우리는 인터넷에서 'AI 혁명'이라고 부르는 시대의 한가운데에 있습니다 일상적인 작업 자동화부터 의사 결정 프로세스 강화에 이르기까지 인공지능 도구가 우리가 일하는 방식의 거의 모든 측면에 침투하고 있다는 사실을 눈치챘을 것입니다.
새롭게 떠오르는 AI 도구 중에는 방대한 지식 기반을 사용하여 답변과 실행 가능한 인사이트를 제공하는 지식 기반 에이전트가 있습니다.
이 글에서는 AI의 지식 기반 에이전트의 메커니즘, 업무 환경을 변화시키는 방법, 그리고 지식 기반 에이전트가 모든 미래 지향적인 팀의 필수 요소가 될 준비가 되어 있는 이유에 대해 설명합니다.
⏰ 60초 요약
- 지식 기반 에이전트는 지식 저장소에서 관련 정보를 액세스, 분석 및 전달하는 인공지능 시스템입니다
- 지식 기반 에이전트는 데이터를 저장하는 지식 기반과 추론을 위한 추론 시스템이라는 두 가지 주요 구성 요소를 기반으로 구축됩니다
- 지식 기반 에이전트는 입력을 수집하고, 해석하고, 관련 지식을 검색하고, 실행 가능한 결과물을 제공합니다
- 환자 지원을 위한 의료, 즉각적인 지원을 위한 고객 서비스, 규정 준수 관리를 위한 금융 등 다양한 분야에 적용 가능합니다
지식 기반 에이전트란 무엇인가요?
지식 기반 에이전트는 고급을 사용하는 AI 시스템입니다
AI 기술
구조화된 지식 저장소에서 정보를 액세스, 해석, 전달합니다. 이러한 에이전트는 데이터를 저장하는 것 외에도 데이터베이스에 저장된 지식을 분석하여 문제를 해결하거나 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
지식 표현 언어를 통해 기계가 읽을 수 있는 형식으로 지식을 표현함으로써 시스템이 해석하고 추론하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
여기에는 명제 논리, 일차 논리, 시맨틱 네트워크, 프레임, 온톨로지 등의 방법이 포함되며, 각각 관계와 실체를 표현하는 다양한 방법을 제공합니다. 기계가 지식을 저장하고, 결론을 도출하고, 여러 플랫폼에서 소통할 수 있게 해주는 KRL은 AI와 정보 시스템에 매우 중요합니다.
다른 AI 에이전트(챗봇이나 가상 비서 등)와 달리 지식 기반 에이전트는 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 또한 시간 관리와 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. 다음 통계를 살펴보세요
:
📌 예시: Rufus, Amazon의 AI 쇼핑 도우미 는 제품 카탈로그, 고객 리뷰, Q&A, 웹 정보를 아우르는 방대한 지식 기반을 활용하여 AI 지식 관리 에이전트로서의 기능을 수행합니다.
루퍼스는 자연어 처리를 통해 고객의 쿼리를 이해하고 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 관련 정보를 찾아 종합적인 답변을 생성합니다. 이 프로세스에는 지식 기반에서 관련 데이터를 검색하고 사용자의 쿼리 컨텍스트에 따라 데이터를 보강하는 과정이 포함됩니다.
사용자 피드백과 강화 학습을 통한 지속적인 학습을 통해 루퍼스는 응답을 개선하고 유용한 답변을 제공하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 본질적으로, 루퍼스는 쇼핑 관련 지식을 중앙 집중화, 정리, 배포, 개인화하여 고객이 정보에 입각한 구매 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
지식 기반 에이전트의 ## 구성 요소
인공지능의 모든 지식 기반 에이전트의 핵심에는 지식 기반과 추론 엔진이라는 두 가지 핵심 구성 요소가 있습니다. 이러한 구성 요소는 함께 작동하여 상황에 맞는 지능적인 인사이트를 제공합니다.
