생성형 AI 헬프 센터 및 연결된 지식 소스 에서 정보를 가져와 사용자에게 답변을 제공합니다. 생성형 AI 를 위해 콘텐츠가 청크되어 데이터베이스에 저장되므로 답장을 생성하는 데 가장 일치하는 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.
생성형 AI 콘텐츠가 명확하고, 간결하며, 완전할 때 가장 잘 작동합니다. 생성형 AI 기능을 사용하는 경우에는 문서를 최적화하여 생성형 응답의 품질과 정확성을 개선할 수 있습니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
생성형 AI 에서 지식 소스를 사용하는 방식 이해하기
생성형 AI 지식 소스를 사용하기 위해 텍스트가 청크로 나뉩니다. 청킹은 RAG(retrieval-augmented Generation)의 첫 번째 단계입니다. RAG를 사용하면 대규모 언어 모델(LLM)이 연결된 지식 소스의 정보를 사용할 수 있습니다.
이러한 청크는 시맨틱 의미별로 정리된 데이터베이스에 저장됩니다. 사용자 메시지를 보낼 때 해당 메시지의 의미를 저장된 청크의 의미와 비교합니다. 그런 다음 생성형 AI 가장 일치하는 청크를 사용하여 응답을 생성합니다.
- 지식 콘텐츠를 가져와 청크로 분할합니다.
- 각 청크는 청크의 의미론적 의미를 나타내는 숫자 벡터와 함께 저장됩니다.
- 생성형 AI 사용자 메시지를 저장된 벡터와 비교합니다.
- 생성형 AI 일치하는 정보를 사용하여 답장을 생성합니다.
지식 콘텐츠에서 만들어진 텍스트 청크는 생성형 AI 의 소스이므로 콘텐츠가 명확하고 완전하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
생성형 AI 를 위한 콘텐츠 최적화를 위한 성공 사례
생성형 AI 명확하고, 간결하며, 완전한 콘텐츠에서 가져올 때 가장 효과적입니다. 훌륭한 준비는 생성형 AI 더 빠르고 정확한 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다.
이러한 가이드라인의 대부분은 일반적으로 훌륭한 문서 작성에도 적용되지만 실제 청중의 필요에 맞게 일부 가이드라인을 조정해야 할 수도 있습니다.
AI 사용을 위한 콘텐츠 작성을 위한 성공 사례
콘텐츠 작성 시 다음 성공 사례를 사용하세요.
- 콘텐츠가 주제에 집중되도록 합니다 . 주제를 완전히 다루고 관련 없는 여러 주제를 다루지 않도록 합니다.
- 완전한 답변을 제공합니다 . 각 문서는 답변을 암시하는 것이 아니라 사용자의 질문에 직접 답변해야 하며, 사용자에게 필요한 전후상황을 제공해야 합니다.
- 독립적인 콘텐츠를 만드세요 . 각 문서는 사용자가 필요로 하는 모든 정보를 포함해야 하며 링크를 피해야 합니다.
- 문구를 명확하고 간결하게 유지하세요 . 단락은 짧고 집중적이어야 하며, 직설적이고 요점을 전달하는 문장이어야 합니다.
- 중복 제거 중복 문서나 충돌하는 정보를 모두 제거합니다.
- 용어를 정의합니다 . 용어 전체를 설명하고 처음 사용할 때 약어를 철자합니다.
- 사용자들이 익숙한 문구를 사용하세요 . 사용자들이 사용하고 제품이나 서비스에서 사용되는 문구를 사용하세요.
- “it” 또는 “they”와 같은 모호한 대명사를 사용하지 마세요 . 이전 컨텍스트에 의존하는 대명사를 사용하는 대신 명사를 반복합니다.
AI 사용을 위한 콘텐츠 구성 및 서식 지정을 위한 성공 사례
- 제목으로 콘텐츠를 구성하세요 . 명확한 머리글과 하위 머리글을 사용하여 콘텐츠를 논리적인 섹션으로 나누세요.
- 구조화된 목록을 사용합니다 . 사실이나 팁에는 불릿 포인트를 사용하고 절차에는 번호 목록을 사용하세요.
- 중첩된 안내를 피하세요 . 여러 솔루션이 있는 경우에는 더 넓은 단계 내의 하위 단계가 아닌 별도의 안내로 각각 제시합니다.
- 전체 안내를 포함합니다 . 질문에 답변하거나 문제를 해결하는 데 필요한 모든 단계를 나열합니다.
- 제목에서 질문이나 주제를 반복합니다 . 이렇게 하면 청킹 중 컨텍스트가 손실되지 않고 질문이 답변에서 분리되는 것을 방지할 수 있습니다.
- 사진에 텍스트를 추가하세요 . 이미지, 동영상 또는 다이어그램을 설명하는 텍스트를 포함하세요. 생성형 AI 텍스트만 해석합니다.
- 테이블을 사용하지 마세요 . 최소한의 텍스트로 된 비교표가 효과적일 수 있지만 일반적으로 LLM이 문장보다 표의 정보를 이해하기가 더 어렵습니다.
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