AI 기반 챗봇의 출현은 영업, 고객 지원을 포함한 여러 산업을 변화시켰습니다. 이러한 챗봇은 즉각적으로 응답하고 여러 고객 문의를 한 번에 관리함으로써 사용자 경험을 향상시킵니다. 다음은 AI로 구동되는 나만의 챗봇을 만드는 방법에 대한 단계별 튜토리얼입니다.
1단계: 목표와 영역 지정
챗봇 개발을 시작하기 전에 챗봇의 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 챗봇이 어떤 문제에 도움이 될까요?
• 대상 청중은 누구입니까?
• 챗봇은 어떤 유형의 대화를 관리하게 됩니까?
2단계: 적절한 플랫폼 선택
많은 코딩 경험이 없어도 챗봇을 만들 수 있는 여러 도구가 있습니다. 잘 알려진 것들은 다음과 같습니다:
Google의 Dialogflow: 여러 플랫폼과의 통합 및 간단한 문장을 이해하는 기능을 제공합니다. 챗봇을 만들고 구현하기 위한 철저한 프레임워크는 Microsoft Bot Framework에서 제공됩니다.
IBM Watson: 강력한 분석 및 AI 기능으로 유명합니다.
Rasa: 더 많은 사용자 정의 및 제어 가능성을 갖춘 오픈 소스 플랫폼입니다.
3단계: 대화의 흐름 만들기
원활하고 흥미로운 사용자 경험을 만들려면 대화 흐름 디자인을 신중하게 고려해야 합니다. 다음과 같은 도구를 활용하십시오.
순서도: 다양한 대화 궤적을 보여줍니다. 챗봇이 앱이나 웹사이트에 내장된 경우 와이어프레임을 사용하여 사용자 인터페이스의 개요를 제공하세요.
4단계: 자연어 처리(NLP)용 엔진 생성
챗봇의 NLP 엔진은 두뇌입니다. 사용자 입력을 해석하여 적절한 응답을 결정합니다. 중요한 요소는 다음과 같이 구성됩니다.
사용자의 의도를 판단합니다(예: 항공편 예약, 주문 상태 모니터링).
엔터티 인식: 이름, 날짜, 위치와 같은 데이터를 검색합니다.
5단계: 데이터 소스 및 API와 통합
의미 있게 응답하려면 챗봇이 외부 데이터 소스나 API에 액세스해야 할 수도 있습니다. 예시로서:
CRM 시스템: 고객에 대한 데이터를 얻기 위해. 거래를 처리하기 위해 결제 게이트웨이가 사용됩니다.
타사 API: 비행 정보, 기상 데이터 등을 얻기 위해
6단계: 챗봇 구축 및 교육
선택한 플랫폼에서 챗봇을 구축하세요.
엔터티 및 의도 설정: 봇이 가져야 하는 응답 및 인식을 지정합니다.
대화 만들기: 잠재적인 교류를 적어보세요.
봇 교육: 정확성을 높이려면 사용자 입력 인스턴스와 적절한 답변을 제공합니다.
7단계: 챗봇을 사용해 보세요
원활한 사용자 경험을 보장하려면 광범위한 테스트가 필수적입니다. 다음 사항을 검사하세요.
조작성: 봇이 제대로 작동합니까?
유용성: 대화에 자연스러운 흐름이 있습니까?
위기에 처한 사례: 봇은 예상치 못한 입력에 어떻게 반응합니까?
8단계: 확장 및 개선
챗봇의 인기가 높아짐에 따라 추가 기능 통합을 고려해보세요.
기계 학습: 봇이 사용자로부터 팁을 수집하고 시간이 지남에 따라 발전하도록 합니다.
음성 기능: Google Assistant 또는 Alexa와 같은 음성 도우미에 쉽게 연결할 수 있습니다.
다국어 지원: 다국어 지원을 제공하여 청중을 늘리십시오.