지식 기반
지식창고는 상담원의 두뇌라고 생각하면 됩니다. 지식창고에는 모든 필수 사실, 규칙, 유용한 정보가 저장되어 있으며 필요할 때마다 바로 사용할 수 있습니다. 지식창고는 단순히 선반 위에 놓여 있는 백과사전이 아니라 상담원의 의사결정에 적극적으로 도움을 주는 스마트한 기능을 제공합니다. 기존 데이터베이스와 달리
는 성장하고 진화합니다. 새로운 정보가 추가되고 오래된 세부 정보는 관련 답변을 제공하기 위해 교체됩니다.
지식창고는 스프레드시트와 같은 정형 데이터와 이메일이나 채팅 로그와 같은 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있으므로 모든 유형의 쿼리에 다용도로 사용할 수 있습니다.
추론 엔진
추론 엔진은 지식창고의 문제 해결 파트너와 같습니다. 정보를 가져올 뿐만 아니라 논리적 추론을 적용하여 데이터를 분석하고, 결론을 도출하며, 상담원의 지식을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
추론 엔진은 지식 기반 상담원에게 '추론'하고 상황에 맞는 스마트한 답변을 제공할 수 있는 능력을 부여합니다.
다음과 같은 인공 지능 기술을 사용하여 인사이트와 솔루션을 제공합니다:
기술 | 기술 | 의미 | 예시 | | ------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 추론 | 일반적인 규칙이나 사실을 사용하고 이를 적용하여 결론 도출 | 규칙: 10년 이상의 경력을 가진 모든 직원은 고위 관리 역할을 수행할 자격이 있다 사실: 알렉스는 12년의 경력을 가지고 있습니다결론: 알렉스는 고위 관리 역할을 수행할 자격이 있다 | 귀납 | 특정 예시 또는 패턴에서 일반화된 결론을 도출합니다. 이러한 결론은 확률이 높지만 보장되지는 않습니다. 추세 분석에 도움이 됩니다 관찰: 유연 근무제가 시행된 지난 3개월 동안 팀 생산성이 15% 증가했습니다 귀납적 결론: 유연 근무제가 생산성을 향상시킬 가능성이 있습니다 | 납치 | 관찰에서 시작하여 가장 가능성이 높은 설명을 찾기 위해 거꾸로 일합니다. 일반적으로 진단 또는 문제 해결에 사용됨 | 관찰: 시스템의 응답 시간이 비정상적으로 느림 가능한 설명(지식창고에서): 높은 서버 부하 또는 네트워크 문제귀납적 결론: 이전 인시던트를 기반으로 높은 서버 부하가 가장 가능성이 높은 원인입니다
자세히보기:
지식 기반 에이전트의 ## 유형
지식 기반 AI 에이전트는 각각 특정 요구 사항이나 환경을 처리하도록 설계된 다양한 양식으로 제공됩니다. 지식 기반 에이전트의 주요 유형과 다양한 시나리오에서 지식 기반 에이전트가 어떻게 탁월한지 살펴보겠습니다:
단순 반사 에이전트
단순 반사 에이전트는 AI의 '만약-그렇다면-저것'과 같은 전문가입니다. 미리 설정된 일련의 규칙을 따르며 이전 이벤트에 대한 걱정 없이 특정 입력에 즉각적으로 반응합니다. 예측 가능하고 반복적인 작업에 적합한 신뢰할 수 있고 직관적인 동반자라고 생각하면 됩니다.
예시: 의료 진단 시스템은 "발열, 발진, 관절 통증이 있으면 뎅기열을 제안하라"는 규칙을 사용하여 의사가 입력한 증상을 바탕으로 질병을 제안합니다
하지만 여기에 문제가 있습니다: 단순 반사 에이전트는 유연하지 않습니다. 미리 정의된 규칙에만 의존하기 때문에 상황이 너무 복잡해지거나 변화가 시작되면 이러한 에이전트는 적응하지 못합니다. 위의 예시를 보면, 환자에게 발열이나 발진 이외의 다른 증상이 있는 경우 AI 에이전트가 상태를 파악하지 못할 수 있습니다.
모델 기반 에이전트
모델 기반 에이전트는 의사 결정을 위한 AI 도구 는 환경에 대한 정신적 지도를 구축하여 다음 논리적 단계로 나아갑니다. 이 내부 모델은 모든 세부 사항을 알지 못하더라도 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다.
