멀티턴과 싱글턴 모두 가능하게
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차근차근 또는 단도직입

ARS처럼 진행되는 룰 기반 챗봇과 자연어로 진행되는 지능형 챗봇이 하이브리드로 적용될 때 자주 사용되는 방식의 챗봇이 있다. 이 챗봇의 메인 시나리오가 게이트웨이형이다. 스무고개를 통한 추천형과 유사하지만 다른 부분은 흐름의 끝에 다른 흐름으로 넘어가는 JUMP로 되어 있다는 점이다. 이렇게 구성하게 되면, 버튼을 눌러서 대화를 진행할 수도 있고, 직접 원하는 바를 입력하여 진행되게 할 수 있다는 점이 특징. 다시 말해, 본론으로 들어가는 방식이 단계를 거치거나 자연어를 입력해서 바로 시작하거나 둘 다 가능한 모델이다.

아래 예시 1과 예시 2를 비교해보면 차이를 알 수 있다.

대화흐름 예시 1 - 차근차근 단계를 거쳐 진행

    챗  봇 : 정성을 다하는 서비스센터입니다.
            무엇을 도와드릴까요?
    사용자 : 드라이버 다운로드
    챗  봇 : 어떤 제품과 관련하여 도와드릴까요?
    사용자 : 프린터
    챗  봇 : 어떤 프린터를 사용하고 계신가요?
    사용자 : 복합기
    챗  봇 : 어떤 것을 도와드릴까요?
    챗  봇 : 프린터-복합기 드라이버 다운로드 페이지로 안내합니다.   
            화면 중앙에 모델명을 입력하세요. 

대화흐름 예시 2 - 단도직입! 자연어 처리로 단계 SKIP

    챗  봇 : 정성을 다하는 서비스센터입니다.
            무엇을 도와드릴까요?

    사용자 : 복합기 프린터 드라이버 다운 어디서 받아요?

    챗  봇 : (단계 건너뜀)
            프린터-복합기 드라이버 다운로드 페이지로 안내합니다.   
            화면 중앙에 모델명을 입력하세요.

기본적인 흐름을 단계로 제공하고, 말로 입력했을 때도 빠르게 처리하는 것이 기본이다. Text형 챗봇이라면, 단계마다 버튼을 제공하여 편의성을 높일 수 있다. 대화흐름을 도식화하여 표현하면 아래와 같이 된다.

접수형 패턴
챗봇 대화패턴 Conversational #4, 게이트웨이형

여기서 한 단계 더 발전시켜보면 아래와 같이 만드는 것도 가능하다. 분산 게이트웨이형!

접수형 패턴
챗봇 대화패턴 Conversational #5, 분산게이트웨이형

분산 게이트웨이형은 예시는 동일하지만, 구조가 다르다. 각 단계를 JUMP노드를 이용해 분리해둔 것이다. 이렇게 구성하면 보다 유연하게 구성이 가능하다. 자연어 처리를 통해 진행할 수 있는 단계가 더 많아진다. 단, 시각적으로 한눈에 보이지 않아서 관리상 어려움이 생길 수 있다. 매우 정밀한 대화흐름 처리를 노리고 있다면 이런 구성을 권한다.

생각보다 단순해 보이는 대화 패턴? 아직 많은 발견이 남은 분야!

총 6편의 대화 패턴을 정리해보았다. 하지만 이 대화 패턴은 사용자가 먼저 말을 건넨 경우만 고려하고 있고 상대방의 표정, 제스처, 바디랭귀지, 또는 상대방에 대해 이미 알고 있는 정보를 바탕으로 진행되는 대화에 대해서는 고려되고 있지 않다. 현재는 챗봇과 AI스피커와 같이 Text와 Voice를 중심의 대화서비스가 나오고 있지만 시스템에 이미 존재하는 정보, 센서를 통해 인식되는 정보 등을 바탕으로 더 가치 있고 재미있는 대화서비스가 나올 것이 분명하다. 어떤 대화 서비스를 만들어서 사람들이 유용하게 사용하고 즐거움을 느낄지?! 챗봇 시대의 서막에 서있는 여러분들이 만들어가기에 달려있다.

작성자 : RAPA


함께해요! 챗봇시대 :)

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