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by 집요한 기획자 에릭 May 30. 2024

네이버 HyperCLOVA X '스킬' 메이커로그

네이버만이 할 수 있는 '연결', 네이버 여행, 네이버 쇼핑 스킬

Intro


안녕하세요. 네 번째 메이커로그로 돌아오게 되었습니다.

이전까지 LLM이 무엇이며, 하이퍼클로바X는 어떻게 기획되었고,

생성형 AI 프로덕트인 ‘스킬’의 기획은 어떠한 방법론으로 이루어졌는지 정리하였습니다.


전체적인 흐름을 넓은 내용에서 자세한 내용으로 좁히며 다루고 있는데요,


이제 조금 더 세분화된 내용으로, 현재 클로바X에서 서비스되고 있는

네이버 여행, 네이버 쇼핑 스킬의 기획 과정에 대해 다루고자 합니다.


이전 글에서 서술한 AI 서비스 기획 방법론을 바탕으로,

두 스킬은 어떤 기능을 하며, 어떤 부분을 중점으로 기획되었는지 다루도록 하겠습니다.


지금도 서비스 중인 기능으로, 클로바X 링크에서 즉시 활용해 보실 수 있습니다!


https://clova-x.naver.com/



그럼 시작하겠습니다!




네이버만이 할 수 있는 ‘연결’ : 네이버 쇼핑, 여행 스킬


2023년 8월 24일 팀 네이버의 DAN 컨퍼런스에서,

HyperCLOVA X가 처음으로 소개되었습니다.


그리고 그 날이 저희가 기획한 첫 스킬,

‘네이버 여행’ 스킬과 ‘네이버 쇼핑’ 스킬이 함께 런칭되는 순간이었습니다.


저는 메이커로그 첫 글에서 이런 내용을 남긴 적이 있습니다.


이 내용에 대해 이제 다루려고 합니다.


이 내용대로, 네이버 HyperCLOVA X의 무기는 ‘연결’입니다.


DAN 23 컨퍼런스에서 HyperCLOVA X에 대해 설명하는 내용 중

큰 세 가지 갈래 중 하나로 네이버 서비스와의 ‘연결성’이 언급되었으며,


이 부분은 하이퍼클로바 X의 큰 방향성 중 하나가 ‘기존 네이버 서비스와의 연결’임을 의미합니다.

출처 : 클로바 시선


기존 네이버 서비스와 하이퍼클로바 X를 연결하는 것은 어떤 의미를 가질까요?


그 의미는, 네이버 서비스의 플랫폼으로서의 역할에서 비롯됩니다.

그리고 네이버 서비스의 힘은, 플랫폼으로써 사람들을 연결하는 것에서 비롯됩니다.


AI 스타트업으로서 AI 기술 위주의 발전을 이어가고 있는 OpenAI와 달리,

네이버는 검색엔진으로 시작하여 현재 ‘플랫폼 기업’으로 자리매김하고 있으며,


네이버 지도를 필두로 한 쇼핑, 스마트스토어, 블로그 등의 수많은 서비스들을 통해

많은 사람들이 네이버를 통해 물건을 거래하고, 후기를 남기고 읽으며, 기록을 남기고 읽는 등

서로 연결되어 있습니다.


그렇게 연결된 많은 사람들이 생성한 정보는 네이버 서비스에 모두 담겨,

우리가 활용할 수 있도록 편리하게 제공되고 있습니다.


그리고, HyperCLOVA X를 통해 이 정보를 AI를 통해 활용할 수 있도록 하는 것이

HyperCLOVA X가 가진 ‘연결성’의 목적입니다.


네이버의 서비스는 ‘사람들을 연결하는 힘’을 가지고 있으며,

그 연결의 힘을 네이버 여행 및 쇼핑 스킬을 통해

HyperCLOVA X 또한 발휘하게 되었습니다.




이처럼 초거대AI를 제공하는 회사가 자체 보유한 서비스를 연결하여 LLM과 함께 서비스하는 것은

자체 익스텐션을 연결하여 사용하는 구글, 네이버 외에는 제공할 수 없는 서비스입니다.


챗GPT와 같이 타사의 서비스를 연결하는 것은 연결성 및 호환성,

그리고 기획 및 제작 과정에서 싱크를 맞추는 능력에서 내부 서비스 연결과 큰 차이가 있을 수밖에 없습니다.

네이버의 서비스와 유기적으로 연결된 스킬들이 서비스되고 있습니다.



정리하면, 자체 서비스와 해당 서비스를 이용하는 수많은 유저를 확보한 네이버는

자체 서비스를 HyperCLOVA X의 스킬로 가장 먼저 연결하여 런칭함으로써

초기부터 유저들이 클로바X를 활용할 이유를 주고, 챗GPT와 경쟁할 수 있는 기능으로서 기획하였습니다.


