모든 프로젝트의 시작

유료서비스라고 하더라도, 알아야 하는 AI로 하는 페르소나 설정

사실 무료GPT를 우선적으로 알려드리려고 했지만

여러분들이 실제 사업을 하실 때, 우선적으로 설정해야 하는 것이 마케팅 영역 설정이며,

이 이후에는 자연스럽게 페르소나 설정을 하게 됩니다.

사실 저는 GPT의 가장 큰 혁신 중 하나가 바로 페르소나 설정에 있다고 생각합니다.

사실 기초 GPT 사용법은 아니지만,

제가 작성했던

[브런치북] AI 시대에 살아남기

이 책에서 기초적인 숙달을 마쳤다는 가정을 하며, 한편으로는 이번 시리즈의 목적이 서비스까지 10일이라는 점을 감안하여, 이와 같은 내용의 글을 작성하게 되었습니다.

페르소나를 아시겠죠, 모두들?

페르소나 설정은 서비스나 프로젝트의 성공을 위해 매우 중요한 과정입니다. 페르소나란 서비스나 제품의 target 고객을 대표하는 가상의 인물로, 사용자의 니즈, 목표, 행동 패턴 등을 구체적으로 정의한 것입니다. 페르소나를 설정하면 서비스 개발 과정에서 사용자 중심적인 의사결정을 내리는 데 도움이 되며, 마케팅 전략 수립, UX/UI 디자인, 콘텐츠 기획 등 다방면에서 활용할 수 있습니다. 

먼저 페르소나 설정은 서비스나 제품의 방향성을 명확히 하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 모바일 뱅킹 앱을 개발한다고 가정해 봅시다. target 사용자가 누구인지 명확히 정의하지 않으면 개발 과정에서 혼선이 생길 수 있습니다. 하지만 `20-30대 직장인`, `금융 서비스에 익숙한 편`, `간편한 뱅킹 서비스를 선호함` 등의 특성을 가진 페르소나를 설정한다면, 이를 기준으로 앱의 기능과 디자인을 최적화할 수 있습니다. 

페르소나는 마케팅 전략 수립에도 활용됩니다. 한 화장품 브랜드가 신제품 라인을 출시한다고 가정해 보겠습니다. 해당 브랜드의 페르소나가 `20대 후반의 여성`, `트렌드에 민감하며 SNS 활동이 활발함`, `자기 관리에 투자를 아끼지 않음` 등의 특성을 가지고 있다면, 이를 바탕으로 매력적인 광고 콘셉트를 만들고 SNS를 활용한 마케팅 캠페인을 전개할 수 있습니다. 

UX/UI 디자인 분야에서도 페르소나의 역할이 중요합니다. 예를 들어 온라인 학습 플랫폼을 디자인할 때, 페르소나를 `30-40대 직장인`, `업무와 병행하며 새로운 기술을 배우고자 함`, `짧은 시간을 활용해 효율적으로 학습하기를 원함` 등으로 정의할 수 있습니다. 이 경우 강의 영상을 짧은 단위로 쪼개고, 이동 중에도 학습할 수 있는 모바일 앱을 제공하며, 진도 관리 기능을 강화하는 등의 디자인 방향을 설정할 수 있습니다.

콘텐츠 기획 과정에서도 페르소나는 중요한 기준이 됩니다. 여행 관련 블로그를 운영하는 경우를 생각해 봅시다. 해당 블로그의 페르소나가 `20대 여성`, `해외 여행을 즐기며 감성적인 콘텐츠를 선호`, `여행 경비를 아끼려 함` 등의 특성을 가지고 있다면, 이를 고려하여 여행지 추천 글, 여행 팁, 저렴한 숙소 정보 등의 콘텐츠를 기획할 수 있습니다. 

