이미지를 사용하여 플로우 생성 탐색

  • 릴리스 버전: Australia
  • 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
  • 소요 시간: 3분

    • 를 사용하여 Now Assist이미지에서 플로우 또는 하위 플로우를 생성합니다. 상세 프로세스를 이미지로 캡처하고 이미지에 첨부합니다. 워크플로우 스튜디오Now Assist 은 수정 및 재생성할 수 있는 플로우의 미리 보기를 생성합니다.

    활성화

    이미지가 있는 플로우 생성 기술은 (sn_now_creator) 애플리케이션과 함께 크리에이터용 Now Assist 설치됩니다. ServiceNow Store 웹 사이트에서 이 애플리케이션을 설치할 수 있습니다.

    혜택

    이미지를 사용하여 플로우 생성을 활성화하면 이러한 이점을 얻을 수 있습니다.
    • 의 이미지에서 다단계 플로우 또는 하위 플로우를 워크플로우 스튜디오빌드합니다. 지원되는 트리거 및 작업은 적절한 데이터 알약 값으로 구성됩니다.
    • 표준 플로우 설계 패턴을 사용합니다.

    지원되는 LLM

    , Google Gemini또는 Anthropic Claude on AWS 를 기술 및 AI 에이전트에 대한 Now Assist AI 모델 제공자로 사용할 Azure OpenAI수 있습니다. 의 구성 제어 사용 AI 컨트롤 타워 사용 가능한 옵션을 정의하려면 다음에서 기술 수준 기본 설정을 설정합니다. Now Assist 관리자 콘솔. 자세한 내용은 Large language models on the ServiceNow AI Platform® 문서를 참조하십시오.

    지원되는 트리거 유형

    플로우 생성은 제한된 수의 트리거 유형을 지원합니다. 텍스트 방향을 사용하여 이러한 트리거 유형을 지정할 수 있습니다.
    • 예약 트리거
    • 기록 트리거
      • 작성됨
      • 작성 또는 업데이트됨
      • 업데이트됨
    • 서비스 수준 계약 트리거
    • 인바운드 이메일 트리거
    • Service Catalog 트리거

    일반 가이드라인

    지침을 작성 Now Assist 할 때 다음 일반 지침을 따르십시오.
    항상 트리거를 먼저 설명하십시오.
    먼저 플로우 트리거와 해당 데이터 조건을 설명합니다. 트리거 이후에는 플로우에서 원하는 것과 동일한 순서로 작업과 플로우 논리를 설명합니다.
    맞춤법 오류 방지
    작업, 플로우 논리 또는 테이블의 이름의 철자를 틀리지 않도록 합니다. 테이블 이름을 실수하지 않도록 해시 태그를 사용하는 것이 좋습니다.
    요청에 정확하고 설명이 적어야 합니다.
    요청이 정확하고 설명적이어야 합니다. 흐름 트리거, 기록 데이터, 작업, 흐름 논리를 최대한 자세하게 설명하십시오. 이미지를 첨부하는 경우 프로세스의 선명하고 높은 품질의 이미지를 첨부해야 합니다.
    간결하고 직접적으로 요청하십시오.
    먼저 플로우를 생성할지 하위 플로우를 생성할지 여부를 지정합니다. 예를 들어 "Create a flow that"이라는 문구를 사용하여 플로우를 생성합니다. 각 단계에서 플로우를 순서대로 설명합니다.
    이름으로 작업, 플로우 논리 및 테이블 참조
    작업, 플로우 논리 및 테이블 이름을 지시 사항의 일부로 사용합니다. 지시 사항이 실제 이름에 가까울수록 LLM이 이름을 인식하기가 더 쉽습니다. 예를 들어, 각각에 대한 텍스트를 사용하거나 다음을 병렬로 수행 하여 특정 플로우 로직 옵션을 참조합니다. 테이블 이름의 경우 해시 태그를 사용하는 것이 좋습니다.
    생성된 플로우 개요 및 입력 값 검토
    생성된 플로우 개요에서 각 작업, 플로우 로직 및 하위 플로우를 검토합니다. 생성된 입력 값을 검토하여 관련 데이터 참조가 포함되어 있는지 확인합니다.
    해시 태그를 사용하여 특정 테이블의 데이터를 참조합니다.
    해시 태그를 사용하여 특정 테이블 이름을 선택합니다. 해시 태그는 사용자 [sys_user] 및 사용자 [imp_user] 테이블과 같이 동일하거나 유사한 표시 이름을 가진 테이블을 구별하는 데 특히 유용합니다.
    숫자를 사용하여 분기를 구분합니다. 병렬 플로우 논리에서 다음을 수행합니다.
    각 병렬 분기에 숫자를 추가합니다. 예를 들어, "P1 인시던트가 생성되면 다음을 병렬로 수행하십시오. 1. 간단한 설명을 기록하고 2. 할당된 사용자를 조회하고 이메일을 보내십시오"는 두 개의 분기가 있음을 분명히 합니다.
    따옴표를 사용하여 정확한 값을 설정합니다.
    LLM이 운영 이름과 데이터 값을 구별하는 데 도움이 되도록 정확한 데이터 값을 따옴표로 묶습니다. 예를 들어, "'인시던트 다시 열림'이라는 값 기록"이라는 지시는 "인시던트 다시 열림"이라는 텍스트가 데이터 값임을 분명히 나타냅니다.