스마트 채우기
스마트 채우기는 Monica의 강력한 웹 도구로, 전문 데이터 어시스턴트 역할을 하여 다양한 표 작업을 자동화하고 수작업 시간을 절약해줍니다. 제품 관리자, 연구원, 영업 전문가, 분석가 및 투자자와 같이 표 데이터를 자주 검색하고 처리해야 하는 사람들에게 특히 유용합니다.
핵심 장점
- 자동화: 한 번의 클릭으로 복잡한 표 작업 완료
- 다용도: 경쟁 연구, 문헌 검토, 영업 리드 관리 등을 지원
- AI 기반: 첨단 AI 기술을 활용한 지능형 데이터 처리
- 효율성 및 정확성: 작업 효율성을 크게 향상시키고 인적 오류를 줄임
사용 사례
- 경쟁 연구: 경쟁자 정보를 자동으로 수집하고 신속하게 분석 표 생성
- 문헌 검토: 문헌에서 주요 정보를 지능적으로 추출하여 검토 표를 쉽게 작성
- 영업 리드 관리: 잠재 고객 정보를 자동으로 보완하여 영업 효율성 향상
- 사용자 피드백 분석: 사용자 피드백을 지능적으로 분류하고 신속하게 분석 보고서 생성
명령 유형
빠른 탐색
- 스마트 분류: 표의 텍스트 내용을 자동으로 분류하며, 사전 설정된 카테고리와 지능형 분류 모드를 지원합니다.
- 스마트 태그: 콘텐츠에 다차원 태그를 추가하여 정보의 다양한 측면을 종합적으로 설명하고 분석합니다.
- 실시간 인터넷 검색: 인터넷 정보를 자동으로 검색하고 요구 사항에 맞는 데이터를 지능적으로 추출합니다.
- 정보 추출: 비정형 텍스트에서 특정 정보를 식별하고 추출하여 구조화된 테이블 데이터로 변환합니다.
- 사용자 정의 스마트 채우기: 자연어 지시를 통해 텍스트 처리 규칙을 정의하여 고품질 콘텐츠를 대량으로 생성합니다.
스마트 분류
스마트 분류는 테이블의 텍스트 콘텐츠를 자동으로 분류할 수 있게 해줍니다. 이 강력한 텍스트 분류 지시는 콘텐츠를 이해하고 각 항목을 가장 적합한 카테고리에 정확하게 할당합니다. 사용자는 대상 열을 선택하고 분류 규칙을 설정하기만 하면 시스템이 자동으로 분류 과정을 완료합니다. 각 항목은 단일, 가장 적합한 카테고리로 분류되며, 결과는 지정된 결과 열에 자동으로 채워집니다.
스마트 분류는 두 가지 작업 모드를 지원합니다:
- 사전 설정 카테고리 모드: 고정된 카테고리 옵션을 미리 정의할 수 있으며, 시스템은 콘텐츠를 이러한 카테고리에 지능적으로 매칭합니다.
- 지능형 분류 모드: 자연어로 분류 규칙을 설명할 수 있으며, 시스템은 규칙에 따라 지능적으로 카테고리를 판단합니다
예를 들어:
A열(사용자 피드백) B열(피드백 유형 분류)
인터페이스가 자주 지연되어 사용자 경험에 영향을 미침 -> 버그 보고
어두운 테마 기능 추가 제안 -> 기능 요청
소프트웨어가 훌륭하고 인터페이스가 깔끔함 -> 긍정적 리뷰
데이터를 내보낼 수 없음, 긴급! -> 버그 보고
스마트 태그
스마트 태그는 다차원적인 콘텐츠 주석 방법을 제공합니다. 스마트 분류와 달리, 스마트 태그는 단일 콘텐츠에 여러 태그를 추가할 수 있어 정보의 다양한 측면을 더 포괄적으로 설명하고 분석할 수 있습니다. 여러 차원에서 정보를 이해하고 분류해야 할 때 이 기능이 특히 유용합니다.
스마트 태그의 주요 기능:
- 사전 설정된 태그 모드 지원: 미리 정의된 태그 라이브러리에서 가장 관련성 있는 태그 조합 선택
- 지능형 태그 모드 지원: 사전 설정된 태그 라이브러리 없이 콘텐츠에 따라 관련 태그 자동 생성
예를 들어:
A열(제품 리뷰) B열(스마트 태그 결과)
아름다운 인터페이스 디자인, 부드러운 작동 -> [미적 UI, 부드러운 성능]
저렴한 가격, 신속한 고객 서비스 -> [가성비 좋음, 우수한 서비스]
강력한 기능이지만 학습 곡선이 가파름 -> [기능 풍부, 사용성 낮음]
실시간 인터넷 검색
실시간 인터넷 검색은 표 데이터 보충을 위한 강력한 자동화 기능을 제공합니다. 인터넷에서 관련 정보를 실시간으로 검색하고, 검색 의도를 지능적으로 이해하며, 요구 사항에 맞는 데이터를 추출할 수 있습니다. 이 지시문의 핵심 장점은 정보 검색 및 추출 과정을 자동화하여 수동으로 창을 전환하거나 복사-붙여넣기를 할 필요가 없다는 것입니다.
실시간 인터넷 검색 워크플로우:
- 검색 키워드의 소스 열 지정
- 구체적인 검색 요구 사항 및 필터링 조건 설정
- 정보 추출 규칙 및 형식 요구 사항 구성
- 시스템이 자동으로 검색을 실행하고 관련 정보를 추출합니다
- 검색 결과가 자동으로 대상 열에 채워집니다
예를 들어:
A열(회사 이름) B열(검색 요구 사항: 회사 기본 정보 얻기)
테슬라 -> 2003년에 설립되었으며, 본사는 미국 텍사스주 오스틴에 위치하고 있습니다. 전기차 및 청정 에너지 분야의 글로벌 리더입니다.
아마존 -> 1994년에 설립되었으며, 본사는 미국 시애틀에 위치하고 있습니다. 세계 최대의 전자 상거래 및 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 중 하나입니다.
정보 추출
정보 추출 지침은 비정형 텍스트에서 특정 정보를 식별하고 추출하도록 특별히 설계되었습니다. 텍스트 내용을 이해하고, 필요한 정보를 정확하게 찾아내어 구조화된 표 데이터로 변환할 수 있습니다. 이 과정은 단순한 키워드 추출을 넘어, 맥락 이해와 의미 분석을 포함 하여 추출 결과의 정확성과 완전성을 보장합니다.
정보 추출의 핵심 기능:
- 텍스트에서 주요 정보의 지능형 식별
- 구조화된 출력 형식 제공
- 사용자 정의 추출 규칙 지원
예를 들어:
A열(문헌 초록) B열(연구 방법 추출) C열(연구 결론 추출)
이 연구는 설문 조사 방법을 사용하여 500명의 사용자를 조사했습니다. 연구 결과, 90%의 사용자가 제품에 만족한다고 응답했습니다.
-> B열: 설문 조사 방법, 샘플 크기 500명
-> C열: 90% 사용자 만족도