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런타임 AI

개요

Forguncy의 런타임 AI 기능은 개발자가 지능형 인터랙션 기능을 포함한 업무 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 지원하며, 다음 설계 원칙을 따릅니다.

  • 빠르고 효율적: 프롬프트 편집기, 이벤트 메커니즘, 함수 호출을 통해 기존 시스템의 업무 로직과 빠르고 매끄럽게 연결됩니다.

  • 개인화 커스터마이징: 범용 AI 기능을 제공하는 동시에 다양한 업무 시나리오에 맞는 깊이 있는 커스터마이징도 지원합니다.

AI 설정

설정 관리

1. 설정 파라미터:

  • 설정 이름(커스텀 식별자)

  • API Host(LLM 서비스 주소)

  • API Key(인증 키)

  • API Model Name(사용할 모델 지정)

  • 고급 파라미터(선택 사항, 예: 최대 출력 토큰 수 Max_Tokens, 샘플링 온도 Temperature, 핵 샘플링 Top_P)

2. 설정 작업:

  • 설정은 프로젝트 파일과 함께 저장됩니다.

  • 기본 모델을 지원하며, 다른 설정으로 언제든지 전환할 수 있습니다.

  • JSON 가져오기/내보내기를 지원하여 설정 마이그레이션이 편리합니다.

  • 애플리케이션 배포 후에는 관리 콘솔에서 설정 파라미터를 변경할 수 있습니다.

주의: 런타임 설정과 디자인 시 설정은 서로 독립적입니다.

핵심 기능

AI 어시스턴트 명령

기능 특징:

  1. 다중 위치 지원: 페이지 측과 서버 측 모두에서 사용 가능합니다.

  2. 파라미터 설정:

    • 모델 선택

    • 시스템/사용자 프롬프트 편집

    • 함수 정의 목록(Function Calling)

    • 입출력 설정

특화 기능: 구조화된 데이터 출력

기본적으로 대규모 모델은 순수 텍스트 형태로 결과를 반환합니다. 개발 요구를 충족시키기 위해 다음 두 가지 결과 유형 옵션을 제공합니다.

  1. 텍스트 — 원본 텍스트 출력(기본 모드)

  2. JSON 자동 추출 — 응답 내 JSON 구조 조각을 식별하고 추출하여 JSON 텍스트를 직접 반환

이 기능은 JSON 데이터 처리 과정을 간소화하여, 개발자가 별도의 파싱 로직을 작성하지 않고도 구조화된 데이터를 얻을 수 있도록 합니다.

대표적인 활용 예시:

반환 결과 유형: 텍스트

사용자 프롬프트: "[%AiUserInput%]을 영어로 번역해줘"
입력: "안녕하세요" → LLM 출력: "Hello"
실제 출력: "Hello"

반환 결과 유형: JSON 문자열 추출 시도

사용자 프롬프트: "[%AiUserInput%]을 몇 가지 나열하고 JSON 목록으로 출력해줘"
입력: "과일" → LLM 출력: "네, 과일 몇 가지를 나열했습니다. ```json["사과","바나나","배"]```"
실제 출력: ["사과","바나나","배"]

AI 대화 셀

설정 흐름:

  1. 런타임 AI 모델을 설정합니다.

  2. 셀 유형을 "AI 대화 셀" 로 설정합니다.

  3. 페이지를 실행하여 인터랙션을 진행합니다.

핵심 설정 항목:

설정 항목

설명

AI 모델 선택

설정된 모델 간 전환

데이터 소스 바인딩

업무 데이터 테이블과 연결

시스템 프롬프트

AI의 역할과 작업을 정의

사용자 프롬프트

입력 템플릿 설정

함수 정의(Function Calling)

AI가 실행 가능한 명령 확장

고급 기능:

  • 이벤트 응답: 새 대화 생성, 메시지 추가 시 명령을 트리거

  • 화면 커스터마이징: 타이틀바, 타임스탬프 등 표시 제어

  • 인터랙션 작업: 메시지 관리, 대화 초기화 등

특화 기능: 카드 메시지

AI 대화 셀은 "컴포넌트 메시지 추가" 작업을 통해 Forguncy 컴포넌트(예: 컴포넌트 페이지에 배치된 데이터 테이블, 차트, 폼 등)를 구조화된 카드 형태로 대화 흐름에 삽입할 수 있어 다음을 구현합니다.

  • 시각적 데이터 표현: 동적 업무 데이터를 직접 표시

  • 인터랙티브 응답: 컴포넌트 이벤트와 결합하여 유연한 인터랙션을 구현

대표적인 활용 시나리오:

  1. 오프닝: 커스텀 오프닝 이미지-텍스트 카드

  2. 주문 조회: AI 텍스트 답변 + 주문 상세 카드

  3. 보고서 분석: 분석 결론 + 동적 차트 카드

주의사항

  1. 데이터 보안: AI 인터랙션은 데이터 전송을 포함할 수 있으므로 민감한 정보 전송을 피해야 합니다.

  2. 성능 최적화: 복잡한 함수는 응답 속도에 영향을 줄 수 있습니다.

  3. 결과 검증: 핵심 업무 결정에는 사람의 확인 단계를 추가하는 것을 권장합니다.

  4. 모델 한계: 출력 품질과 Function Calling은 선택한 모델의 능력에 따라 제한됩니다.