LLM: 텍스트 생성

LLM: 텍스트 생성을 사용하여 여정 중간에 Claude 모델에게 짧은 텍스트를 요청한 다음, 나중에 푸시, 이메일 또는 SMS에서 재사용할 수 있습니다. 이 지점은 자체 Anthropic API 키로 인증합니다. 설정의 다른 곳에서 구성된 계정 수준 통합은 사용하지 않습니다.

일반적인 사용 사례:

• 메시지 라인 개인화: 여행자의 태그에서 한 줄짜리 후크를 작성한 다음, 동적 콘텐츠를 사용하여 다음 푸시나 이메일에 삽입합니다.
• 전송 전 요약: 마지막 주문이나 브라우징 카테고리와 같은 몇 가지 태그를 템플릿에 표시할 수 있는 짧은 자연어 라인으로 변환합니다.
• 문구 다양화: 여행자가 통과할 때마다 동일한 텍스트를 보지 않도록 실행할 때마다 약간 다른 표현을 요청합니다.

지점 구성하기

1. 왼쪽 패널의 Integrations 섹션에서 LLM: 텍스트 생성을 캔버스로 드래그합니다.
2. 지점을 더블 클릭하고 단계 이름을 입력합니다.
3. Anthropic API 키에 Anthropic API 키를 입력합니다. 웹훅 비밀 헤더처럼 마스킹되어 저장됩니다.

4. 모델에서 사용할 Claude 모델을 선택합니다. 기본값은 claude-haiku-4-5입니다.

   • claude-haiku-4-5: 가장 빠르게 응답합니다.
   • claude-sonnet-5: Haiku와 Opus 사이의 중간 옵션입니다.
   • claude-opus-5: 다른 두 모델보다 느리지만, 지점의 10초 타임아웃 내에 완료됩니다. Sonnet이나 Haiku보다 토큰당 비용이 더 많이 듭니다.

   이 단계에 도달하는 모든 여행자에 대해 모든 호출이 사용자의 Anthropic 키에 청구됩니다.

5. 프롬프트에 모델이 생성하기를 원하는 내용을 작성합니다. 웹훅 본문과 동일한 매크로를 사용합니다(예: {{device:hwid}}).

6. 저장을 클릭합니다.

응답은 웹훅 타임아웃 내에서 요청을 유지하기 위해 약 300 토큰(대략 짧은 단락)으로 제한됩니다. 짧은 것을 요청하세요. 더 길거나 상세한 프롬프트는 응답할 공간을 더 많이 얻지 못합니다.

응답

여행자는 캔버스에서 다음에 연결하는 단계로 계속 진행합니다.

단계 실행 후 속성

속성	내용
llm_text	생성된 텍스트
llm_input_tokens	요청 입력에 대한 토큰 수
llm_output_tokens	요청 출력에 대한 토큰 수

이후 단계에서 llm_text를 사용하는 방법

• 푸시, 이메일 또는 SMS에 삽입: 동적 콘텐츠를 사용합니다.
• 조건 분할로 분기: 먼저 사용자 프로필 업데이트를 사용하여 태그에 저장한 다음, 해당 태그에서 분할합니다.

실패 및 예기치 않은 응답

요청이 실패하면 여행자는 여정에서 제외됩니다. 오류 및 실패한 요청을 참조하세요.

응답이 돌아왔지만 예상과 다른 경우 여행자는 여정에 계속 남아 있습니다:

• 300 토큰 제한에서 텍스트가 잘림: llm_text는 잘린 텍스트를 보유합니다.
• 모델이 답변을 거부함: llm_text는 대신 응답한 내용을 보유합니다.

예시 시나리오: Claude로 재참여 푸시 개인화하기

한 팀은 이탈한 사용자의 재참여 푸시가 일반적인 문구 대신 한 줄짜리 개인화된 후크로 시작되기를 원합니다.

1. 트리거 기반 진입 요소를 추가하고 UserLapsed 이벤트에서 실행되도록 설정합니다.
2. 그 바로 뒤에 LLM: 텍스트 생성을 추가합니다. 프롬프트에 {{tag:Name}}님을 다시 초대하는 짧고 경쾌한 문장 하나를 작성하고, 그들이 {{tag:Last Category}}를 둘러봤다고 언급하세요.라고 작성합니다.
3. 그 바로 뒤에 푸시 단계를 추가합니다. 메시지 편집기에서 개인화를 클릭하고 푸시 텍스트에 llm_text를 삽입합니다.

이것이 실행되면, 각 이탈 사용자는 모든 사람에게 동일한 정적 문구 대신 Claude가 생성한 한 줄로 시작하는 푸시를 받게 됩니다.