텍스트 생성
텍스트 생성 (Text Generator)
프롬프트와 입력으로 텍스트를 만들어 내는 단일 턴(single-turn) 앱이에요. 프롬프트를 쓰고, 입력을 제공하고, 모델이 응답을 생성합니다. 멀티턴 대화나 도구 호출, 다단계 워크플로가 필요 없는 작업에 딱 맞아요 — 명확한 입력 하나, 모델 호출 한 번, 바로 쓸 수 있는 출력이죠.
출처: 공식문서
텍스트 생성 앱은 한 번에 여러 출력 생성, 텍스트 음성 변환, 콘텐츠 검열 같은 선택 기능도 지원합니다. 자세한 건 App Toolkit 문서를 참고하세요.
구성하기
프롬프트 작성
프롬프트는 모델이 무엇을 하고, 어떻게 응답하고, 어떤 제약을 따를지 알려줍니다. 텍스트 생성 앱은 대화 히스토리가 없는 단일 턴으로 실행되기 때문에, 프롬프트가 모델의 유일한 컨텍스트 원천이에요. 올바른 출력을 내는 데 필요한 모든 것을 한 번에 포함해야 합니다. 효과적인 프롬프트 작성 팁입니다.
- 작업을 명확히 정의: 모델이 무엇을 만들지 명시합니다 (예: 번역, 요약, SQL 문).
- 출력 형식 명시: 기대하는 구조, 길이, 스타일을 기술합니다.
- 제약 설정: 무엇을 피하고 어떤 규칙을 따를지 알려줍니다.
텍스트 생성 앱은 항상 사용자 입력이 필요해서, 새 앱을 만들면 프롬프트에 query라는 paragraph형 변수가 자동으로 들어갑니다. query의 이름을 바꾸거나 유형을 바꿀 수 있어요. 변수는 자리표시자라서, 각각이 사용자가 앱 실행 전에 채우는 입력 필드가 되고 런타임에 프롬프트로 치환됩니다. 예를 들어:
You are a professional editor. Summarize the following text into 3 concise bullet points. Use neutral tone and avoid adding information not present in the original text.
{{query}}
프롬프트를 작성하다가 / > New Variable를 입력하면 이름이 붙은 자리표시자를 빠르게 삽입하고, 나중에 Variables 섹션에서 세부 사항을 구성할 수 있습니다.
입력에 맞는 변수 유형을 고르세요.
- Short Text: 최대 256자. 이름·이메일·제목처럼 한 줄에 들어가는 짧은 텍스트에 씁니다.
- Paragraph: 길이 제한 없는 긴 텍스트. 자세한 설명을 위한 여러 줄 입력 영역을 제공합니다.
- Select: 미리 정의된 옵션을 보여주는 드롭다운 메뉴.
- Number: 숫자 값만 허용. 수량·평점·ID처럼 수치 처리가 필요한 데이터에 적합합니다.
- Checkbox: 간단한 예/아니오. 체크하면
true, 아니면false를 출력합니다. - API-based Variable: 사용자에게 받는 대신 런타임에 외부 API에서 변수 값을 가져옵니다. 실시간 날씨나 DB 레코드처럼 외부 소스의 동적 데이터가 필요할 때 사용하세요.
Label Name은 각 입력 필드의 최종 사용자 노출 이름입니다.
변수로 동적 프롬프트 만들기
앱을 사용자·상황에 맞추러면 변수를 더 추가하세요. 각 변수는 특정 정보를 미리 수집해 런타임에 프롬프트로 주입합니다. 예를 들어 SQL 생성기가 database_type으로 출력 방언을 맞추고 query로 사용자의 자연어 요청을 받는 경우가 있어요.