그러면, 이제 네이버 여행, 네이버 쇼핑 스킬의 기획 과정에 대해 짚도록 하겠습니다.




스킬의 API : 스킬 답변에서 포함할 ‘데이터’를 설정



스킬은 본질적으로 API의 정보를 바탕으로 AI가 답변을 생성할 수 있도록 하는 기능입니다.


그러므로 API에서 어떤 정보를 가져올지, 왜 그 정보를 가져와야 하는지가 매우 중요합니다.

API를 함께 활용한다는 이야기는, 정확한 표현은 아니지만 대략적으로

‘같은 정보, 같은 재료를 바탕으로 서비스를 제공한다’라고 이해할 수 있습니다.


스킬의 처음이자 핵심은 ‘API’입니다.


API를 통해 가져오는 데이터는, 스킬 기획에서 마치 음식을 만드는 ‘재료’와 같습니다.

가지고 있는 재료를 바탕으로 만들 수 있는 음식이 달라지듯,

API를 통해 가져오는 데이터가 정해지면, 해당 데이터를 바탕으로 스킬의 기능이 달라집니다.


그리고 네이버 여행과 네이버 쇼핑 스킬은 각각 ‘네이버 지도+여행정보’, ‘네이버 쇼핑’의 데이터를

API로 호출하여 답변 생성에 활용합니다.

예를 들어,

클로바X 실제 사용 화면



네이버 여행 스킬에서 이러한 ‘여행지 검색’ 기능을 사용할 때,

카드 형태로 제공되는 경상북도 울진군, 강원도 강릉시 등의 관광지 정보들은

네이버 지도, 네이버 여행정보가 가진 데이터와 유사한 정보를 API 형태로 호출해 사용하게 됩니다.


답변에 나오는 울진군의 ‘불영사’, ‘죽변항’ 등의 관광지 데이터가 API를 통해 호출된 데이터이며,

클로바X는 해당 정보를 바탕으로 답변을 생성함으로써

AI의 할루시네이션을 방지하며, 네이버에서서 업데이트되는 최신 정보를 계속해서 제공할 수 있습니다.


API에서 클로바X의 스킬의 답변에 활용할 정보를 정하는 과정은 매우 신중하게 이루어져야 합니다.

너무 많은 정보는 클로바X의 토큰 생성에 드는 컴퓨팅 리소스의 낭비로 이어지며,

너무 적은 정보는 유저의 니즈를 해결해 주는 데에 크게 부족하기 때문입니다.


이에, 클로바X의 현재 스펙에 맞는 적절한 양의 데이터를 유저의 니즈를 해결할 수 있는 만큼 제공하여야 합니다.


구체적으로, API 호출의 기획 과정에서 중요한 내용들은 다음과 같습니다.

1) 가져오는 정보가 클로바X가 쉽게 처리할 수 있는, 텍스트 정보여야 합니다.

2) 스킬이 계속해서 최신 정보를 제공할 수 있도록, 계속해서 업데이트되는 데이터 소스여야 합니다.

3) 호출되는 데이터 내에 광고성 멘트가 포함되어 있지 않은지 확인하여야 합니다.

4) 답변 생성량이 지나치게 늘어날 경우 생성 비용이 많이 발생하므로, 적절한 양의 데이터를 호출해야 합니다.


이러한 과정을 통해 답변에서 표시할 정보들을 유저의 필요에 기반하여 기획하고,

API 문서 형태로 정리하여 AI가 이해할 수 있는 형태로 정리합니다.




아웃링크 연결 : 추가 정보 + 포털로서의 가능성



스킬을 활용한 답변에는 더 많은 정보를 확인할 수 있는 ‘아웃링크’가 포함됩니다.

유저가 더 알아보고 싶은 내용이 있을 경우,

아웃링크 연결을 통해 검색 결과에 대해 더 알아볼 수 있도록 지원합니다.


클로바X의 답변만으로 모든 정보를 확인하는 것은 정보량이 부족할 수 있기에,

답변의 하단에 아웃링크를 첨부하여 유저의 궁금증을 해소할 수 있도록 합니다.


이전 관광정보 답변에서 하단의 아웃링크를 클릭하면,

아래와 같이 네이버 여행정보 링크로 이동합니다.

클로바X 답변의 링크를 통해 여행정보 페이지로 이동할 수 있습니다.




포털로서의 역할, 3rd Party(외부 고객사)의 입장


이러한 아웃링크는 유저의 추가적인 정보 확인뿐 아니라,

해당 서비스로의 유저 인입을 돕는 역할을 함으로써

클로바X가 또 하나의 포털으로서의 역할을 할 수 있도록 합니다.


