챗봇을 만드는 방법: AI 기반 세계에서 개발자가 해야 할 일과 하지 말아야 할 일

간단히 말하면, 챗봇은 시뮬레이션된 대화를 통해 소프트웨어와 통신하기 위한 인터페이스입니다. 과거에는 기본적인 워크플로우를 사용하여 이 작업을 수행했지만, AI 및 머신 러닝 도구의 가용성이 폭발적으로 증가함에 따라 챗봇은 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이제 가상 에이전트는 AI와 자연어 처리(NLP)를 사용하여 입력을 이해하고 처리하므로 해당 입력에 맞게 응답을 맞춤화할 수 있습니다. 여기에는 질문에 답하고, 문제를 해결하고, 일상적인 대화에 참여하는 등의 사용 사례가 포함됩니다.

이로 인해 챗봇은 다양한 주요 비즈니스 기능을 구현하는 데 탁월합니다. 챗봇이 어떤 부분에 변화를 가져오는지 살펴보겠습니다.

• 고객 서비스: 이를 통해 기업은 고객에게 연중 무휴 지원을 더 저렴하고 쉽게 제공할 수 있습니다.

• 리드 생성 및 자격 부여: 사이트 방문자와 상호 작용하고, 정보를 수집하며, 영업팀과의 약속 일정을 잡을 수도 있습니다.

• 데이터 수집 및 분석: 사용자로부터 정보를 수집하고, 피드백을 분석하고, 추세를 파악하여 제품과 서비스를 개선할 수 있습니다.

• 교육 및 트레이닝: 온라인 강좌를 제공하고, 학생의 질문에 답하고, 피드백을 제공할 수 있습니다.

• 접근성 및 포용성: 장애가 있는 사용자를 지원하고, 언어를 번역하고, 다양한 형식으로 정보를 제공할 수 있습니다.

• 콘텐츠 생성 및 조정: 서면 콘텐츠를 생성하고, 온라인 커뮤니티를 관리하며, 부적절한 콘텐츠를 필터링할 수도 있습니다.

이러한 예에서 볼 수 있듯이, 챗봇은 고객과 회사 운영에 사용되는 기술 간의 격차를 해소합니다. 수동으로 데이터를 수집한 다음 이를 AI 시스템에 입력하지 않아도 되며, 중개인이 필요하지 않습니다. 즉, 문제를 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있어 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

최종 사용자를 위한 챗봇의 장점은 경험이 단순하다는 것입니다. 사용자는 실제 사람과 대화하는 것처럼 봇과 대화할 수 있으며, 의미 있고 유용한 답변을 받아야 합니다.

그러나 이러한 단순성을 달성하려면, 몇 가지 핵심 구성 요소가 함께 작동하여 입력을 해석하고, 사용 가능한 데이터 소스에서 학습하고, 최선의 응답이 무엇인지 결정할 수 있어야 합니다.

NLP를 챗봇이 요청 내용을 확실히 이해할 수 있도록 해주는 번역기로 생각하세요. 이 구성 요소는 사용자가 말하거나 질문한 내용을 받아 정서, 맥락, 의도 등을 분석합니다. 다음과 같은 몇 가지 작업을 수행하여 이를 달성합니다.

• 토큰화: 입력한 내용을 개별 단어와 구문으로 나눕니다.

• 품사 태깅: 각 단어를 명사, 동사, 형용사 등으로 분류합니다.

• 구문 분석: 문장 구조와 단어 간의 관계를 알아봅니다.

• 의미론적 분석: 문맥과 의도를 분석하여 각 단어 뒤에 숨은 의미를 해독합니다.

성공적인 챗봇의 특징은 상호 작용을 많이 할수록 학습하고 성장할 수 있는 능력입니다. 이는 다음과 같은 여러 수단을 통해 학습하고 적응할 수 있는 능력을 제공하는 머신 러닝 덕분입니다.

• 지도 학습: 챗봇은 라벨이 붙은 데이터에 대해 훈련되어, 바람직한 응답과 입력을 연결하는 방법을 학습합니다.

• 비지도 학습: 챗봇이 라벨이 지정되지 않은 데이터를 분석합니다. 따라서 연결을 표시하는 대신 연결 자체를 찾기 위해 패턴과 관계를 찾습니다.

• 강화 학습: 챗봇은 시행착오를 통해 무엇이 가장 효과적인지 학습하고 결과와 사용자 피드백을 바탕으로 응답을 개선합니다.