예시: 스마트 홈 시스템은 온도, 습도, 재실자 수 등의 요소를 포함하여 홈 환경의 내부 표현을 유지합니다. 온도가 사용자가 선호하는 설정을 초과하는 것을 감지하면 온도 조절기를 조정할 수 있습니다.
목표 기반 에이전트
이러한 에이전트는 원하는 목표에 대한 작업을 평가하여 특정 결과를 달성하는 데 중점을 둡니다. 다양한 옵션을 평가하고 성공을 위한 최선의 경로를 결정합니다. 다음과 같은 상황을 상상해 보세요
프로젝트 팀이 마감일을 지킬 수 있도록 지원 - 배경 지식에 따라 질문에 답변하고 프로젝트를 추적할 수 있는 단계를 선제적으로 제안합니다.
예시: GPS 내비게이션 시스템은 목표(위치 도달)와 교통량, 거리 등의 요소를 고려하여 목적지까지의 최적 경로를 계산하고, 효율적으로 목표를 달성할 수 있도록 경로를 동적으로 업데이트합니다.
유틸리티 기반 에이전트
유틸리티 기반 에이전트는 다음과 같은 멀티태스커입니다 직장에서의 /AI . 많은 일이 진행되고 있고 여러 가지 목표를 달성해야 할 때 이러한 에이전트는 최선의 조치를 취하기 위해 단계적으로 개입합니다. 이들은 가능한 것만 추구하는 것이 아니라 전체적으로 가장 큰 가치를 창출하는 것에 집중합니다.
예시: 리소스 할당 상황에서 유틸리티 기반 지능형 에이전트는 옵션을 평가하고 시간과 비용을 모두 절약할 수 있는 결정의 우선순위를 정할 수 있습니다. 리소스를 최대한 활용할 수 있는 가장 현명한 방법을 항상 찾아내는 AI 팀원이 있는 것과 같습니다.
자세히 보기: 10 가지 최고의 AI 협업 도구
지식 기반 에이전트의 작동 방식
다음은 지식 기반 에이전트의 기능에 대한 단계별 분석입니다:
1단계: 환경 인식하기
에이전트가 가장 먼저 하는 일은 환경으로부터 입력을 수집하는 것으로, 사용자 쿼리, 센서 판독값 또는 다른 시스템에서 오는 데이터일 수 있습니다. 고객 지원 시나리오를 생각해 보세요: 누군가 "계정 비밀번호를 어떻게 재설정하나요?"라고 질문합니다 상담원은 이 입력을 받아 가능한 해결책을 찾을 준비를 합니다.
2단계: 입력 해석하기
이 단계에서 자연어 처리(NLP)의 마법이 시작됩니다. 에이전트는 입력을 분석하여 사용자에게 필요한 것이 무엇인지 정확히 파악합니다. '재설정', '계정 비밀번호' 등의 핵심 문구를 파악하여 쿼리를 문제 해결 요청으로 인식합니다. 와 작업을 자동화하는 AI 이와 같이 사용자는 별도의 번거로움 없이 빠르고 정확한 응답을 받을 수 있습니다.
3단계: 지식창고에 액세스하기
다음으로 상담원은
또는
를 검색하여 가장 관련성 높은 정보를 찾아보세요. 이 소프트웨어는 저장된 사실, 규칙 및 기타 유용한 데이터를 검토하여 필요한 정보를 정확히 찾아냅니다. 이 경우 비밀번호 재설정에 대한 단계별 가이드를 가져올 수 있습니다. 바로 이 부분에서 잘 정리된 지식 기반 시스템이 큰 차이를 만들어냅니다.
4단계: 추론 및 의사 결정
이제 에이전트가 진정한 지능을 발휘합니다. 추론 엔진을 사용하여 검색된 지식에 논리적 규칙을 적용하여 관련성 있는 맞춤형 응답을 제공합니다. 사용자가 "재설정을 시도했지만 여전히 작동하지 않습니다"라고 멘션하면 에이전트는 이메일 오류나 잠긴 계정을 확인해보라고 제안할 수 있습니다. 단순히 답변을 제공하는 것이 아니라 문제를 면밀히 검토하여 최상의 해결책을 제시하는 것입니다.
