# 대화 AI - 새로운 지식 소스 및 품질 업그레이드

## 대화 AI - 새로운 지식 소스 및 품질 업그레이드

이 가이드는 하이퍼클래스의 대화 AI(Conversation AI)를 위한 새로운 지식 소스 지원 및 품질 업그레이드에 대해 설명합니다. 테이블, 서식 있는 텍스트, 파일 업로드, 그리고 초스마트 검색 파이프라인을 통해 명확하고 맥락을 이해하는 답변을 대규모로 제공할 수 있습니다.

**목차**

* [새로운 지식 소스 지원이란?](#새로운-지식-소스-지원이란)
* [지식 소스 지원 및 품질 업그레이드의 주요 이점](#지식-소스-지원-및-품질-업그레이드의-주요-이점)
* [재순위 기능으로 더 스마트한 검색](#재순위-기능으로-더-스마트한-검색)
* [확장된 데이터 유형 지원](#확장된-데이터-유형-지원)
* [명확한 소스 출처 표시](#명확한-소스-출처-표시)
* [지식 소스 지원 설정 및 사용 방법](#지식-소스-지원-설정-및-사용-방법)
* [자주 묻는 질문](#자주-묻는-질문)

## 새로운 지식 소스 지원이란?

하이퍼클래스의 최신 대화 AI 릴리즈는 봇이 학습할 수 있는 콘텐츠 유형(테이블, 서식 있는 텍스트, 파일)을 확장하고, 답변하기 전에 가장 관련성 높은 단일 스니펫을 가져오는 새로운 재순위 엔진을 추가했습니다. 이러한 업그레이드를 통해 응답 정확도를 높이고, 설정 시간을 단축하며, 각 답변이 어떤 소스를 사용했는지 정확히 알 수 있습니다.

### 지식 소스 지원 및 품질 업그레이드의 주요 이점

* **더 높은 답변 정확도**: 자동 재순위 기능으로 응답을 생성하기 전에 가장 관련성 높은 정보를 검색합니다.
* **더 빠른 배포**: 처음부터 재훈련할 필요 없이 데이터 소스를 즉시 추가하거나 교체할 수 있습니다.
* **유연한 훈련**: 스프레드시트, 서식 있는 텍스트 문서, PDF 등을 지원하여 AI가 학습할 수 있는 범위를 확장합니다.
* **완전한 투명성**: 모든 응답에는 완전한 가시성을 위한 응답 정보 사이드 드로어에 클릭 가능한 소스 링크가 포함됩니다.

### **재순위 기능으로 더 스마트한 검색**

이제 검색과 답변 생성 사이에 가벼운 순위 매기기 레이어가 있습니다. 초기 벡터 검색이 잠재적 매치를 반환한 후, 재순위 매기기 기능이 사용자의 질문과 의미적으로 얼마나 가까운지 각 청크에 점수를 매기고, 가장 높은 순위의 구절만 LLM에 보냅니다. 결과적으로 환각이 줄어들고 더 긴밀하고 주제에 맞는 답변을 얻을 수 있습니다.

### **확장된 데이터 유형 지원**

지식 베이스(Knowledge Base)가 더 이상 "일반 텍스트만" 지원하지 않습니다. 이제 다음이 가능합니다:

* **테이블(CSV/TSV) 붙여넣기 또는 업로드**: AI가 구조화된 값(예: 가격표)을 참조할 수 있습니다.
* **서식 있는 텍스트 블록 추가**: 제목, 굵은 글씨, 목록 등을 편집기에서 직접 추가할 수 있습니다.
* **파일 업로드(PDF, DOCX, PPT, TXT)**: 시스템이 검색을 위해 콘텐츠를 자동으로 청크화합니다.

### 명확한 소스 출처 표시

대화(Conversations) 내 모든 AI 응답에는 "응답 정보" 아이콘이 표시됩니다. 클릭하면 사이드 드로어가 열리고 다음을 볼 수 있습니다:

* 사용된 정확한 지식 청크
* 파일 또는 URL 이름, FAQ 라벨, 타임스탬프
* 소스를 즉시 수정하거나 교체할 수 있는 빠른 편집 옵션

### 지식 소스 지원 설정 및 사용 방법

#### **1단계:** 지식 베이스 만들기 또는 열기

* 하위 계정에 로그인합니다.
* 왼쪽 메뉴에서 AI Agents(AI 에이전트) 탭을 클릭합니다.

![AI 에이전트 메뉴](https://jumpshare.com/share/xKUFkN6npwAxq0NBGb1O+/Screen+Shot+2025-10-03+at+5.44.29+PM.png)

* Knowledge Base(지식 베이스) 탭을 클릭합니다.

![지식 베이스 탭](https://jumpshare.com/share/gwW1qOgBvn3BuGjyhDnq+/Screen+Shot+2025-10-03+at+5.45.58+PM.png)

* * Create Knowledge Base(+ 지식 베이스 만들기) 버튼을 클릭하여 새로 만들거나

![지식 베이스 만들기](https://jumpshare.com/share/vu9ydypMMgBizdLzPptv+/Screen+Shot+2025-10-03+at+5.47.41+PM.png)

* 기존 지식 베이스를 편집하려면 지식 베이스 **이름**을 클릭하거나, **점 세 개**를 클릭하고 Edit(편집)을 선택합니다.

![지식 베이스 편집](https://jumpshare.com/share/vF9mMFEswDPVZ1BLJGI7+/Screen+Shot+2025-10-03+at+5.49.25+PM.png)

#### 2단계: 지식 소스 추가하기

* **+ Add Source(+ 소스 추가)** 버튼을 클릭합니다.
* 사용 가능한 유형 중 선택합니다: **Tables(테이블)**, **Rich Text(서식 있는 텍스트)**, **File Upload(파일 업로드)**. (이번 업데이트의 신규 기능)
* 테이블, 파일을 업로드하거나 서식 있는 텍스트를 추가합니다.

![소스 추가하기](https://jumpshare.com/share/9lbg7UkhUECFSbkoFgnp+/GIF+Recording+2025-10-03+at+5.51.27+PM.gif)

#### 3단계: 지식 베이스를 대화 AI 봇에 연결하기

* AI Agents(AI 에이전트)에서 Conversation AI(대화 AI)를 클릭합니다.
* Agent List(에이전트 목록) 탭을 클릭합니다.

![에이전트 목록](https://jumpshare.com/share/7Yq8N30lXw3Ra3HgWwnA+/Screen+Shot+2025-10-03+at+5.57.01+PM.png)

* 새 봇을 만들려면 + Create Bot(+ 봇 만들기)을 클릭합니다. ([대화 AI 설정 상세 가이드](/hyperclass-docs/ai-ai-employee/web-urls-and-links/setting-up-conversation-ai.md)를 확인하세요)

![봇 만들기](https://jumpshare.com/share/i4OFgz9pOUOj6QGDzF3C+/Screen+Shot+2025-10-03+at+6.00.36+PM.png)

* 기존 봇을 편집하려면 **봇 이름**을 클릭하거나, 점 세 개를 클릭하고 \*\*Edit(편집)\*\*을 선택합니다.

![봇 편집](https://jumpshare.com/share/gAWYl39WHZ7u5kGdJVUT+/Screen+Shot+2025-10-03+at+6.01.35+PM.png)

* Bot Training(봇 훈련) 탭을 클릭합니다.
* Knowledge Base(지식 베이스)에서 방금 **만들거나 업데이트한** 지식 베이스(새로운 서식 있는 텍스트, 테이블, 파일 소스 포함)를 선택합니다.

![지식 베이스 연결](https://jumpshare.com/share/gBFRJrm2iZ5xxiGxKRvQ+/GIF+Recording+2025-10-03+at+6.06.29+PM.gifhttps://jumpshare.com/share/gBFRJrm2iZ5xxiGxKRvQ+/GIF+Recording+2025-10-03+at+6.06.29+PM.gif)

#### 4단계: 지식 베이스로 봇 테스트하기

* Test Your Bot(봇 테스트) 창에 프롬프트를 입력합니다.
* 다양한 질문을 해서 지식 베이스에서 개선해야 할 부분을 파악해보세요.

![봇 테스트](https://jumpshare.com/share/O54smx8AAimKSN23CJUp+/Screen+Shot+2025-10-03+at+6.26.05+PM.png)

#### 5단계: 답변에 사용된 지식 청크 확인하기

* 하위 계정 대시보드에서 \*\*Conversations(대화)\*\*로 이동합니다.
* 대화 AI 봇이 답변을 게시한 대화를 엽니다.
* 해당 AI 메시지 옆의 AI Response Info(AI 응답 정보) 버튼을 클릭합니다.

![AI 응답 정보 버튼](https://jumpshare.com/share/Yz0eU8MG6IMNk66ionlP+/Screen+Shot+2025-10-03+at+6.31.47+PM.png)

* \*\*Knowledge Chunks(지식 청크)\*\*를 열어 해당 답변에 사용된 최대 3개의 청크를 확인합니다.

![지식 청크 확인](https://jumpshare.com/share/DrYl5yFdACC92Gkv9yVg+/Screen+Shot+2025-10-03+at+6.34.44+PM.png)

### **자주 묻는 질문**

**Q: 파일이나 테이블을 추가한 후 봇을 다시 훈련해야 하나요?**

아니요. 저장되면 새 데이터가 즉시 인덱싱되고 재순위 기능이 다음 쿼리에서 이를 사용합니다.

**Q: 어떤 파일 형식을 지원하나요?**

PDF, DOC/DOCX, PPT/PPTX, TXT, CSV(테이블용)를 지원합니다.

**Q: 테이블에서 파싱할 수 있는 최대 열 수는 얼마인가요?**

최대 **500개 열**이 있는 CSV 파일을 가져오고 **20개의 가장 관련성 높은 열**을 선택할 수 있습니다.

**Q: 하나의 지식 베이스에서 테이블, 서식 있는 텍스트, URL을 함께 사용할 수 있나요?**

물론입니다. 검색 파이프라인은 모든 청크를 동등하게 취급한 다음, 최적의 매치를 위해 재순위를 매깁니다.

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*원문 최종 수정: Fri, 6 Mar, 2026 at 7:08 PM* *Hyperclass 사용 가이드 — hyperclass.ai*


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