지식 및 RAG
문서, 티켓, 이커머스 데이터를 동기화하여 지식 베이스 챗봇과 헬프센터 FAQ가 추측이 아닌 실제 콘텐츠를 기반으로 답변할 수 있도록 합니다.
많은 "AI 지원" 도입이 실패하는 공통점은 모델 컨텍스트에 승인된 원문이 포함되어 있지 않다는 것입니다. 본격적인 어시스턴트는 생성 전에 업로드, 커넥터, 크롤링을 통해 조각을 가져옵니다. FlexyAgents는 이 경로를 핵심 기능으로 다룹니다 — 에이전트별 지식 범위, 여러 소스의 조합, 검색 결과 인용 또는 불확실성 명시를 요구하는 프롬프트입니다.
본 가이드에서는 팀이 Notion, Zendesk, Confluence, 파일 스토리지, 이커머스, 공개 URL을 고객과 직원 모두에게 신뢰할 수 있는 파이프라인에 연결하는 방법을 설명합니다.
커넥터에 착수하기 전에 각 어시스턴트가 무엇을 알 수 있는지 명확히 하세요. 공개 헬프, 내부 runbook, 파트너용 첨부 자료는 의도적으로 허용하지 않는 한 동일 인덱스를 공유해서는 안 됩니다. FlexyAgents는 에이전트별로 지식 베이스를 할당하여 고객용 위젯이 HR 정책을 검색하지 않도록 합니다.
소스, 업데이트 빈도, 담당자를 기록하세요 — 조달 및 IT가 어느 시점에서든 이 자료를 요청합니다.
업로드는 PDF나 일회성 문서용, 커넥터는 Zendesk·Notion·Confluence를 최신 상태로 유지하며, 크롤링은 공개 HTML이 정본인 사이트용입니다.
Q&A 쌍은 직접 인용이 필요한 답변(환불 기한, 컴플라이언스 조항 등)을 위해 장문과 공존할 수 있습니다.
Shopify와 WooCommerce를 통해 "주문은 어디에 있나요?"를 정적 FAQ가 아닌 실제 풀필먼트 데이터로 답변할 수 있습니다.
사기, 차지백, 계정 탈취는 사람에게 에스컬레이션하세요 — 어시스턴트는 상태와 정책을 검색하며, 위험 판단은 수행하지 않습니다.
검색만으로는 부족합니다 — 템플릿은 모델을 passage 내에 제한하고, 신뢰도가 낮을 경우 링크를 제시하며, 한도에 도달하면 티켓을 생성해야 합니다.
빈번한 쿼리와 검색 실패를 분석하여 모델이 상상으로 공백을 메우기 전에 콘텐츠를 업데이트하세요.
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