5단계: 결과 전달하기
마지막으로 상담원이 명확하고 실행 가능한 방식으로 응답을 전달합니다. 간단한 텍스트 회신, 시각적인 단계별 가이드, 비밀번호 재설정 이메일 트리거와 같은 자동화된 조치 등이 있습니다. 적절한 AI 기반 지식창고 소프트웨어를 사용하면 이러한 작업이 원활하게 처리되어 사용자와 팀 모두의 시간을 절약할 수 있습니다.
지식 기반 에이전트가 가장 먼저 적용된 분야 중 하나는 의료 분야였습니다. MYCIN 1970년대 스탠포드에서 개발된 마이신은 박테리아 감염을 진단하고 치료법을 추천하기 위해 고안되었습니다. 정확성에도 불구하고 당시에는 윤리적, 법적 문제로 인해 널리 채택되지 못했습니다.
지식 기반 에이전트의 ## 장점
AI에서 지식 기반 에이전트의 장점은 다음과 같습니다:
번개처럼 빠른 의사 결정
의 도움으로 연결된 AI 이 에이전트는 방대한 지식 리포지토리를 스캔하여 필요한 정보를 즉시 정확하게 전달합니다.
예시: 서버 문제를 해결하는 IT 팀을 상상해 보세요. 에이전트가 오래된 매뉴얼을 뒤적이는 대신 지식창고에서 몇 초 만에 정확한 해결책을 찾아내어 아무도 눈치채기 전에 시스템을 다시 온라인 상태로 되돌릴 수 있습니다.
일관성 보장
사람의 실수로 오류가 발생하고 때로는 오래된 정보가 워크플로우에 슬그머니 들어가기도 합니다. 하지만 지식 기반 상담원은 그렇지 않습니다. 지식 기반 상담원은 검증된 최신 출처에서 정보를 추출하여 어떤 상황에서도 신뢰할 수 있고 정확한 응답을 보장합니다.
예시: 한 의료 기관에서 지식 기반 에이전트를 사용하여 환자의 질문에 답변합니다. 복약 지침부터 수술 후 관리에 이르기까지 조언은 항상 최신 의료 표준에 부합합니다.
비용 절감
이러한 에이전트는 반복적인 작업을 수행함으로써 인간 팀의 업무 부담을 덜어줍니다. 즉, 일상적인 질문에 소요되는 리소스를 줄이고 전략적 우선순위에 더 집중할 수 있습니다. 가장 좋은 점은? 품질은 절대 떨어지지 않습니다.
예시: 고객 서비스 팀이 상담원에게 의존하면 주문 업데이트 제공과 같은 간단한 문제를 즉시 해결할 수 있으므로 담당자가 더 복잡한 요청을 처리할 수 있습니다. 추가 스트레스도 없습니다.
✅ 사실 확인: 평균적으로 근로자들은 주당 업무 시간의 약 28%를 이메일 관리에 할애하고 있으며, 거의 20% 를 사용하여 내부 정보를 검색하거나 특정 작업을 도와줄 수 있는 동료를 찾을 수 있습니다.
검색 가능한 지식 저장소가 있으면 회사 정보 검색에 소요되는 시간을 최대 35%까지 줄일 수 있습니다. 또한 조직 내, 그리고 조직 간에 더 빠르고 효율적이며 효과적인 협업을 통해 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다.
원활한 업데이트
비즈니스 확장은 더 복잡한 프로세스와 데이터 관리를 의미하며, 이 모든 것을 인간 팀과 소통하고 관리하는 데 상당한 시간이 소요됩니다. 지식 기반 상담원은 비즈니스 성장에 따라 원활하게 적응합니다.
새로운 지식, 프로세스 또는 시장별 세부 정보로 리포지토리를 몇 초 만에 업데이트하여 AI 에이전트가 항상 팀이나 고객을 지원할 준비가 되어 있도록 할 수 있습니다. 비즈니스가 확장되거나 새로운 시장에 진출함에 따라 이러한 에이전트는 사용자와 함께 진화하여 늘어나는 수요를 무리 없이 처리합니다.
