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관리자는 작업 빌더를 OpenAI와 같은 외부 시스템에 연결하여 자동화된 워크플로우에서 Zendesk를 외부 시스템과 연결하여 공동 작업을 개선하고 여러 플랫폼 간에 원활한 경험을 유지할 수 있습니다.
참고: 작업 플로우에서 외부 시스템과 관련된 단계를 통칭하여 외부 작업이라고 합니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
  • OpenAI를 작업 빌더에 연결하기
  • 작업 플로우에서 OpenAI 작업 사용하기

OpenAI를 작업 빌더에 연결하기

작업 플로우에 외부 작업을 포함하기 전에 작업 빌더를 외부 시스템에 연결해야 합니다.

작업 플로우에서 사용하기 위해 외부 시스템에 연결할 때 다음 성공 사례를 권장합니다.
  • 작업 플로우에 의해 수행된 모든 외부 작업은 외부 시스템을 연결한 사용자가 한 것으로 표시됩니다. 따라서 각 외부 시스템에 연결할 때 개인 자격 증명보다는 전용 서비스 계정을 사용하는 것이 가장 좋습니다.
  • 모든 연동 서비스가 필요한 범위에 대한 액세스를 요청합니다. 하지만 외부 시스템에 연결을 승인하기 전에 반드시 범위를 검토하고 검증해야 합니다.
  • OpenAI와 같은 API 키 기반 도구의 자격 증명을 관리할 때는 키를 안전한 보관소나 자격 증명 관리 프로그램에 저장하는 것이 가장 좋습니다.
작업 빌더를 OpenAI에 연결하려면 다음과 같이 하세요.
  1. 관리 센터의 사이드바에서 앱 및 연동 서비스를 클릭한 다음 작업 > 작업 플로우를 선택합니다.
  2. 작업 플로우를 만들거나 편집합니다.
  3. 단계 사이드바를 엽니다.
  4. 외부 작업 아래에서 OpenAI를 클릭합니다.
  5. 연결을 클릭합니다.
  6. API 키를 사용하여 계정을 인증합니다.
    참고:
    • OpenAI 단계로 작업 플로우를 테스트하거나 사용할 때까지는 연결이 확정되지 않습니다.
    • 작업 플로우에 의해 수행된 모든 외부 작업은 외부 시스템을 연결한 사용자가 한 것으로 표시됩니다. 따라서 각 외부 시스템에 연결할 때 개인 자격 증명보다는 전용 서비스 계정을 사용하는 것이 가장 좋습니다.

시스템에 연결된 후에는 연결되었다는 표시와 연결된 인스턴스에 대한 세부 정보, OpenAI에서 사용할 수 있는 작업을 볼 수 있습니다.

작업 플로우에서 OpenAI 작업 사용하기

OpenAI 작업 단계를 통해 상담사에게 긴 티켓에 대한 AI 생성 요약을 제공하고, 티켓에서 부정적 감정의 어조를 식별하여 전문 팀에 전달하고, 티켓 태그로 사용할 수 있는 키워드를 추출하고, 맞춤형 AI 모델을 사용하여 고객 메시지를 분석할 수 있습니다.

GPT 5.0은 모든 OpenAI 단계에서 지원됩니다. 더 나은 맥락 이해와 더 자연적인 응답을 제공하여 자동화 기능을 개선합니다.

다음 OpenAI 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 감성 분석
  • 텍스트 요약
  • 키워드 추출
  • 프롬프트 보내기

감성 분석하기

감성 분석 작업을 사용하여 텍스트의 감정적 어조를 감지하세요.

이 작업에는 다음과 같은 입력과 출력이 있습니다.

  변수
입력 model, text
출력 sentiment

텍스트 요약하기

텍스트 요약 작업을 사용하여 방대한 양의 텍스트를 간략한 요약으로 압축하세요.

이 작업에는 다음과 같은 입력과 출력이 있습니다.

  변수
입력 model, text
출력 summary

키워드 추출하기

키워드 추출 작업을 사용하여 주요 주제나 엔터티를 식별하세요. 그런 다음 티켓의 태그로 사용할 수 있습니다.

이 작업에는 다음과 같은 입력과 출력이 있습니다.

  변수
입력 model, text
출력 keywords

프롬프트 보내기

프롬프트 보내기 작업을 사용하여 OpenAI API에서 사용자 지정 프롬프트와 응답을 정의하세요. 예를 들어 다음과 같은 프롬프트가 있을 수 있습니다.
Analyze this ticket and categorize it into one of the following: Billing, Technical Issue, Feature Request, Bug Report, General Inquiry.
Ticket:[description]
여기서 [description]은 변수 추가를 클릭하여 값으로 대체됩니다.

  변수
입력 model, text
출력 content
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