devendravi5939/agentic-customer-support-bot

agentic-customer-support-bot은(는) 무엇을 하나요?

Microsoft Agents Framework와 .NET 10을 사용하여 구조화된 추론, 실시간 스트리밍, 인간-루프 워크플로우를 갖춘 에이전틱 고객 지원 봇을 구축합니다.

개요

이 프로젝트는 .NET 10과 Microsoft Agents Framework를 활용하여 지능적이고 상황 인식이 가능한 고객 지원 봇을 만드는 방법을 보여줍니다. 봇은 구조화된 사고 사슬 추론을 사용하여 질문을 분석하고, 지식 기반 답변을 원활하게 제공하며, 복잡한 문제를 해결하기 위해 필요한 경우 사람 개입을 요청합니다.

주요 기능

• 에이전틱 추론: 고객 질문을 분해하고 이해하기 위해 구조화된 사고 사슬을 사용합니다.
• 실시간 스트리밍: 서버 전송 이벤트(SSE)를 통해 응답을 실시간으로 스트리밍하여 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 인간-루프 워크플로우: 자동화된 응답이 불충분하거나 문제가 민감할 때 사람 개입을 원활하게 요청합니다.
• 확장 가능한 아키텍처: 필요에 따라 새로운 지식 소스와 핸들러를 추가하기 쉽습니다.

시작하기

필수 조건

• .NET 10 SDK 설치
• Microsoft Agents Framework 패키지
• (선택 사항) 지식 기반 접근을 위한 Azure Open AI 서비스

설치

1. 리포지토리를 클론합니다:

   git clone https://github.com/devendravi5939/agentic-customer-support-bot.git
   cd agentic-customer-support-bot
   

2. 종속성을 복원합니다:

   dotnet restore
   

3. appsettings.json 파일에 서비스 연결 문자열과 API 키를 추가하여 구성합니다:

   {
     "AzureOpenAI": {
       "Endpoint": "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/",
       "ApiKey": "<your-api-key>",
       "DeploymentName": "gpt-4o"
     }
   }
   

4. 애플리케이션을 실행합니다:

   dotnet run
   

사용법

기본 대화

HTTP 요청을 전송하거나 봇 인터페이스에 연결하여 에이전트와 상호작용합니다:

POST /api/messages
Content-Type: application/json

{
  "text": "내 주문 상태가 어떻게 되나요?",
  "userId": "user123"
}

인간 라우팅 요청

봇이 질문을 해결할 수 없거나 상황이 사람의 개입이 필요하다고 판단하면 자동으로 티켓을 생성하고 에스컬레이션합니다:

{
  "action": "escalate_to_human",
  "reason": "환불 처리가 필요합니다. 사용자 승인이 필요합니다.",
  "conversationId": "conv_abc123"
}

아키텍처

이 봇은 다음과 같은 모듈식 아키텍처를 따릅니다:

• AgentController: HTTP 엔드포인트와 마이크로소프트 봇 커넥터를 처리합니다.
• ReasoningEngine: 질문을 분해하고 답변을 계획하기 위해 사고 사슬 프롬프트를 구현합니다.
• KnowledgeService: 벡터 데이터베이스나 Azure AI 검색을 쿼리하여 관련 문서를 찾습니다.
• HumanHandoffService: 사람 개입이 필요한 경우 티켓을 생성하고 Slack/이메일로 알립니다.

기여

기여를 환영합니다! 이슈를 제출하거나 풀 요청을 생성해 주세요.

라이선스

MIT