이 블로그에서는 Botpress의 AI 작업, 특히 Generative AI 작업에 대해 살펴보겠습니다. 이러한 작업이 인공 지능을 활용하여 작업을 자동화하고 콘텐츠를 생성하는 방법을 알아봅니다. AI 작업 입력, 명확한 지침 및 설명 변수를 제공함으로써 사용자는 작업을 향상하고 생산성을 높일 수 있습니다.
Botpress의 AI 작업 카드
AI 작업 카드는 Botpress의 도구 상자에 있는 Botpress의 기본 구성 요소입니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 제작과 같은 다양한 작업을 자동화할 수 있으므로 응용 프로그램은 다양합니다.
사용자의 요구 사항을 AI 엔진에 연결하여 콘텐츠 생성 및 자동화를 촉진합니다.
생성적 AI 작업 구현
Generative AI 작업의 잠재력을 최대한 활용하려면 사용자는 작업 지침 매개변수를 통해 자연어로 특정 지침을 제공해야 합니다.
예:
이러한 지침은 AI 엔진에 대한 지침 역할을 하며 관련 제약 조건과 함께 수행해야 하는 작업을 지정합니다.
AI 태스크 입력
AI 작업 입력은 처리를 위해 Generative AI 엔진으로 전송되는 정보 또는 데이터입니다. AI 엔진이 문제를 해결하거나 그에 대한 콘텐츠를 생성하려고 하는 문제의 주체라고 생각하면 된다. AI 엔진이 보다 정확하고 관련성이 높은 결과를 생성할 수 있도록 사용자는 AI 작업 입력을 제공할 때 최대한 정확하고 상세하게 설명하는 것이 좋습니다. 이렇게 명확하고 구체적인 입력을 통해 AI 엔진은 사용자의 요구 사항을 더 잘 이해하고 더욱 맞춤화되고 유용한 응답을 제공할 수 있습니다.
예:
일부 입력 유형은 다음과 같습니다.
- {{이벤트.미리보기}} : 챗봇에 제공되는 가장 최근 값을 AI Task의 입력으로 사용합니다. AI 엔진은 최신 상호 작용을 활용하여 사용자 쿼리에 대한 상황을 더 잘 파악하고 응답하여 전반적인 대화 경험을 향상시킬 수 있습니다.
- {{workflow.variableName}} : 여기서 사용자는 워크플로 내에서 이전에 정의된 변수(variableName)를 AI 작업에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기존 데이터와의 원활한 통합이 가능하고 특정 워크플로 요구 사항에 맞는 콘텐츠 생성이 보장됩니다.
- {{user.propertyName}}: 이 경우 propertyName은 AI 작업에 대한 입력으로 활용될 수 있는 사용자 속성을 나타냅니다. 이러한 개방형 접근 방식을 통해 사용자는 다양한 사용 사례와 목표에 맞게 자유 텍스트와 관련 사용자 정보를 통합할 수 있습니다.
다양한 입력 유형을 활용함으로써 챗봇 제작자는 다양한 사용 사례를 충족하고 관련 정보를 효과적으로 추출할 수 있습니다.
결과를 변수에 저장
AI 엔진이 콘텐츠를 생성하면 사용자는 추출된 정보나 데이터를 저장할 변수를 지정하거나 정의할 수 있습니다. 설명적이고 쉽게 식별할 수 있는 변수 이름을 선택하는 것은 중요합니다. 이러한 이름은 Botpress 워크플로의 여러 섹션에서 생성된 콘텐츠를 참조하는 데 사용되기 때문입니다.
예:
결과를 변수에 적절하게 저장하면 생성된 콘텐츠를 쉽게 검색하고 추가 처리할 수 있어 보다 효율적인 챗봇 응답이 가능합니다.
작업 예:
명확하고 현실적인 예를 제공하는 것은 AI 작업이 해당 역할을 더 잘 이해하고 더 정확하게 수행하는 데 도움이 되는 효과적인 방법입니다. 사용자는 작업 예제에서 AI 작업이 예상할 수 있는 샘플 텍스트 입력과 AI 작업이 답변으로 제공해야 하는 출력 샘플을 제공할 수 있습니다.
이러한 예는 AI 작업이 성공적이고 생산적인 사용자 경험에 기여하는 지침과 원하는 출력 형식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 전환
Botpress의 AI 전환을 통해 사용자는 일반 언어로 전환을 생성하여 챗봇이 사용자 입력에 적절하게 응답하도록 할 수 있습니다.
AI 전환은 다양한 질문과 진술을 이해하고 응답할 수 있는 기능을 갖춘 챗봇을 만드는 데 뛰어난 유연성을 제공합니다. 사용자는 일반 언어로 전환 명령을 작성할 수 있으며, 챗봇은 전환을 촉진하는 데 필요한 코드를 자동으로 생성합니다.
AI를 사용하여 코드 생성
코드 실행을 위한 생성적 AI는 사용자가 자연적인 인간 언어로 일반 텍스트 지침을 제공하고 AI가 그에 대한 응답으로 코드를 생성할 수 있는 강력한 기능입니다. 이 기능은 광범위한 코딩 지식 없이도 챗봇 내에서 광범위한 작업을 단순화합니다.
또한 사용자는 더 복잡한 작업과 특정 사용자 정의를 가능하게 하는 Axios, Lodash 및 Moment Luxon과 같은 인기 있는 노드 패키지를 사용하여 자체 코드를 구축할 수 있습니다.
AI 프롬프트 체인
여러 개의 AI 작업 카드를 연결해 큰 작업을 작은 부분으로 나누어 복잡한 콘텐츠를 만드는 기술이다. 이를 통해 각 AI 작업 카드를 특정 작업에 맞게 최적화하고 한 카드의 출력을 다음 카드의 입력으로 사용하여 콘텐츠를 더욱 정확하고 관련성 있게 만듭니다.
프롬프트 연결을 잘 수행하려면 큰 작업을 작은 작업으로 나누고, 각 AI 작업 카드를 개별적으로 테스트하고, 출력 형식을 올바르게 지정하고, 적절한 변수 이름을 사용하세요. 이러한 팁은 원활하고 효율적인 콘텐츠 생성 프로세스를 보장합니다.
AI 작업으로 챗봇 기능 강화
AI 작업, 특히 생성적 AI 작업을 챗봇 개발에 통합하면 기능과 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 인공 지능의 힘을 활용하여 챗봇 제작자는 작업을 자동화하고 관련 콘텐츠를 생성하며 워크플로를 개선할 수 있습니다.
Botpress의 AI 작업 카드를 사용하면 사용자는 명확한 지침과 구체적인 입력을 제공할 수 있어 Generative AI 작업을 더 쉽게 구현하고 효과적으로 활용할 수 있습니다. 결과를 변수에 적절하게 저장하면 생성된 콘텐츠를 쉽게 검색하고 추가 처리할 수 있어 챗봇의 응답이 최적화됩니다.
또한 AI 기반 전환을 통해 챗봇은 사용자 입력에 지능적으로 반응하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. AI를 사용하여 코드를 생성하는 기능은 복잡한 작업을 단순화하고 사용자가 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 기능을 구축할 수 있도록 해줍니다.
결론
AI 작업, 특히 Generative AI 작업은 작업을 자동화하고 관련 콘텐츠를 생성하여 Botpress의 챗봇 기능을 향상시킵니다. AI 작업을 수용하면 기업은 더 나은 고객 지원을 제공하고 프로세스를 간소화하며 만족스러운 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. Botpress에 AI 작업을 통합하면 챗봇의 진정한 잠재력이 발휘되어 스마트 대화 에이전트로 변모됩니다.