이론적으로, AI 알고리즘을 사용하는 데 챗봇이 필요하지 않습니다. 그러나 이러한 알고리즘은 기본 규칙 기반 응답과 사용자를 위해 현재 해결하고 있는 문제를 올바르게 이해하는 자유로운 대화의 차이입니다. 이는 매우 다양할 수 있지만, 다음은 AI 알고리즘의 보다 일반적인 기능 중 일부입니다.

• 대화 관리: 이러한 알고리즘은 대화의 흐름을 관리합니다. 즉, 주제 간 이동, 관련 정보 제공, 대화의 자연스러운 흐름을 돕습니다.

• 응답 생성: 이러한 AI 알고리즘은 상황, 의도, 어조 및 기타 관련 정보를 기반으로 적절한 응답을 생성합니다.

• 개인 맞춤화: 개인 맞춤화 알고리즘은 특정 사용자와 그들의 요구에 맞게 응답을 맞춤화합니다. 이는 사용자 데이터와 과거 상호 작용을 사용하여 수행됩니다.

첫 번째 챗봇을 구축하는 첫 번째 단계는 사용할 플랫폼을 결정하는 것입니다. 이것이 챗봇의 기초이며, 선택하는 플랫폼은 챗봇의 목표가 무엇인지에 따라 달라집니다. 다음은 스스로 자문해야 할 몇 가지 질문입니다.

• 어떤 문제를 해결하려고 하는가?

• 그 문제는 얼마나 복잡한가?

• 챗봇의 타겟 잠재 고객은 누구인가?

• 어떤 특징과 기능이 필요한가?

또 다른 중요한 고려 사항은 사용 가능한 예산과 기술입니다. 최소한의 기술적 능력을 갖춘 취미 생활자와 대규모 예산이 뒷받침되는 본격적인 개발팀 사이에는 엄청난 차이가 있습니다. 그렇기 때문에 다양한 유형의 챗봇 플랫폼을 고려하는 것이 유용합니다.

• 코드 없음/로우 코드: 템플릿, 드래그 앤 드롭 인터페이스 등을 통해 사용하기 쉽습니다. 코딩 경험이 부족한 사람들에게 적합합니다. 예: Chatfuel, ManyChat, Landbot

• 코드 기반 플랫폼: 코딩 기술이 필요하지만 더 많은 유연성, 제어 및 사용자 정의가 가능합니다. 예: Rasa, Microsoft Bot Framework, Dialogflow

• 엔터프라이즈 레벨: 대규모 배포용으로 설계되었으며 즉시 사용 가능한 고급 기능과 통합 기능을 포함합니다. 예: IBM Watson Assistant, Amazon Lex, Nuance

예를 들어, 상대적으로 간단한 기능을 갖춘 Facebook 메신저 챗봇을 빠르게 구축하려면 ManyChat과 같은 것이 적합할 것입니다. 그러나 API에서 실행되고 맞춤 설정이 가능한 더욱 강력한 챗봇을 구축하려면, Rasa와 같은 플랫폼이 더 나은 선택이 될 것입니다.

챗봇을 구축할 때, 대화 흐름에 따라 사용자와 챗봇 간의 대화 구조와 진행이 결정됩니다. 대화의 흐름을 지휘자로 생각하여, 다양한 연주자에게 모든 파트가 원활하게 흐르도록 지시합니다. 다음 5가지 핵심 요소를 사용하여 이를 수행합니다.

1. 의도: 사용자 입력에서 목표와 동기를 식별합니다.

2. 엔티티: 이름, 위치, 날짜 등의 주요 정보를 분류합니다.

3. 대화 상태: 반복을 방지하고 응답을 안내하기 위해 지금까지의 대화를 추적합니다.

4. 분기 및 전환: 사용자의 응답에 따라 다양한 경로를 매핑합니다.

5. 응답: 상황에 맞는 유용한 응답을 생성하여 사용자에게 다시 보냅니다.

효과적인 흐름을 설계하려면, 해결하려는 주요 문제부터 시작한 다음 잠재적인 대화 경로를 계획해야 합니다. 이를 구현하는 방법은 선택한 플랫폼에 따라 다르지만, 흐름도는 설계 단계에서 대화 구조를 나타내는 데 유용합니다.

처음 챗봇을 구축할 때 흐름을 최대한 단순하게 유지하고 옵션이 너무 많아 복잡한 분기를 피하세요. 이렇게 하면 테스트와 반복을 더 빨리 시작할 수 있고 가장 개선이 필요한 영역에 집중할 수 있습니다.

