AI 알고리즘의 인기를 바탕으로 대화형 로봇은 최근 몇 년간 점점 더 인기를 끌며 각계각층에서 홍보 및 활용되고 있습니다. 기본적인 버튼 기반 자동화 봇부터 NLP 기반 대화형 챗봇까지 차이점은 무엇인가요? 가장 중요한 것은 비즈니스 요구에 맞는 대화형 로봇을 어떻게 설계해야 하는가입니다. 여기서 함께 논의해 봅시다.
우선, 시중에서 판매되는 다양한 유형의 챗봇을 구별하는 것이 중요합니다. 간단한 메뉴/버튼 기반의 챗봇부터 대화형 AI 챗봇까지 챗봇의 수준은 어떤가요? 챗봇의 종류도 다르고, 사용하는 기술도 다르니, 각각의 특징은 무엇인지 살펴보겠습니다.
이름에서 알 수 있듯이 이 유형의 챗봇을 사용하면 사용자는 메뉴 또는 버튼 형태로 표시되는 여러 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 사용자가 무엇을 클릭하는지에 따라 봇은 선택할 수 있는 다른 옵션 세트 등을 묻는 메시지를 표시합니다.
짐작할 수 있듯이 구조는 매우 기본적인 버튼 형태(단일 선택, 다중 선택 등)로 구성되어 있으며, 단순성으로 인해 대부분의 챗봇을 대표합니다. 이러한 봇은 사전 설정된 질문에 답하고 사용자가 웹사이트나 온라인 상점을 탐색하는 데 도움을 주어 구매 여정을 촉진할 수 있습니다. 단점은 많은 변수가 포함된 복잡한 요청을 해결할 때 효율성이 떨어진다는 것입니다. 실제로 이러한 유형의 챗봇은 사용자의 쿼리가 미리 설정된 범위를 벗어나면 어떠한 도움도 제공할 수 없으며 궁극적으로 사용자는 매우 실망하고 답답함을 느끼게 됩니다.
이 유형의 챗봇에서는 사용자가 단어나 문구를 입력하면 봇이 쿼리에서 키워드를 식별합니다. 이 유형의 봇은 기본 분석 엔진을 사용하여 이러한 키워드를 처리하고 미리 로드된 어휘와 일치시킵니다.
이것의 장점은 로봇이 시스템에 수동으로 로드된 콘텐츠에만 응답하고 주제에서 벗어나지 않으므로 비즈니스가 매우 친숙하게 어휘의 자동 메시징을 제어할 수 있다는 것입니다.
반면에 이러한 유형의 챗봇은 철자가 틀린 단어나 속어를 인식할 수 없다는 점에서 한계가 있습니다. 또한 맥락이 매우 높기 때문에 맥락 밖에서 사용될 경우 상당히 부적절할 수 있습니다. 도서관 챗봇에게 "호텔 예약"이라는 질문을 하면 호텔에 관한 책을 돌려줄 수도 있습니다.
이 유형은 현재까지 가장 발전된 인공지능 챗봇입니다. 그들은 인공 지능과 자연어 처리를 사용하여 사용자에게 최고의 경험을 제공합니다. 이러한 기술 덕분에 봇은 문장을 구성하는 다양한 단어를 고려하고 해당 단어와 사용 가능한 모든 컨텍스트를 분석하여 질문에 대한 상황별 이해를 얻습니다. 따라서 이러한 이해를 쿼리 솔루션에 적용할 수 있습니다.
NLP를 활용한 대화형 챗봇의 가장 큰 장점은 단어 뒤에 숨겨진 의미를 이해한다는 점이며, 알고리즘 기반의 장점은 맞춤법 오류도 이해하여 사용자에게 더 나은 사용자 경험을 제공한다는 것입니다.
모든 기업이 대화형 AI 기술이 적용된 챗봇을 사용해 왔으며, 로봇의 성능도 다양한 대화형 '레벨'에 도달할 수 있다고 믿습니다. 이러한 다양한 단계가 어떻게 나타나는지 설명하기 위해 구체적인 사례를 예로 들어 보겠습니다.
회사에서 다양한 HR 문제에 대한 직원의 질문에 답변하기 위해 내부용 NLP 대화형 챗봇을 개발한다고 가정해 보겠습니다. 팀원이 연차휴가가 며칠 남았는지 알고 싶어 챗봇에게 물어봅니다.
