AI 요약관련 정보

• 챗봇이 비생산적인 대화를 반복하거나 사용자가 봇의 범위를 벗어나는 질문을 할 때 발생하는 무한 루프 및 비효율성 문제 해결. 🔄
• LangChainJS의 'Model Call Limit Middleware'를 사용하여 챗봇의 모델 호출 횟수를 제한하고, 한도를 초과하면 대화를 인간 상담원에게 에스컬레이션. 🛑
• 복잡한 조건부 로직이나 상태 추적 없이, 단순히 허용된 모델 호출 횟수를 설정하여 임계값 도달 시 미들웨어가 작동하고 에이전트가 종료되며 적절한 에스컬레이션 경로를 제공. ⚙️
• Thread model count는 전체 대화에 대한 모델 호출 횟수를, Run model count는 단일 호출 내 모델 호출 횟수를 제한. 💬
• after model 및 after agent 훅으로 호출 횟수를 추적하고, before model 훅에서 제한 도달 여부를 확인하여 에러 발생 또는 에이전트 종료를 처리. 🛠️
• 제한 도달 시 에러를 발생시키거나, AI 메시지와 함께 대화를 종료하도록 exit behavior를 구성하여 사용자에게 이메일 또는 전화 지원과 같은 실제 사람에게 연결하는 방법을 안내. 📧
• 대화가 너무 길어지거나 비생산적일 때 챗봇이 추측을 멈추고 책임감 있게 에스컬레이션할 수 있는 깔끔하고 안정적인 탈출구를 제공하여 실제 에이전트 애플리케이션에 안정성을 추가. ✅
• Lanchat GitHub 저장소에서 전체 예제 데모를 제공하여 사용자가 직접 구현하고 테스트할 수 있도록 지원. 🧑‍💻