NLP와 머신 러닝의 통합은 학습이 가능하고 사용자와 자연스러운 대화를 나누는 진정한 지능형 챗봇과 단순한 기본 스크립트 리더의 차이입니다.

spaCy 및 NLTK(Natural Language Toolkit)와 같은 NLP 라이브러리는 의도 인식 및 항목 추출을 수행하는 것 외에도 정서 분석과 같은 주요 작업에 도움이 됩니다. 이는 사용자 메시지의 어조를 분석하고 감정을 식별합니다. 즉, 챗봇이 그 어조에 맞춰 공감을 바탕으로 응답할 수 있습니다.

마찬가지로, TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 강력한 ML 라이브러리와 통합하면, 챗봇이 과거 상호 작용 및 사용자 데이터를 기반으로 학습하고 발전할 수 있는 능력을 갖게 됩니다. 이를 통해 챗봇은 보다 개인에 맞춤화되고 유용한 응답을 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 이 데이터를 바탕으로 예측을 하고 사용자가 질문하기 전에 적극적으로 지원과 제안을 제공할 수 있습니다.

AI와 머신 러닝 알고리즘을 통합하면 챗봇의 이해도와 응답 정확성이 향상됩니다. 이러한 기술은 훌륭한 챗봇이 시간이 지남에 따라 적응하고, 학습하고, 개선되는 이유입니다. 챗봇 개발자로서 사용자에게 진정한 가치를 더해주는 AI 및 머신 러닝 라이브러리를 찾아야 합니다.

정말 유용한 챗봇을 만들려면 봇의 성능과 응답 품질을 개선할 수 있는 방법을 지속적으로 찾으세요. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 사용자 상호 작용 데이터를 캡처 및 분석한 다음 대화 흐름과 기능을 개선하고 반복할 수 있는 부분을 파악하는 것입니다.

지난 몇 년 동안을 보면 알 수 있듯이, AI 분야는 빠르게 성장하고 있습니다. 매일 새로운 판도를 바꾸는 라이브러리, 앱 또는 API가 출시되는 것처럼 느껴집니다. 이러한 발전은 어렵게 느껴질 수 있지만, 이러한 새로운 트렌드와 기술을 계속 활용한다면 챗봇을 다음 단계로 끌어올리기 위해 누락된 요소를 찾을 수 있습니다.

GPT 기반 챗봇이 광범위한 질문을 받는 사례는 많습니다(예: 사용자가 여행 관련 질문을 처리하기 위해 구축된 챗봇에 금융 조언 질문을 하는 경우). 설계 초기에, 훌륭한 사용자 경험을 위해 챗봇이 응답할 수 있는 제한된 범위의 질문과 주제를 만드는 것을 고려하세요.

챗봇의 무한한 가능성에 빠져들기 쉽지만 조심하는 것도 중요합니다. 편견이 챗봇에 침투하여 응답에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 사용자를 보호하고 문제가 발생하지 않도록 하려면 사용자 개인정보 보호 및 윤리 기준을 존중해야 합니다.

이 내용은 곧 좀 더 자세히 다루겠습니다. 하지만 실제 시나리오를 사용한 엄격한 테스트 없이 챗봇을 배포하는 함정에 빠지지 마세요. 최종 사용자가 챗봇 근처에 접근하기 전에 강력하고 안정적이라는 확신을 가질 필요가 있습니다.

최고의 챗봇을 만들려면 정기적으로 사용자 피드백을 수집하고 이에 따른 작업을 실행해야 합니다. 챗봇이 정확성을 유지하고 장기적으로 성공하기를 원한다면 이 피드백은 매우 중요합니다. 이는 버그 보고서, 불만 사항 또는 기능 요청일 수도 있습니다. 이 모든 피드백을 진지하게 받아들이고 사용자 경험을 개선할 수 있는 방법을 계속 찾으세요.

챗봇의 능력과 성능을 향상시키는 또 다른 강력한 방법은 챗봇을 대규모 언어 모델(LLM)에 연결하는 것입니다. LLM은 인간의 언어 응답을 이해하고 생성하기 위해 엄청난 양의 데이터를 학습한 강력한 AI 유형입니다.

강력한 성능에도 불구하고, GPT-4 또는 LLaMA와 같은 LLM은 처음부터 챗봇의 특정 요구 사항에 부합할 가능성이 없습니다. LLM의 강력한 기능을 활용하려면, LLM이 챗봇의 의도된 사용 목적을 이해하고 일관되게 대응할 수 있도록 맞춤화하고 향상시켜야 합니다.