첫 번째 수준의 답변은 직원에게 일반적으로 급여 또는 HR 소프트웨어에서 질문에 대한 답변을 찾을 수 있는 위치를 알려주는 것입니다. 이는 대화형 챗봇을 설계할 때 쉽게 달성할 수 있는 가장 단순하고 기본적인 대화 수준입니다.
두 번째 수준 답변은 약간 더 발전되었습니다. 이 경우 봇은 직원을 HR 소프트웨어와 같은 특정 내부 시스템으로 리디렉션하여 남은 연차 일수를 확인할 수 있기 때문입니다.
마지막으로, 더욱 발전된 3단계 답변을 통해 챗봇은 직원을 HR 소프트웨어에 자동으로 원활하게 로그인하여 필요한 정보에 직접 액세스할 수 있습니다. 이 단계의 봇은 직원들에게 채팅 플랫폼을 떠나지 않고도 달력이나 양식을 통해 연차 휴가를 요청하도록 요청할 수도 있습니다. 이 단계는 분명히 대화형 챗봇이 제3자 플랫폼이나 소프트웨어와 통합되어 다른 시스템으로 정보를 검색할 수 있음을 의미합니다. 이는 로봇이 이러한 상호 작용과 서비스를 제공하기 위한 기술적 전제 조건 중 하나입니다.
NLP 기술을 활용한 대화형 챗봇을 갖는 것은 매우 좋은 시작이며, 이는 회사에 좋은 경쟁 우위를 가져다 주고 비용 절감이라는 목적을 달성할 수 있지만 여전히 필수적입니다. 봇과의 상호 작용이 사용자에게 질적이며 매력적인지 확인합니다. 그렇다면 사용자가 대화할 이유가 있는 봇을 어떻게 디자인합니까? 다음은 몇 가지 팁과 이전 연습 사례입니다.
이름에서 알 수 있듯이 챗봇 스크립트는 미리 설계된 대화 메시지(비즈니스 프로세스)가 사용자 쿼리에 대한 응답으로 사용되는 시나리오입니다. 물론 모든 쿼리에 스크립트가 필요한 것은 아닙니다. 간단한 FAQ 유형의 질문은 일회성 요청으로 답변되지만 트랜잭션 쿼리에는 스크립트가 필요합니다. 실제로 봇은 이전에 보험 회사에서 개발한 자동차 보험 견적 봇과 같이 특정 정보를 제공하는 데 필요한 세부 정보를 수집하기 위해 특정 대화 흐름을 따라야 합니다.
이 프로세스는 챗봇의 입력 정보와 차량 볼륨 정보에 따라 분명히 다른 가격을 제시하지만 프로세스 작성 시 다음 제안 사항을 기억하십시오.
대화형 챗봇의 목표가 무엇이든 사람들이 이를 이해할 수 있도록 해야 합니다. 이는 봇이 제공하는 모든 응답이 명확해야 하며 오해로 이어질 수 있는 모호함이 없어야 함을 의미합니다.
이것은 당연해 보일 수 있지만 대부분의 회사나 봇마스터는 이 간단한 규칙을 잊어버립니다. 이는 매우 혼란스럽고 비실용적인 대화 인터페이스를 초래하여 애초에 봇 설계 목적을 완전히 무너뜨립니다.
명확하고 모호하지 않은 프로세스를 설계하는 것 외에도 봇의 답변을 최대한 짧게 만들어야 합니다. 그 이유는 간단합니다. 더 많이 읽을수록 사용자는 혼란스럽고 피곤하며 산만함을 느낄 가능성이 더 높습니다. 이를 수행하는 좋은 방법은 대화를 나누는 것입니다. 즉, 봇의 메시지를 더 작은 덩어리로 나누는 것입니다.
개인화는 봇의 장점입니다. 실제로 우리는 대화형 챗봇이 어떤 성격을 갖기를 원하는지, 그 어조를 결정하고, 어떤 언어를 사용할지, 어떻게 의사소통할지 등을 정의해야 합니다.
사용자가 좋아하는 캐릭터를 디자인하는 것은 까다로운 문제입니다. 개성을 너무 적게 주면 상호 작용이 단조롭게 느껴집니다. 남용하면 금방 짜증날 수 있어요...
결론적으로 고품질의 대화형 챗봇을 디자인하는 것은 쉬운 일이 아니지만, 이러한 팁과 실무 경험이 스마트한 봇을 디자인하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 챗봇을 더욱 우아하게 디자인하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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