AI 컨텍스트

AI 컨텍스트를 사용하면 관리자가 Amplitude의 AI 기능에 대한 추가 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. Amplitude의 에이전트, Ask AI 및 기타 AI 기능은 응답을 생성할 때 이 컨텍스트를 사용하여, 고객의 비즈니스 컨텍스트, 데이터 규약 및 선호 사례를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

이 기능은 Claude Projects 또는 Cursor 규칙과 유사합니다. Amplitude의 AI에 고수준의 컨텍스트를 제공함으로써 얻는 응답에 영향을 미치고 팀 작업 전반에 걸쳐 일관성을 유지할 수 있습니다.

AI 컨텍스트 구성

조직에 대한 AI 컨텍스트를 구성하려면 다음을 수행하십시오.

1. _조직 설정_으로 이동합니다.
2. 사이드바에서 _AI 컨트롤_을 찾으십시오.
3. 편집을 클릭하여 마크다운 편집기를 엽니다.
4. 비즈니스 컨텍스트, 지침 및 기본 설정을 추가하십시오.
5. 저장을 클릭하여 변경 사항을 적용합니다.

AI 컨텍스트의 최대 문자 수는 10,000자입니다. 마크다운 편집기를 통해 변경하거나 마크다운 파일을 직접 업로드할 수 있습니다. 모든 사용자는 AI 컨텍스트를 볼 수 있지만 관리자만 편집할 수 있습니다.

AI 컨텍스트에 포함할 항목

AI 컨텍스트에는 Amplitude의 AI가 비즈니스 컨텍스트를 더 잘 이해하고 더 관련성 있는 응답을 생성하는 데 도움이 되는 전체 정보가 포함될 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

비즈니스 컨텍스트: 회사별 용어 및 정의, 제품 이름 및 정의, 팀이 중점을 두는 주요 지표 및 KPI, 비즈니스 워크플로우, 업계별 고려 사항 등이 있습니다.

데이터 규칙: 이벤트 및 속성 명명 규칙, 기본 세그먼트 정의, 공통 계산 및 공식, 데이터 품질 지침 등이 있습니다.

분석 환경설정: 다양한 시나리오에 대해 선호되는 차트 유형, 공통 분석 패턴 및 접근법, 지표 정의 및 비즈니스 로직입니다.

모범 사례

전문 용어: 기업들은 종종 자신들만의 고유한 용어나 문구를 사용합니다. AI가 이 용어를 이해할 수 있는 최상의 기회를 제공하기 위해 특정 단어나 구문의 의미를 설명하십시오.

예: 'P0 기능'은 현재 분기에 가장 우선 순위 계층에 속하는 기능을 의미합니다.

동의어: 기업들은 때때로 같은 개념을 설명하기 위해 여러 단어를 사용합니다. 이러한 맥락을 제공하면 AI가 더 일관되게 제안을 제공하는 데 도움이 됩니다.

예: 귀사는 "조직", "작업 공간" 및 "계정"을 서로 바꿔 사용하지만 이벤트 택소노미에서 "조직"은 속성 이름입니다.

AI 컨텍스트는 Amplitude의 AI에게 귀사 조직의 고유한 컨텍스트, 즉 귀사의 제품 팀을 다른 팀과 구별하는 조직 내 암묵지를 가르칩니다. AI는 이미 프로덕트 분석, 실험, 퍼널 분석에 대해 알고 있습니다. 이 시스템은 여러분의 비즈니스 컨텍스트, 이벤트 택소노미 및 구체적인 작업 방식을 필요로 합니다.

AI 컨텍스트는 퍼널 차트를 만드는 방법이 아니라 귀사의 구체적인 사항을 알아야 하는 뛰어난 신입 분석가를 온보딩하는 일이라고 생각하십시오. 이 컨텍스트는 모든 AI 상호 작용의 시작 부분에 전달되므로 데이터 및 비즈니스에 대한 '보편적 진실'을 위해 사용하십시오.

일반적인 팁

간결하게 작성하십시오: AI 응답을 개선하는 가장 중요한 컨텍스트에 초점을 맞추십시오. 너무 많은 컨텍스트를 포함하면 모델의 주의가 분산될 수 있습니다.

범용 규칙에 중점을 둡니다. 모든 프롬프트에 포함할 콘텐츠를 컨텍스트로 제한하십시오. 특정 이벤트 또는 속성과 관련된 문서는 이벤트 택소노미 설명에 포함될 수 있습니다.