마치 무신사에서 배너를 보고 제품 링크로 들어가듯,

클로바X의 답변을 통해 유저가 제품/장소 링크로 이동하는 액션이 일어날 수 있습니다.


이러한 부분을 고려하면, 스킬의 답변에서 모든 정보를 유저가 한 번에 이해할 수 있도록 생성하는 방법도 있지만,

아웃링크로의 이동을 유도하기 위해 유저의 흥미를 유발하는 내용을 더 적게 생성하는 방법도 있습니다.


마치 뉴스나 유튜브 썸네일이 그러한 제목으로 유저의 클릭을 유도하는 것처럼 말이죠.


쏘카의 입장에서는, 하단 ‘더 다양한 차 보러 가기’를 통한 이동 액션이 중요합니다.


네이버 서비스가 아닌 쏘카와 같은 3rd Party의 입장에서는, 그러한 형태의 링크 이동 유도가 중요합니다.

유저가 클로바X에서 모든 일을 해결하고 끝내는 것보다

쏘카 링크로 이동하는 것이 유저의 더 많은 액션을 유도할 수 있기 때문입니다.

또한, 새로운 채널로부터의 유저 인입의 효과 또한 누릴 수 있습니다.

이러한 경우에는 유저가 최대한 하단 아웃링크로 많이 이동할 수 있도록 답변을 기획하여야 합니다.


이처럼 스킬 기획 시에는 클로바X가 생성하는 답변에 대한 사용자 경험뿐 아니라

유저의 니즈, 서비스 제공자의 니즈에 기반하여

하단 링크 클릭까지 이어지는 사용자 경험에 대한 기획이 함께 필요합니다.



그럼, 각 스킬별로 제공하고 있는 세부 기능들에 대해 다루어 보겠습니다.

해당 기능들은, 이전 하이퍼클로바X의 차별점 내용에서 다루었듯

한국어 이해 능력을 기반으로, 유저의 의도를 잘 이해하고 답변할 수 있도록 기획되었습니다.





세부 기능 기획 : 네이버 여행


네이버 여행 스킬의 경우, 총 3종류의 기능을 제공하고 있습니다.  


국내 여행지 추천

국내 가볼만한 곳 추천

국내 및 해외 호텔 추천


해당 기능들은 빠르게 성장하는 네이버 지도 및 여행정보의 방대한 장소 정보 데이터를 바탕으로 하며,

유저가 자신의 니즈를 다양한 자연어 쿼리로 입력,

더 편리하게 가고자 하는 장소/액티비티의 정보를 검색할 수 있도록 기획되었습니다.



네이버 여행 스킬의 Edge Point(특장점)는,

대화형으로 식당의 메뉴, 관광지의 액티비티, 호텔의 시설 등의 조건을

지정하여 검색할 수 있다는 점입니다.




이러한 3개의 기능별로 대표적인 사용씬을 정리해 보겠습니다.  



1. 국내 여행지 추천


해당 기능은 시/군 단위로 국내 여행지를 추천해 주는 기능으로,

여행 출발 전, 여행의 목적지를 정할 때 활용할 수 있는 기능입니다.



검색 시, 위와 같이 ‘바다’와 같은 여행지 키워드를 질문에 포함하여 원하는 테마의 여행지를 찾을 수 있습니다.

답변을 통해 지역별로 가볼 만한 관광지와 축제 등의 시기를 알려주어 관광지 선택에 도움을 받을 수 있으며,


하단 아웃링크에는 지역 아웃링크와 함께 지역별 3개의 관광지가 각각 링크로 제공되어

클로바X의 한 화면에서 총 6개 지역, 18개 관광지에 대해 한 눈에 확인하고 비교할 수 있습니다.  




2. 국내 가볼만한 곳 추천


위와 같이 국내 여행지들을 비교한 후 가고 싶은 곳을 정하였다면,

여행지 내의 맛집, 카페 등의 가볼만한 곳을 추천받을 수 있습니다.


1) 맛집/카페 추천

아래의 대화와 같이, ‘간장게장’과 같은 특정 메뉴, 분위기 등을 검색 조건으로 활용할 수 있습니다.

네이버 지도 연결을 통해, 네이버 예약으로 이어질 수 있습니다.


해당 기능은 네이버 지도와 같은 API를 활용하므로, 장소별 설명과 함께

네이버 지도에 포함된 리뷰 정보, 실시간 영업정보, 네이버 예약/주문 정보를 확인할 수 있습니다.


해당 정보는 네이버 지도에서 실시간 정보를 호출하여 생성한 답변이므로,

현재 영업 중 여부를 확인하고 네이버 예약 및 주문 지원 정보를 함께 제공할 수 있습니다.