이를 수행하는 한 가지 방법은 검색 증강 생성(RAG)을 사용하는 것입니다. 여기에서는 검색 모델을 사용하여 사용자 쿼리를 기반으로 관련 문서를 선별한 다음 LLM으로 전달합니다. 이러한 문서는 기존 지식 기반 시스템, 채팅 로그 또는 기타 관련 콘텐츠와 같은 개인 데이터에서 나올 수 있습니다. 그런 다음 LLM은 이 정보를 기존 기능과 결합하여 보다 정확하고 관련성이 높으며 효율적인 응답을 생성할 수 있습니다.

챗봇과의 통합을 개선하는 또 다른 방법은 LLM을 미세 조정하는 것입니다. 여기에서 챗봇이 해결하도록 설계된 특정 작업이나 문제에 맞게 LLM을 기본적으로 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 도메인별 언어를 학습하고 생성되는 응답의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 챗봇이 발전하거나 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 이 프로세스를 반복할 수도 있으므로 LLM은 항상 봇과 함께 작동하도록 최적화됩니다.

모든 종류의 소프트웨어 개발과 마찬가지로 테스트는 챗봇을 구축하고 개선하는 데 있어 핵심 부분입니다. 챗봇을 배포할 준비가 되었는지 확인하려면 기능, 사용자 경험 및 오류 처리를 테스트해야 합니다.

챗봇이 예상대로 작동하는지 확인하려면 단위 및 통합 수준에서 기능 테스트는 물론 더 광범위한 시스템 테스트를 통해 수행하세요. 또한 병목 현상이나 확장성 문제가 없는지 확인하면서 챗봇의 성능을 평가해야 합니다.

최종 사용자에게 가능한 최고의 경험을 제공할 수 있도록 고려하세요. 사용성 테스트는 이를 수행하는 좋은 방법으로 실제 사용자가 챗봇과 상호 작용하는 것을 관찰합니다. 모든 사람이 챗봇을 사용할 수 있도록 하려면 스크린 리더를 사용한 테스트와 키보드만으로 봇을 사용하는 등 접근성 테스트를 수행하세요.

챗봇을 배포하기 전에 발생할 수 있는 모든 오류를 원활하게 처리할 수 있는지 알아야 합니다. 여기에는 높은 트래픽을 시뮬레이션하기 위한 스트레스 테스트, 예상치 못한 입력 제출, 보안 취약성 확인이 포함될 수 있습니다. 문제가 발생하더라도 전체가 작동을 멈추도록 하고 싶지는 않으실 것입니다.

챗봇이 준비되었다고 확신하면 이제 배포할 차례입니다. 하지만 배포를 시작하기 전에, 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

• 모니터링 및 분석: 성능, 사용자 활동 및 기타 주요 메트릭을 지속적으로 모니터링할 수 있는 시스템이 마련되어 있는지 확인하세요. 이는 문제를 빠르게 파악하고 향후에 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

• 피드백 채널: 배포 후 사용자가 최대한 쉽게 피드백을 보낼 수 있도록 하세요. 연락할 사람이 있으면 사용자도 기분이 좋아질 것이고, 사용자가 무슨 생각을 하는지 알면 여러분도 기분이 좋아질 것입니다.

• 단계적 출시: 새 앱을 배포하는 것은 위험할 수 있으므로, 전체 출시를 시작하기 전에 단계적 배포를 수행하여 사람들의 의견이 어떤지 알아보는 것을 고려해 보세요. 더 적은 규모의 잠재 고객을 대상으로 먼저 출시하면, 상호 작용을 분석하고 필요한 부분을 조정할 수 있습니다.

챗봇과 AI의 세계는 끊임없이 진화하고 있으며 기술 및 기업과 상호 작용하는 방식도 변화하고 있습니다. 이 글을 통해 기술에 대한 이해가 깊어지고 나만의 챗봇을 구축할 수 있는 자신감을 얻으셨기를 바랍니다. 챗봇의 무한한 잠재력을 수용함으로써, 나만의 기술을 배우고 개선하면서 성장하고 발전할 수 있는 고유한 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

저희 Elastic®에서도 같은 일을 하고 있습니다. Elasticsearch®의 챗봇 기능을 향상시키는 것부터 뛰어난 자체 챗봇 OpsGPT를 구축한 Opster를 최근에 인수한 것에 이르기까지, 제품을 개선하고 고객의 삶을 더 편리하게 만들기 위해 이러한 발전을 활용할 수 있는 방법을 항상 모색하고 있습니다.

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