AI 프롬프트 액션

  • 에 게시됨 Aug 7, 2025
  • 4 읽은 시간(초)
  • Pete Hartnett
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AI 프롬프트 액션

AI 프롬프트 액션을 사용하면 Tulip 자동화 내에서 직접 대규모 언어 모델(LLM)을 활용할 수 있습니다. 이 액션은 사용자가 정의한 사용자 지정 프롬프트에 따라 텍스트를 처리하고, 데이터를 분석하고, 지능적인 응답을 생성하는 유연한 방법을 제공합니다.

작동 방식

AI 프롬프트 액션은 입력 메시지를 받아 대규모 언어 모델에 직접 전송한 다음 AI가 생성한 응답을 반환하는 간단한 작업입니다. 이 액션을 사용하여 간단한 분류부터 복잡한 분석 및 요약에 이르기까지 다양한 텍스트 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

구성

입력 메시지

입력 메시지는 대규모 언어 모델에 직접 전송되는 프롬프트입니다. 여기에는 다음과 같은 내용이 포함되어야 합니다. - AI가 수행하기를 원하는 작업에 대한 명확한 지침 - AI가 처리해야 하는 데이터 또는 컨텍스트 - 출력에 대한 특정 서식 요구 사항

객체 작업

AI 프롬프트 액션에 개체나 개체 목록을 보낼 때는 AI가 콘텐츠를 제대로 읽을 수 있도록 TOTEXT() expression 로 감싸서 보내야 합니다.

예:"이 결함 데이터 분석:" + TOTEXT(@variable.my_object)

효과적인 프롬프트 작성

명확하고 구체적이어야 합니다.

AI가 수행하기를 원하는 작업을 명확하게 설명하는 프롬프트를 작성하세요. 모호한 표현은 피하고 구체적인 지침을 제공하세요.

양호: "심각도 설명에 따라 이 결함을 '심각', '중대' 또는 '경미**'** 로 분류하세요."불량: "어떤 종류의 결함인가요?"

배경 정보 제공

관련 배경 정보를 포함하고 작업의 목적을 설명합니다.

예:"품질 관리를 위해 제조 결함을 분석하고 있습니다. 다음 결함 설명에 따라 중요, 중대 또는 경미로 분류하세요."- 중요: 안전 문제 또는 완전한 제품 고장 - 중대: 중대한: 성능에 영향을 미치는 기능적 문제- 경미한: 외관상 또는 사소한 기능적 문제

카테고리 이름만 입력하세요.

결함 설명:" + TOTEXT(@variable.defect_data)```

예제 사용

가능하면 원하는 입력 및 출력 형식의 예제를 포함하여 AI의 응답을 안내하세요.

예:```"다음 생산 데이터를 주요 지표 및 추세에 중점을 두고 2~3문장으로 요약하세요.

형식 예시 "생산은 Y%의 효율로 X 유닛을 완료했습니다. 주요 병목 현상은 Z였으며, 이로 인해 가동 중단 시간이 A분이 발생했습니다."

생산 데이터:" + TOTEXT(@variable.production_summary)```

일반적인 사용 사례

결함 분류

설명, 이미지 또는 센서 데이터를 기반으로 결함을 자동으로 분류합니다.


결함 세부 정보:" + TOTEXT(@변수.결함\_기록) +

"형식으로 응답하세요: 카테고리: 카테고리: [카테고리], 우선순위: [우선순위] "```

### 데이터 요약

생산 보고서, 품질 메트릭 또는 운영 데이터에 대한 간결한 요약을 생성하세요.

"```오늘의 생산 메트릭에 대한 간략한 요약을 작성합니다: "

* TOTEXT(@variable.daily\_production\_data)+

"중점 사항: 출력량, 효율성 비율, 품질 점수 및 주목할 만한 문제.100단어 이내로 제한합니다. "```

### 텍스트 분석 및 추출

유지 관리 로그나 운영자 노트와 같은 비정형 텍스트에서 특정 정보를 추출합니다.

