후속 질문

후속 질문

AI와 채팅 맥락을 활용하여 자동으로 맞춤형 후속 질문을 생성, 더 깊고 의미 있는 대화를 이끌어냅니다.

컴포넌트 설명

후속 질문 컴포넌트 작동 방식

Followup Questions 컴포넌트

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.

컴포넌트는 무엇을 하나요?

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.

입력값

이 컴포넌트는 필수 및 선택적 입력 필드를 모두 지원합니다. 주요 항목은 다음과 같습니다.

입력명타입필수여부설명
입력 텍스트문자열(메시지)후속 질문의 기반이 되는 주요 텍스트 입력(사용자 질의 또는 진술)
채팅 기록InMemoryChatMessageHistory아니오대화 이력으로, 모델이 더 잘 맞는 후속 질문을 생성하는 데 도움을 줌
LLMBaseChatModel아니오질문 생성을 위해 사용할 언어 모델
답변문자열(메시지)아니오입력 텍스트에 대한 답변으로, 후속 질문의 적합성을 높이는 데 활용
맥락문자열(메시지)아니오더 집중된 질문 생성을 위한 추가 맥락
질문 개수정수생성할 후속 질문의 개수 지정(기본값: 5)
시스템 메시지문자열아니오언어 모델에 전달할 프롬프트를 수정하거나 조정하는 시스템 수준의 선택적 메시지

출력값

  • 메시지:
    이 컴포넌트의 출력은 생성된 후속 질문이 담긴 메시지(또는 여러 메시지)입니다.

왜 유용한가요?

  • 사용자 참여도 향상: 관련성 높은 후속 질문을 제안함으로써 사용자가 주제를 더 깊이 파고들고, 미처 생각하지 못했던 정보를 발견할 수 있도록 돕습니다.
  • 대화 흐름 개선: 챗봇이나 가상 비서에서 사용자의 질의를 명확히 하거나 확장하도록 유도해, 상호작용을 더 역동적이고 유익하게 만듭니다.
  • 학습 및 연구 지원: 교육 또는 연구 환경에서, 더 나은 질문을 하도록 안내하여 이해력과 비판적 사고력을 높일 수 있습니다.
  • 개인화: 채팅 이력과 맥락을 고려해 질문을 맞춤화·맥락화하여 그 유용성과 정확성을 높입니다.

활용 예시

  • 고객 지원 챗봇: 이전 질의와 응답을 바탕으로 고객에게 유용한 후속 질문을 자동 제안
  • 교육용 튜터: 학생들에게 추가 질문을 제시해 학습 내용을 제대로 이해했는지 확인
  • 지식 관리: 지식 베이스나 연구 환경에서 생산적인 질문을 유도

요약 표

기능이점
맥락 인지더 관련성 높은 질문 생성
모델 독립적다양한 LLM과 연동 가능
출력 맞춤화질문 개수 및 스타일 조절 가능
이력 통합이전 대화 내용을 반영한 질문 생성

Followup Questions 컴포넌트를 통합하면 AI 기반 워크플로우를 더 인터랙티브하고, 유익하며, 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Followup Questions 컴포넌트는 무엇을 하나요?

사용자 입력, 맥락, 채팅 기록을 기반으로 관련 후속 질문을 생성하여 사용자가 주제를 더 깊이 탐구할 수 있도록 돕습니다.

생성되는 질문의 수를 조절할 수 있나요?

네, 필요에 따라 생성되는 후속 질문의 개수를 설정할 수 있습니다.

이전 채팅 기록도 활용하나요?

네, 채팅 기록을 포함하면 더 정밀하고 맥락에 맞는 후속 질문을 생성하는 데 도움이 됩니다.

이 컴포넌트와 함께 사용할 수 있는 AI 모델은 무엇인가요?

FlowHunt에서 지원하는 모든 LLM(대형 언어 모델)을 연결하여 질문 생성에 사용할 수 있습니다.

Followup Questions 컴포넌트는 어떤 상황에서 사용하나요?

사용자에게 더 깊은 이해나 추가 탐구를 유도하고 싶을 때, 예를 들어 연구 보조, 고객 지원 챗봇, 교육용 챗봇 등에서 활용할 수 있습니다.

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