이처럼 페르소나 설정은 서비스나 프로젝트의 방향성을 제시하고, 사용자 중심의 의사결정을 내리는 데 필수적인 과정입니다. 게임 개발에서도 페르소나의 역할이 중요한데, `10대 후반 남성 학생`, `빠른 템포의 액션 게임을 즐김`, `친구들과 협동 플레이를 선호함` 등의 특성을 가진 페르소나를 설정하면, 액션성 강한 게임플레이와 co-op mod 플레이 등을 활용하게 되겠죠.

심지어 정부나 공공기관에서도 페르소나 설정이 활용되는데요, 지난 코로나19 팬데믹 때 `60대 이상 노인`, `스마트폰 사용이 어려운 편`, `기저 질환을 가지고 있음`, `활동량이 적은 편`과 같은 페르소나를 설정했다면, 이들을 위한 적극적인 방역물품 배송, 1:1 백신 예약 지원, 찾아가는 의료 서비스 등을 제공할 수 있었을 것입니다. 

또 다른 예로 전자상거래 플랫폼을 들 수 있는데, 해당 플랫폼의 페르소나를 `30대 직장인 여성`, `온라인 쇼핑을 즐기며 합리적인 소비를 추구`, `상품 리뷰와 할인 행사에 민감`하다고 정의한다면 개인화된 상품 추천, 타임딜과 같은 프로모션, 리뷰 시스템 강화 등의 전략을 세울 수 있겠죠.

이렇듯 페르소나 설정은 서비스나 프로젝트의 성격을 막론하고 매우 중요한 과정입니다. IT 서비스, 게임, 마케팅, 정부 정책에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있죠. 페르소나는 우리가 누구를 위해 서비스를 만드는지, 그들이 진정으로 원하는 것이 무엇인지를 끊임없이 상기시켜 주는 나침반과 같은 역할을 합니다. 따라서 모든 서비스와 프로젝트에서 페르소나 설정에 충분한 시간과 노력을 투자해야 할 것입니다. 잘 정의된 페르소나야말로 성공적인 서비스로 가는 첫걸음이라 할 수 있습니다.

프로젝트의 나침판, 페르소나 설정

왜 AI 페르소나인가?

AI 기술을 활용하여 페르소나 기반의 챗봇을 만드는 것은 여러 가지 측면에서 매우 강력한 접근 방식이 될 수 있습니다. 먼저 AI 기술의 발전으로 인해 이제 챗봇은 단순히 정해진 시나리오에 따라 응답하는 수준을 넘어, 마치 실제 사람과 대화하는 것과 같은 자연스러운 상호작용이 가능해졌습니다. 특히 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델을 활용할 경우, 사용자의 입력을 이해하고 맥락에 맞는 적절한 응답을 생성할 수 있게 되었죠. 

여기에 페르소나 설정이 더해지면 챗봇은 더욱 강력한 도구가 됩니다. 일반적인 챗봇과 달리 페르소나 기반 챗봇은 특정한 성격, 전문 지식, 행동 양식 등을 가지게 됩니다. 이는 사용자에게 일관되고 개성 있는 경험을 제공하는 데 큰 도움이 됩니다. 예를 들어 호텔 예약 챗봇에 `친절하고 전문적인 컨시어지`의 페르소나를 부여한다면, 사용자는 마치 호텔 직원과 대화하는 것 같은 경험을 할 수 있습니다. 

또한 페르소나를 통해 챗봇의 용도와 목적을 특화시킬 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 금융 상담 챗봇에 `신중하고 전문적인 자문역`의 페르소나를 설정할 수 있고, 쇼핑몰 챗봇에는 `친근하고 트렌디한 쇼핑 도우미`의 페르소나를 부여할 수 있습니다. 이렇게 페르소나를 명확히 정의함으로써 챗봇의 역할과 서비스 범위를 한정하고, 사용자의 니즈에 부합하는 최적화된 경험을 제공할 수 있게 됩니다.