이렇게, 네이버 지도 링크로 이동하여 예약까지 수행할 수 있습니다.


이러한 부분이 네이버 서비스 간의 연결성에서 나오는 네이버 여행의 장점입니다.


단순히 여행지 정보를 확인하는 것뿐 아니라,

네이버 예약 및 주문 서비스와 같은 추가 서비스로의 연계를 지원합니다.


향후 유저 인증 및 로그인 기능이 추가될 경우,

대화형으로 네이버 여행 및 주문 기능을 활용,

방문 예약 및 주문 기능 또한 지원될 수 있을 것으로 보입니다.




2) 관광지/액티비티 추천

네이버 여행은 맛집/카페 등의 장소뿐 아니라, 위치 정보 기반의 액티비티 또한 제공하고 있습니다.

이에 네이버 여행 스킬에서도 여행지의 관광/액티비티 정보를 검색할 수 있습니다.

네이버 지도 연결을 통해, 네이버 예약으로 이어질 수 있습니다.



이전의 맛집 검색과 마찬가지로 현재 액티비티의 영업 여부와 네이버 예약 여부를 확인할 수 있습니다.  




국내 및 해외 호텔 추천


또한 네이버 여행정보의 국내/해외 호텔 데이터를 활용하여, 호텔 검색 쿼리를 입력할 수 있습니다.

호텔 선택에 중요한 요소인 조식제공 여부, 수영장, 피트니스센터 등의 조건을

파라미터로 활용하여 검색할 수 있습니다.

호텔의 주요 정보를 답변으로 확인할 수 있습니다.



정리하면, 네이버 여행은 현재 네이버 지도가 가지고 있는 방대한 ‘장소 정보’를 제공하는 방향으로 기획되었으며,

향후 네이버 예약, 주문 등의 연동을 통해 유저가 ‘장소’를 찾는 상황에서 큰 효용을 가져갈 수 있는 기능입니다.





세부 기능 기획 : 네이버 쇼핑


네이버 쇼핑 스킬의 경우, 상품 추천 하나의 기능을 제공하며,

API 또한 네이버 쇼핑과 같은 단일 API를 활용합니다.


유저의 인풋을 통해 사용자의 의도를 파악한 후,

네이버 쇼핑에 있는 제품들을 바탕으로 의도에 맞는 제품을 추천합니다.


네이버 쇼핑의 Edge Point(특장점)은,

상황 및 조건을 함께 서술하여, 보다 복잡한 맥락을 AI가 이해함으로써

적절한 제품을 추천받을 수 있다는 점입니다.


두 가지 활용 예시를 통해 알아보도록 하겠습니다.

위처럼 취향에 대해 언급하여 테마, 목적에 맞는 제품들을 추천받을 수 있습니다.


일반적으로 9살 여아에게 인기있는 제품과 함께 유저의 맥락을 파악,

아이돌 관련 제품들을 함께 추천합니다.



또한, 가격, 상황과 같은 ‘조건’ 기반의 검색 또한 가능합니다.

여기서의 조건 기반 검색은, 단순한 필터 설정이 아닌 유저의 자연어 발화의 맥락을 이해,

해당 맥락에 맞는 제품들을 답변하기 위한 조건을 설정합니다.


직장 동료들에게 선물 -> 실용적이고 유용한 아이템

부담없는 선물 -> 낮은 가격대(5만원 아래에 비해 더 낮은 가격대 위주로 추천)


이와 같이 클로바X가 유저의 의도를 이해하고, 검색 조건을 설정하여 적절한 제품을 추천합니다.




기획에서의 고민 : 기존의 검색에 비해 차별점을 가져야 한다!


지금까지 활용 씬들을 보셨다면, 이러한 의문이 드실 법 합니다.

‘이거, 그냥 네이버에 검색하면 나오는 거 아니야? 왜 클로바X에게 물어야 하지?’


이러한 의문은 저 또한, 인턴 근무 기간 동안 끊임없이 답하고자 노력한 의문입니다.

그리고, 스킬을 활용한 답변이 모든 씬에서 최선일 수 없음을 깨닫고, 더 고민하게 되었습니다.

그 이유는, 스킬이 ‘생성’에 최적화된 기능이 아니기 때문입니다.


생성형 AI의 능력은, 말 그대로 ‘생성’에 있습니다.

방대한 언어를 학습한 능력을 바탕으로 요약, 창작, 코딩 등에서 ‘언어’를 생성하는 데 엄청난 능력을 가졌기에

타 제품에 비해 경쟁력을 가질 수 있습니다.


그러나 스킬은, 어쩌면 생성형 AI의 ‘생성’능력에 제한을 둘 수밖에 없는 기능입니다.

