목표 정의

목표는 AI 기술의 목적을 정의합니다. AI의 행동을 안내하고 인간 에이전트를 지원하는 역할을 명확히 하는 높은 수준의 진술입니다.

• 에이전트 지원에 집중: AI가 인간 에이전트를 어떻게 도울 것인지 명확하게 설명합니다. 목표는 항상 직접적인 고객 대면 엔터티가 아닌 에이전트를 위한 지원 도구로서의 AI의 역할을 반영해야 합니다.

예: "당신은 여행사가 수하물 분실에 관한 질문에 답하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다."

• 간결하고 행동 지향적으로 유지: 짧고 명확한 목표는 AI가 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 스킬 역량에 부합: 스킬에 대해 정의된 기술 자료 콘텐츠 및 작업에 따라 목표가 현실적이고 달성 가능한지 확인합니다.

목표 설정에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

제작 지침

지침은 정보를 처리하고 제안을 생성하는 방법에 대한 AI 기술에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 이 섹션은 AI가 에이전트를 지원하기 위한 지침이므로 AI Assistant 기술을 AI 에이전트와 구별합니다.

• 스킬의 페르소나 정의(상담원의 보조자): 인간 상담원의 보조자로서 스킬의 역할과 전문성을 명확하게 설명합니다.

예: "청구 문의를 처리하는 상담원을 위한 전문가 AI Assistant입니다. 여러분의 역할은 고객 대화를 분석하고 상담원에게 가장 관련성이 높은 정보와 조치를 제공하여 청구 관련 질문을 해결하는 것입니다."

• 작업 및 의사 결정 흐름 개요: AI의 관점에서 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 대화에서 무엇을 찾아야 하는지, 어떤 유형의 제안이나 조치를 제공해야 하는지 AI에게 안내합니다.

예: "먼저 수하물 분실과 관련된 고객의 주요 문제에 귀를 기울이십시오. 그런 다음 항공편 세부 정보가 필요한 경우 상담원에게 '항공편 세부 정보 검색' 작업을 사용하도록 제안합니다. 클레임을 제기해야 하는 경우 에이전트에게 '분실 수하물 클레임 생성' 작업을 사용하도록 제안하십시오."

• 제안 형식 지정: AI에게 상담원에게 정보를 명확하고 간결하게 제시하도록 지시합니다.

예: "제안은 쉽게 읽을 수 있도록 명확하고 글머리 기호로 표시되어야 합니다. 조치 제안은 에이전트에 대한 조치 이름과 목적을 명확하게 명시해야 합니다."

• 명확한 작업 참조: AI가 작업을 제안해야 하는 경우 구성된 작업 이름을 명시적으로 참조합니다.

예: "고객이 '사기 청구'를 언급하면 상담원에게 <사기 조사 시작> 작업을 사용하도록 제안합니다."

• 오류 처리 및 대체 계획: AI가 자신 있거나 관련성 있는 제안을 제공할 수 없을 때 대응하는 방법을 AI에게 지시합니다.

예: "상담원의 현재 상황에 대해 확신 있는 제안을 제공할 수 없는 경우 상담원에게 '사용 가능한 관련 제안이 없습니다. 기술 자료를 참조하거나 관리자에게 문의하십시오.'"

• 가드레일 추가(지원 범위): AI가 정의된 범위 내에 있도록 상기시킵니다.

예: "제안은 항상 상담원의 고객 상호 작용을 지원하는 데 중점을 두어야 합니다. 비청구 질문에 답하거나 고객과 직접 상호 작용하려고 하지 마십시오."

지침 제공에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

기술 자료 구조화

기술 자료는 AI 기술을 위한 사실적 기반입니다. 조직은 상담원이 효과적으로 대응하거나 행동하는 데 도움이 되는 정보의 우선순위를 지정해야 합니다.

• 상담원 중심 콘텐츠: 상담원이 자주 설명, 문제 해결 또는 조치를 취해야 하는 정보의 우선 순위를 지정합니다. 상담원의 워크플로에 직접적으로 유용한 콘텐츠에 집중합니다.

예: "'환불 정책' 기사의 경우 정책 문구뿐만 아니라 일반적인 고객 질문 및 환불 처리를 위한 실제 단계도 포함하세요."

• 콘텐츠를 논리적으로 구성: KB 내의 범주를 사용하여 관련 정보를 그룹화합니다. 이를 통해 AI와 에이전트 모두 효율적으로 탐색하고 제안 관련성을 높일 수 있습니다.
• 정확성 및 일관성 보장: 모든 정보가 정확하고 최신 상태인지 확인합니다. 충돌하거나 오래된 콘텐츠를 피하십시오.
• 문서 품질 최적화:
  • 명확성: 평이한 언어를 사용합니다.
  • 간결함: 직접적이어야 합니다. AI와 상담원은 빠른 답변이 필요합니다.
  • 구조: 제목, 부제목, 글머리 기호 및 번호가 매겨진 목록을 사용하여 가독성을 높이고 AI가 핵심 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다.
  • 파일 크기: 검색 속도와 관련성을 개선하기 위해 매우 큰 문서를 더 작은 주제별 문서로 나누는 것이 좋습니다.
• 정기적인 검토 및 업데이트: KB 콘텐츠를 지속적으로 검토하여 관련성과 정확성을 유지합니다. 정책, 제품 또는 프로세스가 변경될 때마다 정보를 업데이트합니다.

기술 자료를 기술에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

작업 정의

작업은 AI 기술이 제안하거나 수행할 수 있는 특정 작업을 정의합니다. 작업을 구성할 때는 에이전트가 상담원에게 제공하는 프레젠테이션과 워크플로에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

• 행동 목표를 명확하게 정의: 행동 이름과 행동 설명 은 명확하고 간결하며 에이전트가 즉시 이해할 수 있어야 합니다.

예: 작업 이름: "주문 상태 검색"; 작업 설명: "이 작업은 주문 ID를 사용하여 고객 주문의 현재 상태를 가져옵니다."

• 복잡성 최소화: 개별 작업을 단순하고 집중적으로 유지합니다. 복잡한 다단계 프로세스를 더 작고 뚜렷한 작업으로 나눕니다.
• 사용자 입력을 정확하게 설명: 각 사용자 입력(슬롯)에 대해 AI가 필요한 정보를 정확하게 식별하고 수집할 수 있도록 명확한 설명을 제공합니다.
• 적절한 실행 모드 선택: 상담원에게 실행 모드 간의 차이점에 대해 교육합니다.
  • 중재되지 않은 모드: 상담원 검토가 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮은 작업(예: 간단한 상호 작용 세부 정보 기록)에 사용됩니다. 강력한 오류 처리를 보장합니다.
  • 중재 모드: 상담원 확인, 입력 또는 승인이 필요한 작업(예: 양식 제출, 중요한 데이터 확인)에 사용됩니다. 이렇게 하면 에이전트의 역량이 강화되고 정확성이 보장됩니다.

자세한 내용은 AI 제안 작업 이해 및 관리 문서를 참조 할 수 있습니다.

• 에이전트 워크플로 디자인: 작업이 Agent Desktop 에 어떻게 표시될지 고려합니다. 카드 레이아웃 구성을 사용하여 정보 표시에 영향을 줍니다.

작업 구성에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .