스킬 생성

데이터소스를 연결하는 것만으로는 질의응답이 되지 않습니다. 스킬이라는 단위를 만들어야 실제로 질문에 답할 수 있습니다.

스킬이 왜 필요한가

데이터 소스를 연결하고 테이블 목록만 등록해 둔 상태로는, AI가 질문에 맞는 데이터를 찾지 못합니다. 실제로 테이블 설명만 등록된 상태에서 "고객 문의" 관련 질문을 하면 AI가 관련 데이터를 찾지 못하는 실패 사례가 확인됐습니다. 스킬을 만들어야 AI가 어떤 테이블을 참조해야 하는지 알 수 있습니다.

생성 절차 — AI로 Skill 만들기

• 'AI로 Skill 만들기' 화면에서 원하는 스킬을 자연어 한 문장으로 설명합니다. 예: "works DB의 t_timelog 작업일지를 기반으로 대화하게 해줘. 관리자는 전체, 일반 사용자는 본인 것만 볼 수 있게."
• '스킬 만들기'를 누르면 LLM이 등록된 데이터소스를 직접 탐색해 system prompt·도구(tool)·권한 필터까지 자동으로 채웁니다. 등록된 데이터소스의 테이블명·컬럼·동의어를 그대로 활용하므로, 데이터소스가 미리 등록돼 있어야 정확한 결과가 나옵니다.
• 결과는 바로 활성화되지 않고 비활성(draft) 상태로 저장됩니다. 편집 화면에서 내용을 검토한 뒤 활성화합니다.

설명을 어떻게 써야 할지 막막하면, "DB 작업일지 — 권한별 조회", "매출 데이터 분석 도우미", "휴가·근태 규정 안내", "내 엑셀 파일 질문" 같은 예시 칩을 클릭해 입력창에 바로 채워 넣을 수 있습니다.

활성화해야 실제로 작동합니다

스킬을 만든 뒤에는 활성화 여부를 별도로 켜야 채팅에서 실제로 쓰입니다. 활성화한 뒤 "고객 문의에서 어떤 문의가 가장 많았어?"처럼 실제 질문으로 정상 작동하는지 테스트할 수 있습니다.

이름은 명확하게

스킬 이름은 관리자가 직접 정합니다. 데이터 성격과 무관한 이름(예: 테스트 삼아 붙인 "유튜브" 같은 이름)을 붙이면 나중에 헷갈리기 쉬우므로, 실제 운영할 때는 데이터 성격에 맞는 명확한 이름을 붙이는 게 좋습니다.