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sourceDocument: 호주 대화형 인터페이스
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ko-KR/conversational-interfaces

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    - australia

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    - ko-KR

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    - 호주 대화형 인터페이스

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    - convint

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    - Platform


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# 추가 정보 워크플로우 만들기

# 자산 새로 고침 주제에서 추가 정보 워크플로우 만들기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Australia
* 
* 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 2분

이 예에서는 "추가 정보" 의사 결정 분기에 대한 워크플로우를 제공해야 합니다. 사용자가 업그레이드하기 전에 자세히 알아보고자 하는 경우 조직의 정책 작동 방식을 설명하는 특정 KB 문서를 알려줄 수 있습니다.

## 시작하기 전에

* [가상 에이전트 디자이너에서 자산 새로 고침 주제 생성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/81ryzAOvFsU8Bbgt7j6edg "대화 플러그인과 함께 ITSM 가상 에이전트 제공되는 주제 블록을 사용하여 주제 가상 에이전트 디자이너 를 작성합니다. 사용자가 업그레이드할 시간이라는 알림을 받으면 이 주제로 이동하게 됩니다.")
* [자산 새로 고침 주제에서 미해결 인시던트 워크플로우 만들기](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/kF2SihLKUTFPn7swywRd2Q "각 결정 분기에는 추가 워크플로우가 도입됩니다. 메인 자산 새로 고침 워크플로우를 만든 후에는 문제가 발생할 경우 사용자가 도움을 받을 수 있도록 해야 합니다. 이 예에서는 사용자가 인시던트를 생성할 수 있도록 도와드리겠습니다.")
{#create-example-asset-refresh-flow3__ul_umt_5fx_txb}

필요한 역할: virtual_agent_admin 또는 admin

## 프로시저

1. 에서 자산 새로 고침 주제 가상 에이전트 디자이너를 엽니다.
2. 사용자에게 계속 또는 추가 정보를 얻으라는 메시지를 처음으로 표시했던 계속 또는 연기 정적 선택 노드 뒤의 정보 결정 분기로 돌아갑니다.
   1. 구성요소 영역에서 항목 블록 유틸리티 노드를 캔버스로 끌어옵니다.
   2. 속성 팔레트에서 주제 블록에 대해 AI 검색 을 선택합니다.
   3. 입력 매핑에서 검색어를 지정합니다.  
      예를 들어 <kbd class="ph userinput">하드웨어 업그레이드 정책을</kbd> 입력합니다.

   {#create-example-asset-refresh-flow3__substeps_o3t_pk3_4xb}
3. 검색 결과를 사용자에게 표시합니다.
   1. 구성요소 영역에서 카드 봇 응답 노드를 캔버스로 끌어옵니다.
   2. 속성 팔레트에서 다음 정보를 지정합니다.  
      * 업그레이드 KB 문서와 같은 고유 이름<kbd class="ph userinput">입니다.</kbd>
      * 카드 유형: 기록
      * 다음을 참조하여 이 카드를 채우십시오. 테이블
      * 테이블 이름: 지식 문서 \[sn_km_mr_st_kb_knowledge\]
      * 조건 작성기에서 정책을 설명하는 특정 내부 KB 번호로 결과를 제한합니다( 예: 숫자는 KB000000456).

      * 필드 영역에서 단일 KB 문서의 컨텐츠를 선택하거나 여러 기록이 반환되는 경우 짧은 설명을 선택합니다.
      {#create-example-asset-refresh-flow3__ul_gzm_xkh_4xb}
   {#create-example-asset-refresh-flow3__substeps_cpl_sbp_4xb}
4. 사용자가 KB 문서를 읽은 후 업그레이드를 계속할 수 있는 옵션을 제공합니다.
   1. 구성요소 영역에서 정적 선택 입력 노드를 캔버스로 끌어옵니다.
   2. 속성 팔레트에 다음 정보를 입력합니다.  
      * 업그레이드 <kbd class="ph userinput">다음 단계</kbd>와 같은 고유한 이름입니다.
      * 텍스트 프롬프트(예: <kbd class="ph userinput">지금 업그레이드하시겠습니까?)</kbd>
      * 나중에 참조할 수 있도록 선택 영역에서 각 선택 항목에 대한 텍스트 프롬프트와 해당 선택 항목의 값을 제공합니다.예를 들어 <kbd class="ph userinput">Yes, now upgrade(예, 지금 업그레이드)</kbd> 및 <kbd class="ph userinput">아니요, 나중에 업그레이드할 수 있습니다</kbd>. 값은 변수 이름으로서 의미가 있어야 합니다. 예, <kbd class="ph userinput">아니오</kbd>를 예로 들 수 있습니다. <kbd class="ph userinput"></kbd>