AI가 생성하는 정보가 아닌 API 정보를 바탕으로, 할루시네이션을 방지하고 최신 정보를 제공합니다.

이렇게 API 정보를 참고하다 보니 AI의 생성 능력을 100% 활용하기에는 어려움이 있습니다.


그렇기에 자소서 초안을 쓰거나, 시를 쓰는 등의 순수한 ‘생성’ 태스크에 대해서는

스킬을 실행하지 않은 클로바X의 순수한 생성 기반의 답변이 더 도움이 될 것입니다.


그러면 스킬은, 이러한 생성 능력 대신 무엇을 경쟁력으로 삼아야 할까요?

제가 생각한 경쟁력은, 다소 모순적이고 미묘할 수 있는

사람의 마음을 이해하는 ‘자연어 맥락 이해’ 능력입니다.





자연어 기반 검색은 타 검색 방법에 비해 더 많은 맥락을 담을 수 있는 장점을 가지고 있습니다.

그 맥락이 다소 모순적이고 미묘할 때, 그 장점은 빛을 발하게 됩니다.


예를 들어

‘정자동 근처에 비건 식당 찾아줘, 친구가 비건이라 가는 거라 나는 너무 비건스러운 메뉴만 있는 데는 싫어’

라는 질문이 있다고 했을 때,


이 질문은 자연어 맥락에 대한 이해가 선행되어야 만족스러운 답변을 제공할 수 있습니다.


비건 식당이어야 하지만 비건스러운 메뉴만 있는 데는 싫다.

해당 명제부터가 꽤나 모순적이지만 우리의 일상에서 자주 있을 만한 니즈입니다.

이러한 니즈는 검색 조건으로 선정하는 것보다 일상적인 자연어 쿼리로 입력하는 것이

유저 입장에서 훨씬 편리합니다.


또한, ‘비건스러운 메뉴’에 대해 이해하는 것 또한 수치나 검색 조건으로 이해하기는 어렵기에,

AI 입장에서도 자연어 쿼리를 통해 언어와 맥락에 대해 함께 이해하는 것이 훨씬 수월합니다.


위 질문자의 경우

1) 비건 식당이지만 비건이 아닌 분들을 위한 고기가 들어간 메뉴가 있거나,

2) 비건 메뉴이지만 대체육 고기 등이 들어가 일반식과 유사한 맛을 내는 메뉴가 있기를 바라는 것입니다.

예를 들어, 이런 식물성 고기가 들어간 메뉴를 원하겠죠!



단순한 기존의 검색에서 해당 내용을 검색어에 포함하거나

필터, 정렬을 통해 알아보기는 쉽지 않을 것입니다.


정리하면, 검색이 담기 어려운 사람의 맥락과 논리를 자연어를 통해 더 잘 이해할 수 있다면,

그로써 클로바X의 스킬이 명확한 경쟁력을 가지게 될 것이라 생각합니다.




시나리오 기획 : 유저의 효용을 극대화하는 대화 UX


위와 같이 스킬의 기획을 지속하면서 현실적인 기획 업무와 함께 놓치지 않아야 할 점은,

유저의 편익을 극대화할 수 있는 시나리오를 기획함으로써

향후 개발되어야 할 기능에 대한 방향성을 수립하는 것입니다.


유저가 이러한 형태로 사용한다면 편리하겠다는 도착점을 기획하고,

해당 도착점으로 가기 위해 필요한 것들을 우선순위를 설정하여 계획으로 수립할 수 있으니까요.


하지만 해당 과정을 완전히 허무맹랑하게, 꿈의 시나리오를 만들 수는 없습니다.

이전에 언급했듯 API에서 가져올 수 있는 정보를 바탕으로

현실 가능한 범위 내에서 시나리오를 기획해야 합니다.


다음 내용을 통해 네이버 쇼핑에서의 시나리오 기획 내용을 정리하고자 합니다.




1) 예상 Attribute 도출 및 전체적인 답변 프로세스 기획


1) 유저가 네이버 쇼핑 스킬을 통해 궁금할 만한, 질문할 만한 요소들을 Attribute로 정리한 뒤,

2) 해당 Attribute를 물을 수 있는 예시 질문을 산출합니다.


해당 단계까지는 최대한 넓은 시선으로 유저의 니즈들을 모두 정리하는 방향으로 진행하며,

다음 단계부터 현재 네이버 쇼핑에서 호출할 수 있는 정보를 바탕으로 기획합니다.


3) 해당 질문에 답변을 제공하는 방안을 현재 네이버 쇼핑 정보를 바탕으로 도출한 후,

4) 예시 답변의 초기 문장을 먼저 도출합니다.