향상된 사용자 경험
끝없이 반복되는 정보 검색이나 답변 대기는 간단한 작업도 답답한 시련으로 바뀔 수 있습니다. 이러한 순간은 종종 직원과 고객 모두에게 좋지 않은 경험으로 이어져 불필요한 마찰을 유발합니다. 지식 기반 상담원은 즉각적이고 개인화된 응답을 제공함으로써 이러한 문제점을 제거합니다
예시: 마감 기한이 촉박한 프로젝트 팀이 상담원에게 작업 우선순위 지정에 대한 도움을 요청할 수 있습니다. 몇 초 만에 가장 먼저 처리해야 할 중요한 항목을 제안하여 팀이 목표를 달성할 수 있도록 명확하고 자신감을 줍니다.
자세히 보기: 웹 사이트에 AI를 통합하는 방법 /AI
프로젝트 관리를 위한 지식 기반 AI 에이전트
AI에서 지식 기반 에이전트의 가장 좋은 사용 사례 중 하나는 프로젝트 관리입니다.
프로젝트 팀은 종종 정보 과부하, 부정확한 데이터, 지식 보유 문제로 어려움을 겪습니다. 지식 기반 에이전트는 중앙 인텔리전스 허브 역할을 수행하여 팀이 상황을 추적하고 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필요한 인사이트와 지원을 제공함으로써 이러한 복잡성을 간소화합니다.
여기에서 ClickUp 은 현대의 팀을 위한 궁극적인 솔루션으로 한 단계 더 나아갑니다. 프로젝트 관리, 지식 관리, 채팅을 결합한 일을 위한 모든 것 앱으로, 더 빠르고 스마트하게 일할 수 있도록 도와주는 AI 기반의 앱입니다. ClickUp Brain clickUp의 강력한 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain은 팀의 중앙 지능 허브 역할을 하는 동적 지식 기반 에이전트입니다. ClickUp Brain은 단순히 지식을 저장하는 것이 아니라 능동적으로 생각하고, 추론하고, 적응하여 더 스마트하게 일할 수 있도록 도와줍니다.
ClickUp이 프로젝트 관리를 간소화하는 방법은 다음과 같습니다:
협업 지식 저장소 ClickUp 지식 관리 기능을 사용하면 내부 지식창고를 손쉽게 만들 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 사전 구축된 위키 템플릿으로 프로세스를 시작하거나 다른 도구에서 문서 또는 스프레드시트를 원하는 형식으로 가져올 수 있습니다.
clickUp 지식 관리를 사용하여 내부 지식창고 만들기_하기 ClickUp 문서 clickUp의 기본 제공 문서가 시작점입니다. 이를 통해 페이지를 만들고, 문서를 저장하고, 특정 프로젝트에 문서를 연결하여 작업 공간 전체에서 지식이 항상 연결되도록 할 수 있습니다.
또한, 모든 정보를 체계적으로 정리하고 쉽게 검색할 수 있도록 ClickUp 문서를 wiki로 변환할 수 있습니다. 직관적인 에디터는 풍부한 텍스트 형식을 지원하여 헤더, 배너, 따옴표, 코드 블록을 추가할 수 있습니다. 체크리스트, 이미지, 비디오, 프레젠테이션 등과 같은 미디어를 삽입하여 지식창고를 역동적이고 시각적으로 매력적으로 만들 수도 있습니다.
clickUp 문서를 wiki로 변환하여 내부 지식창고 생성하기_
지식베이스가 구축되면, ClickUp에 내장된 AI 비서인 ClickUp Brain이 모든 문서, 작업, 사람, 회사의 지식을 연결합니다(앞서 내부 지도 만들기에 대해 이야기한 것을 기억하시나요?). ClickUp Brain은 AI Knowledge Manager 기능을 통해 이 모든 것을 한곳에 모아줍니다.
