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업무 비서 및 커스텀 챗봇의 역할이 가능한 '에이전트'는 대표적으로 2가지 기능을 제공합니다.
에이전트 생성하기
1. 우측 패널 메뉴바에서 에이전트 제작기를 클릭합니다.
2. + 만들기 에이전트에서 생성할 에이전트의 속성값을 입력합니다.
① 만들기 에이전트
만들기 에이전트로 설정합니다.
② 프로필
에이전트 챗봇의 프로필 사진을 첨부합니다.
③ 에이전트 이름 및 용도 작성
에이전트 챗봇의 이름과 임직원에게 안내할 용도를 '설명' 영역에 작성합니다.
④ 지침(설명)
챗봇이 어떤 역할을 할지 입력합니다. 에이전트의 주요 목적(예: 다국어 번역, 디코딩 등)과 역할을 프롬프트의 형태로 작성합니다.
'+ 변수'를 통해 현재 날짜와 시간을 AI 에이전트가 항상 인지하게 세팅할 수 있습니다.
⑤ 모델
사용할 AI 모델을 설정합니다. 온도, ToP,K 등의 속성 값은 프리셋 설정 매뉴얼을 참고하시기 바랍니다.
⑥ 웹 검색
웹 검색 기능을 활성화하면, 에이전트가 인터넷 상의 최신 정보를 직접 조회할 수 있습니다. 기본적으로 구글 검색을 기반으로 동작하며, 사용자가 입력한 질의어를 검색하여 그 결과를 요약·해석해 제공합니다.
예시: “최근 생성형 AI 관련 보안 이슈를 요약해줘” → 에이전트가 웹에서 최신 기사를 찾아 요약본을 제공합니다.
※ 사내 보안 정책상, 로그인 기반 페이지나 폐쇄망 내 자료는 검색되지 않습니다.
⑦ 파일 컨텍스트 (OCR)
파일 컨텍스트 기능은 PDF, 이미지(JPG, PNG 등), 스캔 문서에 포함된 텍스트를 자동으로 인식(OCR)하여 에이전트의 컨텍스트로 추가하는 기능입니다. 이를 통해 문서 내 텍스트를 직접 읽고, 그 내용을 기반으로 질문에 응답할 수 있습니다.
예시: “이 계약서의 주요 조건을 요약해줘” → 이미지 형태의 계약서를 업로드하면, OCR을 통해 문서를 분석한 후 요약본을 제공합니다.
※ 파일 업로드 전, 에이전트가 먼저 생성되어 있어야 컨텍스트 등록이 가능합니다.
⑧ 아티팩트 (Artifact)
아티팩트는 에이전트가 생성한 결과물(코드, 그래프, 텍스트, HTML 등)을 시각화하여 별도의 창에서 확인할 수 있는 기능입니다. 단순 텍스트 응답을 넘어, 결과를 ‘결과물(Artifact)’ 형태로 렌더링할 수 있습니다.
예시: “이 데이터를 기반으로 차트 HTML을 만들어줘” → 에이전트가 HTML 코드를 생성하고, 아티팩트 창에서 바로 확인할 수 있습니다.
※ 개발자나 고급 사용자에게 권장되는 기능으로, UI/코드 테스트에 활용됩니다.
⑨ 파일 검색
파일 검색 기능은 업로드된 문서(PDF, DOCX, TXT 등)를 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 분석하고, 문서 내에서 사용자의 질문과 관련된 정보를 찾아 응답합니다. 에이전트는 단순 요약뿐 아니라, 문서 내용을 근거로 한 답변을 제공합니다.
예시: “보고서에서 매출 요약 부분만 알려줘” → 업로드된 PDF 내 해당 내용을 찾아 요약 응답
※ 파일 검색 기능을 사용하려면, 먼저 에이전트 생성 후 파일을 업로드해야 합니다.
*에이전트 도구 설정
에이전트 도구란?
에이전트에 도구(Tool)를 연결하면, 단순한 대화형 AI를 넘어 실제 외부 데이터나 기능을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 검색, 수학 계산, 이미지 생성 등 외부 API 호출이 필요한 요청을 처리할 수 있습니다.
에이전트를 저장해야만 선택한 도구 구성이 유지되며, 각 도구는 독립적으로 활성화 또는 비활성화할 수 있습니다.
도구 추가 방법
1. 에이전트 생성 팝업에서 [도구 추가] 버튼을 클릭합니다.
2. 도구 선택 창에서 필요한 도구의 [추가] 버튼을 누릅니다.
3. 에이전트를 저장하면, 선택한 도구 구성이 반영됩니다.
Traversaal
Traversaal은 대형 언어모델(LLM)에 특화된 고급 검색 API입니다. 복잡한 질의어를 처리하고, 다양한 데이터 소스에서 정제된 검색 결과를 제공합니다.