여기까지는 네이버 쇼핑에서의 ‘유저의 액션’ 기준으로 시나리오를 분류하였고,

이후 단계에서 유저의 액션과 함께 ‘쇼핑 품목’ 기준으로 데이터를 파악하고 시나리오를 작성할 예정입니다.



2) 레퍼런스 데이터 도출


스킬의 답변은 실제 네이버에서 활용 중인 데이터를 바탕으로 해야 하므로,

시나리오에 활용할 수 있는 레퍼런스 데이터를 도출하는 과정입니다.


먼저 네이버 쇼핑 내에서 데이터를 확인하고,

스킬에서 활용할 수 있는 형태의 데이터로 정리합니다.


해당 단계에서는, 제품에 대한 정보 및 표시 형식을 참고하며,

구매에 중요한 영향을 미치는 리뷰의 형태를 파악, 긍/부정으로 분류하여

활용할 수 있는 방안을 도출합니다.



생활가전, 전자기기, 뷰티가전 등 쇼핑 품목에 따라 유저가 참고할 수 있는 데이터의 형태를 정리합니다.


생활가전의 경우 배터리, 용량 등의 스펙이 주요 데이터,

뷰티가전의 경우 피부 지표 개선 결과가 주요 데이터로 각각 형태가 상이합니다.

이에 이러한 데이터의 형태에 맞춘 시나리오 기획이 필요합니다.


그리고, 해당 데이터가 스킬에서 API의 형태로 호출되어 답변 생성이 원활하게 가능할지 체크합니다.

되도록 텍스트 형태의 데이터를 통해 답변을 생성하는 것이 원활합니다.


리뷰 데이터 또한 활용 가능한 예시 데이터를 정리합니다.


리뷰는 API로 호출하여 답변 생성에 활용하기 좋은 텍스트 데이터의 형태를 띠고 있어

활용에서 큰 문제가 없으나,

리뷰 데이터를 파악하여 정보성 있는 데이터를 정의하고,

긍/부정, 중립의 분류 기준을 고민해 보았습니다.




3) 대화 시나리오 기획


네이버 쇼핑의 시나리오는, 먼저 구매 제품의 특성에 따라 고가 상품, 소매/신선제품으로 분류하였습니다.


그리고, 해당 제품별로 유저의 니즈와 네이버 쇼핑의 데이터를 고려,

시나리오 작성 시 큰 틀에서 가져갈 원칙을 설정하였습니다.

  

고가 상품 : 상대적으로 더 많은 질의, 유저가 다양한 지표와 근거를 기반으로 잘 선택할 수 있도록, 신중하고 후회없는 쇼핑을 지원 (예 : 밥솥, 무선 이어폰 등)

원칙 1. 유저에게 제공할 수 있는 도움을 모두 제시, 유저가 선택

원칙 2. 넓은 범위에서 좁은 범위로 추천

원칙 3. 유저에게 별다른 선택 기준이 없을 경우 수요를 기반으로 선택 기준을 추천

원칙 4. 기준에 따른 추천의 이유를 지표 기반으로 설명

원칙 5. 이전 쿼리에서 유저의 선택지에서 벗어난 제품은 제외



소매/신선제품 : 상대적으로 적은 질의, 유저가 제품별로 중요한 지표를 바탕으로 편하게 고를 수 있도록, 편리하고 신속한 쇼핑을 지원 (쌀, 밀키트 등)

원칙 1. 짧은 질의, 제품의 실제 정보를 즉시 추천

원칙 2. 유저의 선택 기준을 질의, 없을 경우 선택 기준을 추천

원칙 3. 제품 정보와 함께 구매 링크 제공

원칙 4. 신선식품과 같이 특수한 구매 고려사항이 있어야 하는 경우를 고려해야 함






이후, 상품별로 구체적인 시나리오를 분류하고 각각 제작하였습니다.

시나리오의 분류 기준은 다음과 같습니다.


분량 관계상 고가 상품의 시나리오의 구분 기준에 한하여 정리하도록 하겠습니다.

제품의 구매 동기를 기능/경험/가격 기준으로 구분하고,

기능의 경우 정량적/정성적 기능으로 구분하여 시나리오를 기획하였습니다.