뿐만 아니라 AI 기반의 페르소나 챗봇은 방대한 데이터를 바탕으로 지속적으로 학습하고 진화할 수 있다는 점에서도 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 사용자와의 대화 데이터가 쌓일수록 챗봇은 더 나은 응답을 생성하고, 사용자의 선호도나 행동 패턴을 파악하여 점차 개인화된 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 이는 사용자와의 장기적인 관계를 구축하고 로열티를 높이는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

이처럼 AI와 페르소나의 조합은 매력적이고 강력한 챗봇 서비스를 구현할 수 있는 핵심 요소라고 할 수 있습니다. 단순히 질문에 응답하는 챗봇이 아니라, 개성과 전문성을 갖춘 대화형 AI 에이전트를 만들 수 있게 되는 것이죠. 이는 다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 창출할 수 있는 기회가 될 것입니다. 

물론 자연스럽고 공감할 수 있는 수준의 페르소나 챗봇을 만드는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 페르소나 설정부터 대화 시나리오 구성, 언어 생성 모델 학습에 이르기까지 복잡한 과정이 필요하죠. 하지만 기술의 발전과 함께 이러한 어려움은 점차 해소되고 있으며, 기업들도 AI 챗봇 도입에 적극적으로 나서고 있습니다. 향후 우리는 더 많은 영역에서 페르소나 기반의 AI 챗봇을 만나게 될 것이고, 이는 비즈니스와 일상생활에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

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일단 유료라고 말씀드린 이유는,

결국 GPT-S를 사용해야하기 때문입니다. 그래서

페르소나 챗봇을 만드는 과정

에서 GPT-S 모델을 활용하려면 여러 단계를 거쳐야 합니다. 먼저 페르소나를 정의하고, 그에 맞는 프롬프트를 디자인한 후 모델을 튜닝하고 테스트하는 단계를 거칩니다. 그 다음 실제 사용자의 입력에 대응할 수 있도록 시스템을 구축하고, 모델이 생성한 응답을 적절히 가공하여 전달하는 과정이 뒤따릅니다. 이 글에서는 이러한 과정을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 페르소나 정의하기

페르소나 챗봇 개발의 첫 단계는 챗봇이 가질 페르소나를 명확히 정의하는 것입니다. 이를 위해서는 챗봇의 성격, 전문 분야, 배경 지식 등 다양한 특성을 구체적으로 설정해야 합니다. 예를 들어 친절하고 지식이 풍부한 도서관 사서, 유머러스하면서도 전문성 있는 커피숍 바리스타 등 다양한 페르소나를 만들 수 있습니다. 

페르소나를 정의할 때는 챗봇이 사용할 언어의 스타일과 말투도 함께 고려해야 합니다. 예를 들어 도서관 사서의 경우 정중하고 격식 있는 언어를 사용하는 반면, 커피숍 바리스타는 좀 더 친근하고 캐주얼한 말투를 사용할 수 있습니다. 또한 챗봇이 사용할 인사말이나 반응 방식 등도 페르소나에 맞게 설정해야 합니다.

2. 프롬프트 디자인

페르소나가 정의되면 그에 맞는 프롬프트를 디자인해야 합니다. 프롬프트는 GPT-S 모델에게 입력으로 주어지는 텍스트로, 모델이 생성할 응답의 방향을 결정하는 데 큰 영향을 미칩니다. 따라서 프롬프트 디자인 단계에서는 페르소나의 특성과 대화 스타일을 최대한 반영할 수 있도록 프롬프트를 구성하는 것이 중요합니다.

프롬프트를 구성할 때는 다양한 요소를 포함시킬 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 질문, 그에 대한 챗봇의 답변, 상황 설명 등을 프롬프트에 포함시킬 수 있습니다. 또한 프롬프트에서 GPT-S 모델이 수행해야 할 역할을 명확히 지정해 주는 것도 중요합니다. 예를 들어 "당신은 친절하고 지식이 풍부한 도서관 사서입니다. 방문객들이 원하는 책을 찾을 수 있도록 최선을 다해 도와주세요."와 같이 역할을 지정할 수 있습니다.