You are an SQL generator. Translate the following natural language query into a {{database_type}} SQL statement: {{query}}
AI로 프롬프트 생성 또는 개선
어디서부터 시작할지 모르겠거나 기존 프롬프트를 다듬고 싶다면 Generate를 클릭해 LLM이 초안을 쓰게 하세요. 원하는 걸 처음부터 기술하거나 current_prompt를 참조해 무엇을 개선할지 지정하면 됩니다. 더 정확한 결과를 원하면 Ideal Output에 예시를 넣어요. 각 생성은 버전으로 저장되므로 자유롭게 실험하고 되돌릴 수 있습니다.
응답을 자체 데이터에 근거시키기
모델 응답을 일반 지식이 아니라 우리 데이터에 근거시키려면 지식 베이스를 추가하고 기존 변수를 Query Variable로 선택하세요. 사용자가 앱을 실행해 그 필드를 채우면, 그 값이 검색 쿼리로 쓰여 지식 베이스에서 관련 콘텐츠를 검색합니다. 검색된 콘텐츠는 컨텍스트로 프롬프트에 주입되어 모델이 더 정보에 기반한 응답을 만들게 돼요.
예를 들어 지식 베이스에 블로그 글·소셜 캡션·제품 설명 같은 콘텐츠 유형별 스타일 가이드가 들어 있다고 해볼게요. 콘텐츠 작성 앱에서 content_type을 Query Variable로 설정하면, 사용자가 콘텐츠 유형을 고를 때 앱이 그에 맞는 스타일 가이드를 검색해 해당 기준을 따르는 카피를 생성합니다.
You are a brand content writer. Write a {{content_type}} based on the following brief: {{brief}}
Follow the style and tone guidelines provided in the context.
앱 수준 검색 설정 구성
더 엄격한 관련성을 원하면 높은 임계값을, 더 넓은 매칭을 원하면 낮은 임계값을 사용하세요.
특정 문서 내에서 검색
기본적으로 검색은 지식 베이스 전체를 대상으로 합니다. 특정 문서로 검색을 제한하려면 수동 또는 자동 메타데이터 필터링을 활성화하세요. 지식 베이스가 크거나 서로 다른 컨텍스트의 콘텐츠가 섞여 있을 때 검색 정밀도를 높여줍니다. 문서 메타데이터 생성·관리는 Metadata 문서를 참고하세요.
멀티모달 입력 처리
최종 사용자가 파일을 업로드하게 하려면 해당 멀티모달 기능을 지원하는 모델을 선택하세요. 모델이 지원하면 Vision·Audio·Document 같은 관련 파일 유형 토글이 나타나고, 필요에 따라 각각 활성화할 수 있습니다. 모델이 지원하는 모달리티는 태그로 빠르게 확인할 수 있어요.
Vision 아래 Settings를 클릭하면 파일을 어떻게 받고 처리할지 구성합니다. 업로드 설정은 활성화된 모든 파일 유형에 적용됩니다.
- Resolution: 이미지 처리의 디테일 수준만 제어합니다. High는 복잡한 이미지에 정확도가 높지만 토큰을 더 쓰고, Low는 단순 이미지에 더 적은 토큰으로 처리 속도가 빠릅니다.
- Upload Method: 사용자가 기기에서 업로드할지, URL을 붙여 넣을지, 둘 다 허용할지 선택합니다.
- Upload Limit: 사용자가 실행당 업로드할 수 있는 파일의 최대 개수.
디버그 & 프리뷰
오른쪽 프리뷰 패널에서 앱을 실시간으로 테스트하세요. 작업에 가장 알맞은 모델을 고르고 입력 필드를 채운 뒤 Run을 클릭해 출력을 확인합니다. 모델을 고른 뒤 파라미터를 조정할 수 있는데, 사용 가능한 파라미터·프리셋은 모델마다 다릅니다. 서로 다른 모델의 출력을 비교하려면 Debug as Multiple Models를 클릭해 최대 4개 모델을 동시에 실행해 보세요.
배포
결과가 마음에 들면 Publish를 클릭해 앱을 공개합니다. 배포 옵션의 전체 목록은 Publish 문서에서 확인하세요. 웹앱에서 실행할 때 최종 사용자는 개별 출력을 저장해 나중에 참조할 수 있습니다.