"```이 유지 관리 로그에서 근본 원인 및 권장 조치를 추출합니다:

로그 항목:" + TOTEXT(@variable.maintenance\_log) +

"응답 형식을 다음과 같이 지정합니다:근본 원인: [원인]권장 조치: [조치]"```

### 콘텐츠 생성

데이터 입력을 기반으로 표준화된 보고서, 알림 또는 문서를 생성합니다.

```"이 생산 데이터를 기반으로 교대 근무 인수인계 보고서 생성:"

+TOTEXT(@variable.shift\_data) +

"포함: 완료된 작업, 진행 중인 문제, 다음 교대 근무 우선순위, 경영진 검토에 적합한 전문적인 어조를 사용하세요."```

## 테스트 및 검증

### 입력 데이터 기록

항상 입력 메시지를 먼저 테이블에 기록하여 AI 프롬프트 작업을 테스트하세요. 이를 통해 다음과 같은 사항을 확인할 수 있습니다: - 프롬프트의 형식이 올바른지- 변수가 올바르게 확인되고 있는지- 개체가 텍스트로 적절하게 변환되고 있는지- AI가 완전한 정보를 수신하고 있는지를 확인합니다.

**테스트 방법:**1. '입력 메시지' 및 'AI 응답'에 대한 열이 있는 테스트 테이블을 만듭니다.2. AI 프롬프트 액션에 전송되는 정확한 입력을 기록합니다3. 일관성을 보장하기 위해 몇 가지 예제를 검토합니다4. 기록된 결과를 바탕으로 프롬프트를 조정합니다.

### 출력 품질 검증

AI 응답이 품질 표준을 충족하는지 모니터링- 응답이 지정된 형식을 따르는지 확인- 알려진 예시와 비교하여 정확성 검증- 에지 케이스 및 비정상적인 입력 테스트- 시간이 지나도 일관된 성능 모니터링

### 가변성 처리

AI 응답은 실행마다 다를 수 있습니다. 고려 사항: - 보다 구체적인 프롬프트를 사용하여 변동성 줄이기- 중요한 출력에 대한 유효성 검사 로직 구현- 예상치 못한 응답에 대한 대체 절차 마련- 프로덕션에서 AI 성능에 대한 정기적인 검토

## 모범 사례

### 프롬프트 엔지니어링

* 간단하게 시작하고 결과에 따라 반복
* 대표적인 데이터 샘플로 테스트
* 일관된 용어와 서식 사용
* 복잡한 작업을 더 작고 집중된 프롬프트로 나누기

### 데이터 준비

* AI로 보내기 전에 입력 데이터 정리 및 서식 지정
* 모든 개체 및 목록 입력에 `TOTEXT()` 사용
* AI를 혼동할 수 있는 불필요한 정보 제거
* 데이터 개인정보 보호 및 보안 요건 충족

### 오류 처리

* AI가 예상대로 응답하지 않는 경우에 대비한 계획 수립
* AI 출력에 대한 유효성 검사 구현
* 중요한 프로세스에 대한 백업 절차 마련
* AI 작업 성능 모니터링 및 기록

### 성능 최적화

* 명확성을 유지하면서 프롬프트를 간결하게 유지하세요.
* 불필요한 대량의 데이터 전송 방지
* 가능한 경우 유사한 요청을 일괄 처리하는 것을 고려하세요.
* 응답 시간을 모니터링하고 필요에 따라 조정

## 문제 해결

### 일반적인 문제

* **비어 있거나 불완전한 응답:** 메시지가 명확하고 필요한 데이터가 모두 포함되어 있는지 확인합니다.
* **예상치 못한 형식:** 프롬프트에서 원하는 출력 형식에 대해 더 구체적으로 설명하세요.
* **일관되지 않은 결과:** 프롬프트에 제약 조건 및 예제를 더 추가하세요.
* **개체 데이터가 표시되지 않음:** 객체를 읽을 수 있는 텍스트로 변환하기 위해 `TOTEXT()를` 사용하고 있는지 확인하세요.

### 디버깅 단계

1. AI에 전송되는 정확한 입력 메시지를 기록하세요.
2. 샘플 데이터로 프롬프트를 수동으로 테스트합니다.
3. 프롬프트를 점진적으로 단순화하여 문제를 분리합니다.
4. 모든 변수가 제대로 해결되는지 확인합니다.
5. `TOTEXT()`를 사용하여 개체 데이터가 올바르게 변환되고 있는지 확인

AI 프롬프트 액션은 Tulip 앱에서 지능적인 자동화를 위한 강력한 가능성을 열어줍니다. 간단한 사용 사례부터 시작하여 기능 및 모범 사례에 익숙해지면 점차 더 정교한 프롬프트를 구축할 수 있습니다.