수동으로 정보를 찾아 헤매는 대신 "지난 달의 XYZ 프로젝트 플랜 파일을 줄 수 있어?" 또는 "최신 마케팅 보고서가 어디 있어?"라고 ClickUp Brain에 간단히 물어볼 수 있습니다 중앙 허브에서 필요한 것을 즉시 검색하여 시간을 절약하고 중요한 세부 사항을 간과하지 않도록 보장합니다.
작업이나 문서와 관련된 즉각적인 답변을 얻으려면 ClickUp Brain을 사용하세요_
추론과 추론이 작동합니다
ClickUp Brain은 검색을 넘어 사용자와 함께 생각합니다.
제공자가 데이터를 제공하면 핵심 인사이트를 해석하고 추출합니다. 예를 들어, "이 보고서의 주요 트렌드는 무엇입니까?" 또는 "이 클라이언트 피드백을 어떻게 요약할까요?"라고 질문할 수 있습니다 ClickUp Brain은 입력을 분석하고 추론을 적용하여 더 나은 의사결정을 더 빨리 내릴 수 있도록 도와주는 상황 중심 인사이트를 제공합니다.
이 기능은 원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환하여 보다 현명한 의사결정을 위한 이상적인 tool이 되어줍니다.
파일을 기반으로 데이터를 추론하고 분석하도록 ClickUp Brain에 요청하세요
동적 적응성
강력한 지식과 추론 엔진을 기반으로 특정 요구사항에 맞게 콘텐츠를 맞춤화할 수 있는 것이 ClickUp Brain의 가장 큰 강점입니다.
프레젠테이션이나 프레젠테이션과 같은 텍스트를 제공하고 "기술 업계에 맞게 최적화할 수 있나요?" 또는 "클라이언트 이메일에 논리적인 문장을 더 추가해 주세요."라고 요청할 수 있습니다 콘텐츠를 동적으로 조정하여 정보를 쉽게 다듬고 용도를 변경할 수 있도록 도와줍니다.
이 기능을 사용하면 상황이나 대상에 관계없이 메시지와 문서가 항상 적절한 상태로 유지됩니다.
특정 산업에 맞는 콘텐츠 맞춤화를 위해 ClickUp Brain에 요청하세요
원활한 협업 지원 ### 원활한 협업 지원
회의 노트를 요약하는 것부터 스크립트를 필사하고 팀원들과 공유하는 것까지, ClickUp Brain은 커뮤니케이션을 원활한 프로세스로 바꿔줍니다.
ClickUp Brain
ClickUp은 프로젝트 관리, 브레인스토밍 옵션, 작업 관리, 프로젝트 계획, 문서 관리 등 많은 기능을 한곳에서 제공합니다. 사용하기 쉽고 UI가 잘 디자인되어 있으며 팀 내 및 다른 팀과의 협업이 더 쉬워졌기 때문에 확실히 생활이 비교적 쉬워졌습니다. 작업을 더 잘 관리하고, 작업을 쉽게 추적하고 보고할 수 있었으며, 진행 중인 일일 허들을 기반으로 향후 계획을 쉽게 세울 수 있었습니다
Ansh Prabhakar, 비즈니스 프로세스 개선 분석가, Airbnb
ClickUp의 연결형 검색 ClickUp의 연결 검색 는 지식 기반 도우미 역할을 하는 또 다른 흥미로운 기능입니다. 이 기능을 사용하여 문서, 파일 또는 작업을 찾을 수 있습니다.
스마트 추론 기능은 정확한 키워드가 없더라도 도구가 문맥을 이해하여 관련 결과를 표시하도록 도와줍니다. 클라이언트 회의를 준비하거나 오래된 프로젝트 노트를 추적할 때 시간을 절약할 수 있습니다.
clickUp 연결 검색을 사용해 작업 공간에서 원하는 정보를 찾으세요_
ClickUp의 연결 검색이 도움이 됩니다:
- ClickUp, 연결된 앱 또는 로컬 드라이브에서 파일 찾기
- 개인화되고 관련성 높은 검색 결과 얻기
- 연결된 바로 가기 또는 나중에 사용할 수 있도록 텍스트 저장과 같은 맞춤형 검색 명령어 추가
산업 전반에 걸친 지식 기반 에이전트의 활용 ## 사례
지식 기반 에이전트를 다양한 산업 분야에서 지식 수준에 따라 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요:
헬스케어: 더 나은 환자 치료 지원
의료 분야에서는 정확성과 속도가 모든 차이를 만들 수 있습니다. 지식 기반 에이전트는 프로토콜, 연구 및 환자 기록에 대한 즉각적인 액세스를 제공하여 의료 전문가를 지원함으로써 정보에 입각한 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 합니다.
