LLM 제미니

LLM 제미니

FlowHunt에서 Google의 Gemini 모델의 강력함을 활용하세요—AI 모델을 교체하고, 설정을 제어하며, 더 스마트한 AI 챗봇을 손쉽게 구축할 수 있습니다.

컴포넌트 설명

LLM 제미니 컴포넌트 작동 방식

LLM Gemini 컴포넌트란 무엇인가요?

LLM Gemini 컴포넌트는 Google의 Gemini 모델을 플로우에 연결해 줍니다. 실제 생성과 작업은 Generator 및 Agent에서 이루어지지만, LLM 컴포넌트를 통해 사용할 모델을 제어할 수 있습니다. 모든 컴포넌트는 기본적으로 ChatGPT-4를 내장하고 있습니다. 모델을 변경하거나 더 세밀하게 제어하고 싶다면 해당 컴포넌트를 연결하면 됩니다.

Gemini component

LLM 컴포넌트 연결은 선택 사항임을 기억하세요. LLM을 사용하는 모든 컴포넌트는 기본값으로 ChatGPT-4o가 제공됩니다. LLM 컴포넌트를 통해 모델을 전환하고, 모델 설정을 제어할 수 있습니다.

LLM Gemini 컴포넌트 설정

Max Tokens

토큰은 모델이 처리하고 생성하는 텍스트의 개별 단위를 의미합니다. 토큰 사용량은 모델마다 다르며, 한 토큰은 단어, 서브워드, 한 글자 등 다양할 수 있습니다. 모델은 보통 수백만 토큰 단위로 과금됩니다.

최대 토큰(Max Tokens) 설정은 한 번의 상호작용 또는 요청에서 처리할 수 있는 토큰의 총량을 제한하여, 응답이 적절한 범위 내에서 생성되도록 합니다. 기본 제한은 4,000 토큰으로, 문서와 여러 소스를 요약하여 답변을 생성하는 데 최적의 크기입니다.

Temperature

Temperature(온도)는 답변의 다양성을 제어하며, 0에서 1 사이의 값을 가집니다.

0.1의 낮은 온도는 매우 간결하나 반복적이고 빈약한 답변을 만들 수 있습니다.

1의 높은 온도는 답변에 최대한의 창의성을 허용하지만, 무관하거나 비현실적인 응답이 생성될 위험이 있습니다.

예를 들어, 고객 응대 챗봇에 추천되는 온도는 0.2~0.5 사이입니다. 이 정도면 답변이 스크립트에서 벗어나지 않으면서도 자연스러운 변화를 줄 수 있습니다.

Model

이곳에서 모델을 선택할 수 있습니다. Google이 지원하는 모든 Gemini 모델이 여기에 표시됩니다. 최신 Gemini 모델들을 모두 지원합니다:

  • Gemini 2.0 Flash Experimental – 에이전트를 위해 설계된 고급 저지연 모델로, 네이티브 도구 사용, 이미지 생성, 음성 생성 등 새로운 기능을 제공합니다. 가장 진보된 Google 모델이 일상 작업을 어떻게 처리하는지 테스트 결과를 확인해보세요.
  • Gemini 1.5 Flash – 속도와 효율에 최적화된 경량 멀티모달 모델로, 오디오, 이미지, 비디오, 텍스트 입력을 처리할 수 있으며 최대 1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가집니다. 자세히 알아보기.
  • Gemini 1.5 Flash-8B – 1.5 Flash의 소형·고속·저비용 버전으로, 유사한 멀티모달 기능을 제공하면서 가격은 50% 낮고, 처리 속도는 2배 높습니다. 가장 약한 모델의 결과물은 어느 정도일까요? 여기서 확인하세요.
  • Gemini 1.5 Pro – 다양한 추론 작업에 최적화된 중형 멀티모달 모델로, 대용량 데이터와 확장된 오디오·비디오 입력까지 처리할 수 있으며, 입력 토큰 제한은 2,097,152입니다. 출력 예시를 확인해보세요.

LLM Gemini를 플로우에 추가하는 방법

모든 LLM 컴포넌트에는 출력 핸들만 있다는 점을 알 수 있습니다. 입력은 컴포넌트를 통과하지 않으며, 이 컴포넌트는 단지 모델을 나타내고 실제 생성은 AI Agent 및 Generator에서 이루어집니다.

LLM 핸들은 항상 보라색입니다. LLM 입력 핸들은 텍스트 생성이나 데이터 처리를 위해 AI를 사용하는 모든 컴포넌트에서 찾을 수 있습니다. 핸들을 클릭하면 옵션을 확인할 수 있습니다:

Gemini compatibility

이렇게 다양한 도구를 만들 수 있습니다. 컴포넌트가 실제로 어떻게 동작하는지 살펴보겠습니다. 아래는 Gemini 2.0 Flash Experimental 모델을 사용하여 응답을 생성하는 간단한 AI Agent 챗봇 플로우입니다. 즉, 기본적인 Gemini 챗봇이라고 할 수 있습니다.

이 간단한 챗봇 플로우는 다음으로 구성됩니다:

  • 채팅 입력: 사용자가 채팅에 보내는 메시지를 나타냅니다.
  • 채팅 기록: 챗봇이 이전 응답을 기억하고 반영할 수 있도록 합니다.
  • 채팅 출력: 챗봇의 최종 응답을 나타냅니다.
  • AI Agent: 응답을 생성하는 자율형 AI 에이전트입니다.
  • LLM Gemini: Google의 텍스트 생성 모델과의 연결부입니다.
Gemini chatbot

LLM 제미니 컴포넌트를 사용한 플로우 템플릿 예시

빠른 시작을 돕기 위해 LLM 제미니 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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자주 묻는 질문

FlowHunt의 LLM Gemini 컴포넌트란 무엇인가요?

LLM Gemini는 Google의 Gemini 모델을 FlowHunt AI 플로우에 연결하여, 최신 Gemini 버전들로 텍스트 생성 및 행동을 맞춤화할 수 있게 해줍니다.

어떤 Gemini 모델이 지원되나요?

FlowHunt는 Gemini 2.0 Flash Experimental, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Flash-8B, Gemini 1.5 Pro를 지원하며, 각각 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력에 대한 고유한 기능을 제공합니다.

Max Tokens와 Temperature가 응답에 어떤 영향을 미치나요?

Max Tokens는 응답 길이를 제한하고, Temperature는 창의성을 제어합니다—값이 낮을수록 집중된 답변, 높을수록 다양한 답변이 생성됩니다. 두 설정 모두 FlowHunt에서 모델별로 지정할 수 있습니다.

LLM Gemini 컴포넌트 사용이 필수인가요?

아니요, LLM 컴포넌트 사용은 선택 사항입니다. 모든 AI 플로우는 기본적으로 ChatGPT-4o가 제공되며, LLM Gemini를 추가하면 Google 모델로 전환 및 세부 설정이 가능합니다.

FlowHunt에서 Google Gemini를 체험해보세요

Gemini와 기타 최고 모델을 활용하여 고급 AI 챗봇과 도구를 한 번에 빌드하세요. 모델을 전환하고, 설정을 맞춤화하며, 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.

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