1. 정량적 기능 위주의 제품 구매 질의 : 정량화된 제품별 기능 기준이 있으며, 기능의 특성이 선택에 중요한 역할을 하는 제품  

고가의 기능 위주 제품이므로, 지표와 근거를 기반으로 충분히 비교하여 유저의 신중한 선택을 지원

리뷰 또한 참고하지만, 기본적인 제품의 정량적인 스펙에 중점을 둔 질의 수행

가장 넓은 범위의 선택 기준을 질의하고, 이후 유저가 중요하게 생각하는 기준을 기반으로 제품들을 비교

유저가 제외하고자 하는 제품이나, 꼭 필요한 기능과 같은 내용을 원활하게 기억해야 함

지표 및 성능 위주의 추천을 수행, 유저가 하나의 제품을 선택한 경우 해당 제품의 링크를 제공함


예시

이어폰, 태블릿pc, 스마트 워치 등 제공하는 기능이 중요한 전자제품

제품의 기능 및 스펙이 정량화되어 있어, 제품 간 비교가 용이한 제품군



2. 정성적 기능 위주의 제품 구매 질의 : 제품의 스펙이 있으나 유저의 선택 기준이 비교적 정성적인 제품  

고가의 제품이므로, 역시 충분히 비교하여 유저의 선택을 지원

상대적으로 효과가 정성적이고 일대일 비교가 어려운 제품, 유저의 리뷰에 중점을 둔 질의 수행

가장 넓은 범위의 선택 기준을 질의하고, 이후 유저가 중요하게 생각하는 기준을 기반으로 제품들을 비교

해당 제품군의 리뷰에서 언급된 긍정/부정 요소들을 유저에게 질의하여 선택 기준 수립에 도움을 줌

유저의 질의가 있을 시 기존 추천하던 제품군 외의 제품을 추천할 수 있음



예시

    뷰티/미용기기와 같이 효과에 대한 지표가 존재하나, 다소 주관적인 제품

    패션잡화/화장품과 같이 주관적인 리뷰가 중요한 제품



3. 주관적 경험 위주의 제품 구매 질의 : 정량적 지표보다 유저의 경험과 취향이 중요한 제품  

주관적인 경험이 중요하므로, 제품의 정보 및 추천은 상대적으로 적게, 실제 대면 쇼핑을 지원

정량적인 지표의 비교가 상대적으로 중요하지 않은 제품, 유저가 실제로 경험해 볼 수 있는 과정을 지원

대면 쇼핑에서 필요한 정보들을 제공하고, 매장을 추천

향후 디벨롭 시 해당 쿼리를 바탕으로 맞춤형 매장 상담예약을 할 수 있을 것.

예약 스킬을 활용해 방문 및 상담예약을 수행할 수 있음

매장 방문 전, 제품에 대해 알아보고 싶을 경우 네이버 쇼핑 분류기준으로 제품정보를 제공


예시

가구와 같이 유저의 주관적인 취향이 반영되어, 실제 경험해 보는 것이 중요한 제품





4. 가격 위주의 고가 가전제품 구매 질의 : 고가의 제품으로써 할인율이 가장 중요하며, 당장 필요하지 않은 제품  

고가이며, 긴 기간 이용하는 가전제품으로써, 할인을 위해 나중에 구매할 수 있는 제품.

일반적으로 원하는 제품을 고른 후, 해당 제품이 행사로 인해 할인할 때 구매하는 패턴.

대화를 통해 유저가 가격 알림을 원할 시, 제품을 고른 후 가격 기준선을 설정

쿠팡의 폴센트, 위시어폰 등 가격알림 어플 레퍼런스

예 : 1일 1회 가격 정보 크롤링을 통해 가격변동 정보 체크

네이버 메일을 통해 가격변동 시 알림을 제공할 수 있음.


예시

에어컨, TV, 냉장고, 세탁기 등의 고가의 대형 가전제품




이처럼, 유저의 니즈에 따라, 제공하고자 하는 정보의 특성에 따라

다양한 형태의 대화 시나리오를 기획할 수 있습니다.


이 과정에서 놓치지 말아야 할 포인트는 두 가지 정도로 정리할 수 있습니다.


1) API로 호출할 수 있는, 그리고 현재 활용할 수 있는 데이터를 명확하게 정의하기

2) 해당 데이터를 바탕으로, 유저의 활용 씬을 명확하게 분리하고 각 씬별로 가장 효용성이 높은 시나리오 기획


여기까지 스킬의 구조를 기획하고, 활용할 수 있는 시나리오까지 기획하였다면,

AI가 기획된 내용대로 답변을 제공할 수 있도록 현실화하는 과정이 필요합니다.


그리고 그 현실화의 과정은, 이전 메이커로그에서 정리하였듯

끊임없는 이슈 확인, 데이터 생성, 파인튜닝으로 이루어집니다.




스킬 데이터 파인튜닝


이전 메이커로그에서 정리한 내용대로, 초대형 AI의 답변 생성의 과정은

우리가 원하는 방향성을 AI가 할 수 있는지 끊임없이 테스트하고,

발전시키고자 하는 방향으로 데이터를 생성, 튜닝하는 과정을 반복하며 발전시키는 과정입니다.

https://blog.naver.com/hsm4680/223277580981


스킬의 파인튜닝은, 크게 다음 내용들의 능력 향상을 위하여 이루어집니다.