또한 증상, 약물, 예정된 예약에 대한 질문에 답함으로써 환자를 직접 지원하여 치료 접근성을 높입니다.
🌻 예시: The 메이요 클리닉의 증상 검사기 는 지식 기반 에이전트를 사용하여 사용자가 증상에 따라 자신의 건강 문제를 이해할 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 방대한 의학 지식 기반을 기반으로 잠재적 조건과 권장 사항을 받아 적절한 치료를 받을 수 있도록 안내합니다.
메이요 클리닉 경유
고객 지원: 사용자 경험의 재정의
고객의 기대치는 그 어느 때보다 높으며, 지식 기반 시스템의 일부인 지식 기반 상담원은 답변이 없는 쿼리가 없도록 합니다. 일반적인 문제 해결부터 제품 기능 안내에 이르기까지 이러한 상담원은 보다 빠르고 일관성 있으며 불편함 없는 지원을 제공합니다.
🌻 예시: Zendesk의 응답 봇 은 고객 문의에 자동으로 응답합니다. 회사의 지식창고에서 정보를 가져와 일반적인 질문에 즉시 답변하여 응답 시간을 단축합니다.
재무: 규정 준수 및 명확성 보장
금융 분야에서는 정확성과 규정 준수가 요구되므로 지식 기반 에이전트의 역할이 매우 중요합니다. 이러한 상담원은 지식 표현을 통해 규정 준수 규칙, 대출 지침 또는 계정 정책을 효율적으로 정리하고 검색합니다. 고객을 위해 투자, 모기지 또는 세금 규칙에 대한 복잡한 질문에 사용 가능한 지식에 따라 답변합니다.
🌻 예시: 울터스 클루버의 원섬엑스 레그 매니저 는 금융 서비스 회사의 규정 준수를 지원하는 AI 비서입니다. 규제 콘텐츠를 취합하고 실행 가능한 인사이트를 제공합니다
IT 및 기술: 문제 해결 간소화
지식 기반 에이전트는 빠른 참조 전문가 역할을 수행하여 IT 및 기술 분야의 문제 해결을 간소화합니다. 이들은 팀이 네트워크 문제, 소프트웨어 오류 또는 사용자 온보딩 질문을 즉시 해결할 수 있도록 지원합니다.
🌻 예시:
는 일반적인 기술 문제 및 쿼리에 대한 자동화된 응답을 제공하여 IT 지원팀을 지원하는 지식 기반 챗봇입니다.
ClickUp을 사용하여 지식창고 만들기
AI 시스템의 지식 기반 에이전트는 실시간 인사이트를 제공하고 팀이 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원함으로써 팀의 생산성과 협업을 혁신하고 있습니다.
이러한 에이전트는 이전 패턴과 현재 시장 동향을 분석하여 지능적인 행동을 보여줌으로써 비즈니스가 문제를 예측하고 기회를 활용할 수 있도록 도와줍니다. ClickUp은 이러한 의사 결정 지원 시스템의 강력한 기능을 작업 공간에 직접 제공합니다.
ClickUp Brain 및 연결 검색과 같은 기능을 통해 워크플로우를 간소화하고 팀이 관련 문서, 프로젝트 세부 정보 및 역사적 데이터를 쉽게 검색할 수 있는 중앙 집중식 지식 기반에 액세스할 수 있습니다.
이러한 원활한 통합을 통해 팀에 정보를 제공하고 생산성을 크게 높일 수 있습니다. 다음 단계로 넘어가기
clickUp에 가입하세요
에 가입하여 최고의 지식 기반 에이전트로 만들어 보세요!