테스트 및 반복: 다양한 규칙을 시도해 보고 AI 응답에 어떤 영향을 미치는지 확인하십시오. 변경 사항은 즉시 적용되므로 Ask AI에서 즉시 테스트할 수 있습니다.

영향력이 높은 범주

1. 비즈니스 정의 및 논리

측정기준이 귀사에서 무엇을 의미하는지 정의하십시오. AI는 리텐션을 계산할 수 있지만 사용자가 평가판 사용자를 분모에서 제외했음을 알지 못합니다.

양호함:

• 활성 사용자: (단순히 로그인한 것만이 아니라) 최근 7일 동안 3개 이상의 주요 이벤트를 트리거했습니다.
• 이탈됨: 구독이 끝난 후 30일 동안 세션 이벤트가 없습니다.
• 활성화: 온보딩을 완료하고 첫 사용 후 7일 이내에 첫 번째 프로젝트를 생성했습니다.

피하십시오:

• 리텐션을 올바르게 계산하십시오(너무 일반적).
• 적절한 메트릭을 사용하십시오(너무 모호함).

2. 이벤트 택소노미 지침

정식 이벤트와 사용되지 않는 이벤트를 포함하여 실제 이벤트 구조를 매핑합니다.

양호함:

• 주요 구매 이벤트: purchase_completed(사용되지 않는 이벤트인 transaction_success가 아님).
• 페이지 보기: 모바일에는 screen_viewed를, 웹에는 page_viewed를 사용하십시오.
• 등록: account_created는 정규 이벤트이므로 signup_started는 무시하십시오.

피하십시오:

• 올바른 이벤트를 사용하십시오(도움이 되지 않습니다).
• 이벤트 이름을 확인합니다(에이전트가 이 작업을 수행함).

3. 사용자 및 계정 컨텍스트

사용자를 분류하고 주요 인구를 정의하는 방법을 문서화하십시오.

양호함:

• 엔터프라이즈 사용자: plan_type = 'enterprise' 또는 employee_count > 500.
• 테스트 계정: 이메일에 '@yourcompany.com'이 포함된 경우 제외 또는 is_internal = true.
• 고급 사용자: 지난 30일 동안 20회 이상의 세션과 5개 이상의 고유한 기능을 사용했습니다.

피하십시오:

• 사용자를 적절하게 분류하십시오(너무 모호함).
• 테스트 데이터를 필터링합니다(상담원은 이를 가정합니다).

4. 도메인 인텔리전스

AI가 알 수 없는 업계 맥락과 제품 지식을 공유하십시오.

양호함:

• 계절성: 신규 가입의 60%가 월요일부터 수요일까지 발생하므로 이에 따라 실험을 계획하십시오.
• 벤치마크: 당사의 40% D7 리텐션은 업계 평균인 25%를 초과합니다.
• 제품 컨텍스트: 기능 X는 2024년 10월에 출시되었으며, 해당 코호트에서의 도입 급증이 예상됩니다.

피하십시오:

• 비즈니스 컨텍스트를 고려하십시오(너무 일반적).
• 제품에 대해 생각하십시오(명확함).

글쓰기 원칙

구체적이어야 합니다: '적절하게 필터링하기'를 '다음과 같은 사용자 is_internal = true제외'로 바꿉니다.

말하지 말고 보여주십시오: 실제 이벤트 이름, 실제 임계값, 구체적인 예를 포함하십시오.

명백하지 않은 경우 이유를 설명하십시오. "checkout_finished 대신 purchase_completed 를 사용하십시오 (결제 확인 전에 checkout_finished 가 발생함).".

중요한 규칙을 앞부분에 배치하십시오: 사용자 정의와 일반적인 함정이 먼저 나타나야 합니다.

스캔 가능성 유지: 글머리 기호, 일관된 서식, 명확한 섹션을 사용하십시오.

피해야 할 안티패턴

명백한 사실을 말하지 마십시오.

• ❌ "좋은 깔때기 만들기"
• ❌ "데이터를 적절하게 분석"
• ❌ "사용자 행동을 고려하십시오"

분석 방법을 지나치게 지정하지 마십시오.

• ❌ 차트 구축을 위한 단계별 지침.
• ❌ 상세한 통계 공식.
• ❌ UI 탐색 지침.

비밀 포함 안 함

• ❌ API 키 또는 암호.
• ❌ 개별 고객 이름 또는 PII.
• ❌ 기밀 수익 목표.