥락에 맞는 후속 질문을 생성하는 데 도움이 됩니다.
FlowHunt에서 지원하는 모든 LLM(대형 언어 모델)을 연결하여 질문 생성에 사용할 수 있습니다.
사용자에게 더 깊은 이해나 추가 탐구를 유도하고 싶을 때, 예를 들어 연구 보조, 고객 지원 챗봇, 교육용 챗봇 등에서 활용할 수 있습니다.
FlowHunt의 질의 확장(Query Expansion)은 챗봇이 동의어를 찾고, 철자 오류를 수정하며, 사용자 질의에 대해 일관되고 정확한 답변을 제공함으로써 챗봇의 이해도를 높여줍니다....
FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다....
FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다....