활용 예시: “LLM 기반 벡터 검색 최신 논문 알려줘” → Traversaal이 학술 검색 결과를 반환합니다.
Google Search 도구는 구글 검색 엔진을 통해 뉴스, 날씨, 스포츠, 트렌드 등 웹상의 정보를 직접 조회할 수 있는 기능입니다.
활용 예시: “오늘 서울 날씨 알려줘” → Google Search 결과를 인용해 응답
YouTube
YouTube 도구는 유튜브 영상 정보를 검색하거나, 댓글·자막 데이터를 분석할 수 있는 기능입니다.
활용 예시: “OpenAI Dev Day 영상 요약해줘” → YouTube 도구가 해당 영상 자막을 분석해 요약본 제공
OpenAI Image Tools
OpenAI Image Tools는 OpenAI의 최신 이미지 생성 및 편집 모델을 사용합니다. 사용자가 텍스트로 설명한 장면을 이미지로 변환하거나, 업로드된 이미지를 수정할 수 있습니다.
활용 예시: “회사 로고 스타일로 AI 아이콘 만들어줘” → 이미지 생성 후 미리보기 제공
Wolfram
Wolfram은 고급 수학 연산, 통계 분석, 물리·과학 계산을 지원하는 연산 엔진입니다. Wolfram Alpha 및 Wolfram Language를 기반으로 복잡한 계산식이나 실시간 데이터를 처리할 수 있습니다.
활용 예시: “한국 GDP 성장률의 평균 계산해줘” → Wolfram API가 정확한 수치 계산 후 응답
DALL·E 3
DALL·E 3은 자연어 설명을 기반으로 사실적인 이미지를 생성하는 OpenAI의 모델입니다. 단순한 삽화부터 고해상도 그래픽, 광고용 시각 자료까지 다양하게 활용할 수 있습니다.
활용 예시: “AI 회의실을 주제로 한 일러스트 만들어줘” → DALL·E 3이 이미지 생성
Tavily Search
Tavily Search는 LLM 기반 검색에 최적화된 멀티소스 검색 API입니다. 웹사이트, 뉴스, 문서 등 다양한 출처를 결합해 종합적인 검색 결과를 제공합니다.
활용 예시: “ChatGPT Enterprise 보안 관련 최근 기사 요약해줘” → Tavily가 뉴스 출처를 모아 요약
Calculator
Calculator는 간단한 산술 연산부터 복잡한 수학식을 계산할 수 있는 내장형 계산 도구입니다. Wolfram보다 가벼운 기본 계산 기능에 적합합니다.
활용 예시: “25,000원의 15%는 얼마야?” → Calculator가 즉시 결과를 표시
Stable Diffusion
Stable Diffusion은 텍스트 설명을 기반으로 사실적인 이미지를 생성하는 오픈소스 이미지 생성 모델입니다. 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 고해상도의 이미지를 빠르게 생성할 수 있으며, 세밀한 묘사나 예술적 스타일링에도 강점을 가집니다.
활용 예시: “푸른 배경 위에 떠 있는 구름 모양 로고 만들어줘” → Stable Diffusion이 이미지를 생성합니다.
※ 세밀한 제어(예: 스타일, 품질, 샘플링 등)는 모델 설정값을 통해 조정 가능합니다.
Azure AI Search
Azure AI Search는 Microsoft Azure의 검색 서비스로, 기업 내부 데이터나 문서를 인덱싱하여 검색 가능한 형태로 제공합니다. 에이전트가 연결되면, Azure 기반의 인덱스에서 정보를 검색해 응답할 수 있습니다.
활용 예시: “사내 인사정책 문서에서 휴가 규정 찾아줘” → Azure AI Search 인덱스에서 해당 내용을 검색하여 답변
※ 사용 전 Azure Portal에서 인덱스 및 검색 리소스 구성이 필요합니다.
OpenWeather
OpenWeather는 실시간 및 과거 기상 데이터를 제공하는 API 서비스입니다. 에이전트는 이 도구를 사용하여 날씨, 기온, 습도, 기압 등 기상 정보를 조회할 수 있습니다.
활용 예시: “서울의 이번 주 날씨 알려줘” → OpenWeather API가 최신 기상 데이터를 반환
※ API Key가 필요하며, OpenWeather 공식 페이지에서 발급받을 수 있습니다.
Flux
Flux는 텍스트 입력을 바탕으로 이미지를 생성하는 AI 이미지 생성 API입니다. Stable Diffusion이나 DALL·E 3과 유사한 구조를 가지며, 보다 예술적이거나 스타일리시한 이미지 결과물에 특화되어 있습니다.
활용 예시: “미래 도시를 배경으로 한 포스터 스타일 이미지 만들어줘” → Flux API를 통해 생성된 이미지가 미리보기로 표시
※ 일부 Flux API는 상용 플랜(API Key 필요)을 요구할 수 있습니다.
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