      {#create-example-asset-refresh-flow3__ul_tmz_d5f_lxb}  
   {#create-example-asset-refresh-flow3__substeps_f1m_32p_4xb}
5. 사용자의 선택을 처리하는 결정 유틸리티를 추가합니다.
   1. 구성요소 영역에서 결정 유틸리티를 캔버스로 끌어옵니다.
   2. 더하기 아이콘을 선택하여 두 번째 분기를 추가합니다.
   3. 정적 선택 노드 결정(예 및 아니요)에 해당하는 각 분기의 이름을 지정합니다.
   4. 각 분기에 대해 선택한 다음 분기 조건 영역을 사용하여 분기가 따를 옵션을 나타냅니다.  
   5. 플로우 없음 의 화살표를 종료 노드로 끌어 워크플로우의 이 부분을 완료합니다.
   6. 예 플로우의 화살표를 자산 조회 노드로 끌어 사용자를 업그레이드 워크플로우로 가져옵니다.  
   {#create-example-asset-refresh-flow3__substeps_fzc_vng_lxb}
6. 저장을 선택합니다.

## 결과

주제를 테스트할 준비가 되었습니다. 주제를 테스트하여, 대화에서 가능한 각 워크플로우를 살펴보고 필요한 조정을 수행했는지 확인합니다.

테스트 주제에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 [테스트 NLU/키워드 주제](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/vs0XCbL6opuxCa2w4HyT2w "채팅 테스트 창을 사용하여 자연어 이해(NLU)/키워드 주제를 미리 보고, 테스트하고, 디버그할 수 있습니다."). NLU 검색을 사용하는 경우 의도에 [발언을 추가](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/iolTWIQHdBpGhC5dAyhU5g "의 NLU 의도 탭가상 에이전트 디자이너에서 주제에 가상 에이전트 대한 NLU 발언을 보고, 테스트하고, 수정합니다.") 하고 [NLU 모델을 교육하고 테스트합니다.](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jNkqlfRPr0ndPInbXf1JdA "NLU 의도 탭을 사용하여 () 모델을 떠나가상 에이전트 디자이너지 않고 주제에 매핑된 모델을NLU 훈련하고 시도 자연어 이해 합니다.")

완료되면 [주제를 게시](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/pO4N8Stu1zu4ujGs2zJ~Bw "비활성 주제 또는 업데이트된 주제를 배포하여 저장하고 클라이언트에서 가상 에이전트 사용자가 사용할 수 있도록 합니다.")합니다.

## 다음에 수행할 작업

[자산 새로 고침 주제에 대한 알림 만들기](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9H3PQJG49kgOswRHhw2tNg "방금 생성한 자산 새로 고침 가상 에이전트 예제 주제를 트리거하는 실행 가능한 알림을 생성합니다. 사용자는 새 하드웨어 자산을 주문할 시간이 되면 자동으로 알림을 받게 됩니다.")
**관련 개념**   

* [를 통해 사용자 경험 개선 AI 검색](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CUtR~1axW1G99_2erY4vVg "가상 에이전트 은 애플리케이션을 사용하여 ServiceNow AI Platform AI 검색 최종 사용자에게 표시할 관련 주제가 없을 때 봇 대화의 검색 결과를 폴백으로 반환합니다. 가상 에이전트 는 또한 주제 작성자가 주제에서 검색 결과를 생성하는 데 사용할 수 있는 실행 AI 검색 주제 블록을 제공합니다.")