위키피디아 도구

AI 에이전트의 도움으로 어떤 위키피디아 페이지와도 손쉽게 대화할 수 있습니다. 수 시간 걸리던 리서치가 매끄러운 대화로 바뀝니다. 에이전트는 위키피디아 전체를 검색해 간결한 답변과 출처 링크를 제공합니다.

위키피디아 도구란?

위키피디아 도구 컴포넌트는 어떤 위키피디아 기사와도 대화할 수 있게 해줍니다. AI 에이전트가 입력한 질문과 일치하는 wikipedia.org 기사를 찾아 핵심 내용을 파악한 뒤, 요약본을 제공합니다. 더 많은 정보가 필요하다면, 챗봇과 계속 대화하며 해당 주제에 대해 더 배우거나 관련된 주제로 자연스럽게 전환할 수 있습니다.

입력값

• tool_description: 에이전트가 도구를 이해할 수 있게 설명하는 필드입니다. 동작에 직접적인 영향을 주진 않지만, 에이전트의 추론을 향상시킬 수 있습니다.
• tool_name: 여러 도구를 에이전트 기반 워크플로우에서 관리할 때 식별자 역할을 합니다.
• verbose: 출력의 상세 수준을 조정해, 디버깅이나 컴포넌트 동작 추적에 도움을 줍니다.

출력값

• tool: 이 컴포넌트의 주요 출력은 워크플로우 내에서, 보통 에이전트나 오케스트레이션 로직을 통해 호출할 수 있는 Tool 객체입니다.

위키피디아 도구가 필요한 경우

이 컴포넌트는 AI 프로세스에 다음과 같은 상황이 필요할 때 이상적입니다:

• 폭넓은 일반 지식에 즉시 접근해야 할 때
• 사용자 질문에 정확하게 답변하기 위한 보완 정보가 필요할 때
• 맥락에 맞는 답변이나 의사결정에 필요한 사실 데이터를 얻고자 할 때

예시 사용 사례

• 역사적 인물이나 사건에 관한 질문에 답하는 챗봇
• 용어의 정의나 설명을 제공하는 AI 어시스턴트
• 기업 또는 장소에 대한 배경 정보를 자동으로 수집하는 리서치 도구

주요 특징

• 간편한 통합: 모듈형 컴포넌트로 AI 워크플로우에 손쉽게 적용 가능
• 유연한 설정: 에이전트 이해를 돕는 설명 필드와 옵션형 자세한 출력 지원
• 신뢰할 수 있는 데이터 소스: 널리 신뢰받으며 지속적으로 업데이트되는 위키피디아 정보를 활용

위키피디아 도구 사용 방법

이 컴포넌트는 자율형 AI 에이전트와 함께 작동합니다. AI 에이전트란 독립적으로 작업을 수행하고 의사결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 에이전트는 환경을 관찰하고, 고유한 프로그래밍·지식·목표에 따라 행동합니다.

도구는 에이전트에게 기사 내용을 평문으로 제공합니다. 일반적인 위키피디아 페이지는 약 500~800단어이지만, 일부 페이지는 10만 단어 이상에 달하기도 합니다. 그래서 에이전트는 핵심 내용을 추려 약 500단어 분량으로 패러프레이즈한 요약을 제공합니다.

더 많은 정보가 필요하다면 챗봇에 계속 질문하세요. 박식한 친구와 대화하듯, 다양한 기사 내용을 결합하거나 자연스럽게 관련 주제로 전환해 더 깊이 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

위키피디아 도구를 Flow에 연결하는 방법

기본적인 위키피디아 챗봇을 만들어봅시다. AI 에이전트 덕분에 Flow는 매우 간단하며, 몇 개의 컴포넌트만 포함하면 됩니다:

• Chat Input과 AI Agent를 추가합니다.
• Input을 에이전트에 연결합니다.
• Wikipedia Tool을 AI 에이전트의 Tool handle에 연결합니다.
• Chat History를 연결해 과거 대화가 미래 답변에 반영되도록 할 수 있습니다. 이는 선택 사항이며 토큰 소모가 늘어나지만, 후속 질문을 처리하려면 필요합니다.
• 이제 에이전트의 텍스트 출력을 챗에 전송하면 됩니다.

자유롭게 실험하고 Flow를 확장해보세요. 더 많은 검색 도구와 Knowledge Retriever를 추가하면 챗봇을 진정한 정보 허브로 만들 수 있습니다. 에이전트의 목표나 배경 설정을 다양하게 바꿔 원하는 결과를 얻어보세요.

위키피디아 도구 실제 활용 예시

아래에서는 챗봇에게 ‘Retrieval-augmented Generation, RAG’에 대해 질문해 보았습니다. FlowHunt가 새로 업데이트된 정보도 학습 없이 검색·수집할 수 있게 해주는 기술입니다. 실제로 위키피디아 도구 자체도 RAG 원리에 기반해 작동합니다:

첫 답변에서는 RAG가 무엇이고, 어떤 용도로 쓰이는지 자세히 알려줍니다. RAG의 작동 원리가 더 궁금하다면, 추가 질문을 바로 할 수 있습니다.

저는 에이전트가 항상 사용한 출처를 링크하도록 설정해두었습니다. 두 번째 답변에서는, RAG 기사 외에도 벡터 데이터베이스 관련 기사에서 추가 정보를 가져온 것을 확인할 수 있습니다.

참고: Flow가 어디서 정보를 가져오는지 알고 싶다면, 에이전트의 목표에 항상 출처를 링크하도록 명시하면 됩니다.