1) 할루시네이션을 방지하고 정확하게 데이터를 참고한 답변을 제공하는 능력

2) 유저의 의도를 파악하고 적절한 스킬을 선택하는 능력

3) 여러 번의 멀티턴 대화에서 이전 대화의 맥락을 이해하고 답변에 반영하는 능력

4) 적절한 사고 과정(CoT)을 통해 유저의 목적에 맞는 답변을 생성하는 능력

5) AI 윤리 원칙을 지키며, 유저나 다른 사람에게 피해를 끼칠 수 있는 내용을 필터링하는 능력


먼저 클로바X가 위의 내용들을 지키며 유저의 질문에 잘 답변하는지 지속적으로 모니터링해야 합니다.

해당 모니터링은 큰 오류가 아니더라도, 답변의 개선이 필요한 내용까지를 포함합니다.

예를 들어 아래처럼 비건 식당에 대한 정보를 얻고 싶은 유저의 의도에 다소 부족한 답변이 생성된 경우,


검색 결과가 하나뿐이며, 비건 메뉴에 대한 설명이 제공되지 않았습니다.


1) API에서 실제로 비건 식당이 하나밖에 호출되지 않는지,

2) API를 불러오는 파라미터가 적절하게 비건 식당 정보를 호출할 수 있도록 생성되는지,

3) 답변 생성을 위해 호출된 정보에 비건 메뉴에 대한 정보가 없는지,


등등의 가능성을 바탕으로 확인해야 합니다.


현재 이슈의 원인을 AI의 사고 과정을 통해 알아보고, 명료하게 이슈로 정리합니다.


이처럼 답변에 대한 이슈를 발견하였다면,

해당 질문에 대한 AI의 사고 과정에서 문제가 있는 부분에 대해

올바른 사고 과정에 대한 데이터를 생성하여 지도학습을 통해 파인튜닝해주는 작업이 필요합니다.



위와 같이 모델이 답변을 생성하는 모든 과정에 파인튜닝이 필요합니다.


각 이슈별로 파인튜닝용 데이터를 생성하고, AI 모델에 학습시키는 과정을 통해

유저가 원하는 답변을 받을 수 있도록 끊임없이 개선하는 과정을 거칩니다.


해당 과정은 최대한 애자일하게 지속적으로 수행해야 하는 과정으로서,

테스트 -> 이슈 발견 -> 이슈 해결을 위한 데이터 생성 -> 파인튜닝 -> 테스트를 반복합니다.


이러한 과정이 동반됨으로써, 클로바X의 스킬은

유저의 의도를 잘 이해하고, 원하는 답변을 명료하게 제공하는 서비스가 되어가고 있습니다.


정리하면, 클로바X가 스킬을 활용해서 답변을 잘 제공하는지 끊임없이 확인하고,

이슈를 정리, 이를 해결할 수 있는 데이터를 생성하여

끊임없이 파인튜닝하는 과정이 필요합니다.




마무리



여기까지 네이버의 내부 서비스를 활용한 스킬,

네이버 여행 및 네이버 쇼핑의 기획 과정을 다루어 보았습니다.


두 스킬은 하이퍼클로바X의 런칭 시 함께 출발한 네이버의 첫 스킬로서,

스킬의 유용성과 향후 확장 가능성을 함께 보여주어야 하는 기능이었기에

클로바X의 스킬 중 매우 중요한 역할을 한 기능입니다.


또한, 네이버 사내 팀과의 협업을 통해 제작되었기에 보다 협업이 용이하였고,

이에 더 정교한 API, 시나리오 기획 및 파인튜닝 과정이 이루어질 수 있었습니다.


두 스킬은 제가 다룬 기능 외에도 더 많은 기능을 제공하고 있습니다.


지금까지 관심있게 봐 주셨다면 아래 링크를 통해 직접 사용해보시고

자유롭게 클로바X 답변 하단을 통해 피드백 주신다면 더 빠르게 발전하는 스킬이 될 것이라 생각합니다.


https://clova-x.naver.com/


답변 하단의 이모지를 통해 긍정적/부정적 피드백을 남길 수 있습니다.



그럼 저는 다음 메이커로그로 돌아오겠습니다.


다음 메이커로그는, 쏘카 등 3rd Party와 연결되는 스킬의 기획 과정에 대해 다루도록 하겠습니다.

클로바X의 첫 번째 3rd Party 스킬, 쏘카입니다.


감사합니다.


좋아요, 댓글, 이웃추가 등의 모든 반응은 언제나 큰 힘이 됩니다, 감사합니다.




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