프롬프트 디자인 단계에서는 모델이 생성할 응답의 유형에 대한 가이드라인도 제시할 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 질문에 대해 직접적인 답변을 제공하거나, 관련된 추가 정보를 제공하거나, 상황에 맞는 조언을 해주는 등 다양한 유형의 응답을 생성하도록 모델을 유도할 수 있습니다. 

3. 프롬프트 예시

다음은 페르소나 챗봇을 위한 프롬프트의 예시입니다.

프롬프트: 당신은 친절하고 유머가 있는 커피숍 바리스타입니다. 고객이 에스프레소와 아메리카노의 차이점을 물어봅니다. 고객에게 두 커피의 주요 차이점과 각각을 즐길 때의 이점을 친근하게 설명해 주세요.

이 프롬프트에서는 챗봇의 페르소나(친절하고 유머러스한 바리스타)와 역할(고객의 질문에 답변)이 명확히 제시되어 있습니다. 또한 고객의 구체적인 질문(에스프레소와 아메리카노의 차이)과 요구사항(친근한 설명)도 포함되어 있어, 모델이 적절한 응답을 생성하는 데 도움을 줍니다.

GPT-S 생성창, 프롬프트는 지침에 작성하면 된다.

4. 모델 튜닝과 테스트

프롬프트가 디자인되면 이를 실제로 GPT-S 모델에 입력하여 생성되는 응답을 확인해 봐야 합니다. 이 단계에서는 생성된 응답이 페르소나의 특성을 잘 반영하고 있는지, 응답의 품질이 기대한 수준인지 등을 평가합니다. 

만약 생성된 응답이 기대에 미치지 못한다면 프롬프트를 수정하거나 페르소나를 조금 더 다듬어야 할 수도 있습니다. 이러한 과정을 반복하면서 프롬프트를 최적화해 나가는 것이 중요합니다. 

5. 사용자 입력에 대응하기

모델이 어느 정도 최적화되면 실제 사용자의 입력에 대응할 수 있도록 시스템을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 사용자의 입력을 적절히 처리하고, 필요한 경우 입력을 가공하여 프롬프트와 함께 모델에 전달하는 과정이 필요합니다.

사용자와의 대화가 진행되는 동안에는 상황에 맞게 프롬프트를 조정하면서 대화를 자연스럽게 이어나가는 것이 중요합니다. 예를 들어 사용자가 이전 대화 내용과 연관된 질문을 하는 경우, 이전 대화 내용을 요약하여 프롬프트에 포함시킴으로써 맥락을 유지할 수 있습니다. 

6. 응답 후 처리

마지막으로 모델이 생성한 응답을 사용자에게 전달하기 전에 적절히 가공하는 과정이 필요합니다. 예를 들어 응답 텍스트에 문법적 오류가 있거나 어색한 표현이 있다면 이를 수정해야 합니다. 또한 페르소나의 특성에 맞게 응답의 어투나 스타일을 다듬는 것도 중요합니다.

이상으로 GPT-S 모델을 활용한 페르소나 챗봇 개발 과정에 대해 알아보았습니다. 페르소나를 정의하고 프롬프트를 디자인하는 것에서부터 시작하여, 모델을 튜닝하고 테스트하는 과정을 거쳐 실제 사용자의 입력에 대응할 수 있는 시스템을 구축하는 것까지, 각 단계에서 고려해야 할 사항들이 많습니다. 

특히 프롬프트 디자인 단계에서는 페르소나의 특성을 최대한 반영하는 것이 중요한데, 이는 생성되는 응답의 품질과 직결되기 때문입니다. 또한 사용자와의 대화 과정에서는 상황에 맞게 프롬프트를 조정하고 응답을 후처리하는 등의 노력이 필요합니다.

GPT-S와 같은 대규모 언어 모델을 활용하면 사람과 매우 유사한 수준의 대화를 수행하는 챗봇을 만들 수 있지만, 그만큼 개발 과정도 복잡하고 섬세한 작업이 요구됩니다. 하지만 이러한 과정을 통해 만들어진 페르소나 챗봇은 사용자에게 더욱 친근하고 매력적인 경험을 제공할 수 있을 것입니다.