Freddy AI 에이전트의 분석 탭에 있는 성능 요약 페이지는 참여 지표와 성과 결과를 이해하는 데 중요한 도구입니다. 이 페이지는 개요 및 대화 소스의 두 섹션으로 구성되어 있습니다. 이 문서에서는 이러한 섹션, 주요 지표의 의미, AI 에이전트의 성능을 최적화하는 방법을 설명합니다.
개요 섹션
성능 요약 페이지 상단에서는 지난 7일 동안 AI 에이전트의 주요 성능 지표에 대한 스냅샷을 확인할 수 있습니다:
- 대화: 이 기간 동안 AI 에이전트와 시작된 대화의 총 수입니다. 이는 사용자가 AI 에이전트와 얼마나 자주 상호작용하는지를 보여줍니다.
- 해결률: AI 에이전트가 인간의 개입 없이 해결한 대화의 비율입니다. 높은 해결률은 일반적으로 AI 에이전트가 사용자 쿼리를 성공적으로 처리하고 있음을 나타냅니다.
- 에이전트 전환율: AI 에이전트 상호작용 후 라이브 에이전트로 전환된 대화의 비율입니다. 높은 전환율은 사용자의 질문이 AI 에이전트에게 너무 복잡하거나 AI 에이전트 지식 소스에 개선의 여지가 있음을 시사할 수 있습니다.
참고: 지표는 업데이트하는 데 최대 30분이 걸릴 수 있습니다.
상세 보고서 보기 링크를 클릭하여 AI 에이전트 성능 분석 보고서로 이동하세요.
대화 소스
개요 아래에는 AI 에이전트가 대화에 응답하는 데 사용하는 콘텐츠의 세부적인 분석이 있습니다. 각 행은 다음과 같은 특정 지식 소스를 나타냅니다:
- 파일: AI 에이전트가 정보를 추출할 수 있는 PDF와 같은 문서.
- URL: AI 에이전트에 지식 소스로 제공된 외부 웹 링크.
- FAQ: Freshchat 지식 베이스의 FAQ 또는 솔루션 문서.
- Q&A: AI 에이전트 내에서 구성된 사전 정의된 질문 및 답변 쌍.
각 콘텐츠 소스에 대해 다음 세부 정보가 제공됩니다:
- 제목: 소스의 이름 또는 URL.
- 소스 유형: 콘텐츠가 URL, 파일 또는 Q&A에서 유래했는지 여부.
- 전송됨: 이 콘텐츠가 대화에서 전송된 횟수.
- 도움됨: 이 응답을 유용하다고 표시한 사용자 수.
- 도움되지 않음: 이 응답을 유용하지 않다고 표시한 사용자 수.
참고: 소스 유형별로 목록을 필터링하고 특정 소스를 검색할 수 있습니다.
AI 에이전트 성능을 개선하기 위한 실행 가능한 인사이트
파일, URL, Q&A 쌍 및 FAQ의 콘텐츠가 사용자 쿼리에 명확하고 간결하며 관련성이 있는지 확인하세요. 지식 베이스를 신선한 콘텐츠로 정기적으로 업데이트하고 확장하는 것이 해결률을 개선하고 에이전트 전환을 줄이는 데 중요합니다.
- 낮은 도움됨 표시: 콘텐츠가 자주 전송되었지만 "도움됨" 표시가 거의 없거나 없는 경우, 콘텐츠가 관련성이 없거나 이해하기 쉽다는 것을 나타낼 수 있습니다. 사용자의 요구를 효과적으로 충족하는지 검토하세요.
- 높은 에이전트 전환율: 에이전트 전환율이 높은 경우, AI 에이전트가 대답할 수 있도록 훈련되지 않은 질문을 만나는지 조사하세요. AI 에이전트의 지식 베이스를 확장하거나 성능을 개선하기 위해 훈련을 세분화해야 할 수 있습니다.
- 활용되지 않는 콘텐츠: URL, 파일 또는 Q&A 쌍이 거의 사용되지 않는 경우, AI 에이전트가 관련 정보를 제대로 가져오도록 구성되어 있는지 확인하세요. 이러한 리소스가 필요한지, AI 에이전트가 이를 올바르게 참조하고 있는지 확인하세요.
- 해결률에 집중: AI 에이전트에 대한 보다 포괄적인 훈련을 제공하여 해결률을 높이는 것을 목표로 하세요. URL, 파일, FAQ 및 Q&A의 추가 콘텐츠를 통합하면 AI 에이전트가 더 많은 사용자 쿼리에 독립적으로 응답할 수 있습니다.