IntentRefiner: AI 기반 이슈 정제로 빠른 지원 자동화

Source: Dev.to

내가 만든 것

저는 IntentRefiner라는 AI 에이전트를 만들었습니다. 이 에이전트는 모호하고 감정적이거나 구체성이 부족한 사용자 불만을 자동으로 명확하고 실행 가능한 인텐트로 변환하여 내부 워크플로우에 활용합니다. 입력을 조용히 처리하고, 반복되는 실패 패턴을 식별하며, 왕복 대화 없이 구조화된 내부 실행 데이터를 출력합니다. 이를 통해 라우팅, 해결 속도, 그리고 지원 팀의 의사결정이 개선됩니다.

Demo: IntentRefiner Demo
Agent configuration:

데모는 에이전트가 비구조화된 사용자 불만을 받아 정제된 인텐트, 신뢰도 점수, 카테고리, 매칭된 이슈, 제안 태그를 출력하는 방식을 보여줍니다.

Algolia Agent Studio를 사용한 방법

• Targeted prompting: 패턴 인식과 실행 가능한 출력에 중점을 두도록 프롬프트를 설계했습니다.
• Indexed data retrieval: 과거 이슈를 동적으로 조회하여 반복 문제에 대한 확률적 신호를 제공합니다.
• Structured output enforcement: 에이전트가 유효한 JSON만 반환하도록 지시해 하위 시스템과의 일관된 통합을 보장했습니다.
• Historical indexing: Algolia Agent Studio를 활용해 과거 이슈와 학습 예시를 인덱싱함으로써 에이전트가 패턴을 감지하고 새로운 입력을 상황에 맞게 정제할 수 있게 했습니다.

빠른 검색이 중요한 이유

빠르고 상황에 맞는 검색은 에이전트가 과거 이슈를 신속히 참조하고 실시간으로 높은 신뢰도의 정제된 인텐트를 생성하도록 돕습니다. 이는 수동 트리아지를 감소시키고 응답 시간을 단축시키며, 과거 이슈에서 얻은 인사이트를 즉시 실행 가능한 형태로 제공하게 합니다. Algolia의 속도와 관련성은 AI 에이전트의 정확도와 활용성을 직접적으로 향상시킵니다.