대화흐름 설계 패턴 1편, 단답형
사용자가 한번 발화하면 챗봇이 한번 대답하면서 끝나는 방식
챗봇이나 AI스피커, 가상비서와 같은 대화형 인터페이스를 설계해야 한다면, 이 글에 나오는 대화흐름 패턴에 대해 꼭 알고 넘어가자.
멋있게 Single Turn 패턴
사용자가 한번 발화하면 챗봇이 한번 대답하면서 끝나는 방식이다. 단답형이라고 만만하게 보아서는 안된다. 얼마나 답변 콘텐츠의 길이나 종류를 얼마나 많이 가져갈지, API 연동 여부 등 여러 가지 고려요소가 있다. 게다가 단답형이야 말로 자연어 처리 챗봇에서 가장 많이 사용되는 패턴이다.
S1. Listen-Speak
단답형을 가장 많이 사용하는 영역은 자주 묻는 질문(FAQ, Frequently Asked Question)에 대답하는 용도다. 그리고 두 번째는 일상 대화이다. S1은 정해진 답에 대한 답을 하는 경우, 또는 일상 대화에서 사용된다. 이때 단조로움을 피하기 위해서 답변을 “같은 내용, 다른 표현”으로 여러 개 준비해두고 무작위(Random)으로 제시하면 더 좋다. 또는 사용자가 표현한 문구, 물어본 시각 등을 활용해 조건별로 다른 대답을 하게 할 수도 있다.
싱글턴 1번, 리슨-스피크S2. Listen-Api-Speak
미리 정해진 답이 아닌, 사용자가 누구냐에 따라 달라지는 답변. 물어보는 일시에 따라 달라지는 답변이 있을 수 있다. 예를 들어 김단비 씨는 학점이 3.8인데, 최단비 씨는 4.1이다. 김단비 씨가 챗봇에게 학점을 물어보면, 3.8이라고 답해야 하고, 최단비 씨가 물어보면 4.1이라고 대답해야 한다. 이렇듯 실제 정보는 시스템의 데이터베이스에 들어있고, 물어보는 사람에 따라 달라지는 경우 API 연동이 필수다. 또 하나의 예를 들어보자. 제철음식을 알려달라고 물어본다면? 1월부터 12월까지 다 써서 한 번에 알려준다면 S1패턴이다. 하지만 계절에 따라 전문가가 큐레이팅 해놓은 메뉴 리스트가 추천된다면? 그렇다. 메뉴 리스트는 별도 데이터베이스에 관리되고, 챗봇은 API를 통해서 답변을 가져와 알려주어야 한다. 이와 같이 별도 데이터베이스에 정보를 가져와서 챗봇이 응답해주어야 하는 경우 S2. Listen-API-Speak 패턴을 이용하면 된다. 챗봇을 만들 때 많은 분들이 시도하는 날씨 봇도 S2 패턴을 이용해 만든 경우다.
싱글턴 2번, 리슨-API-스피크S3. Listen-Speak-Api
이 패턴은 IoT나 RPA와 궁합이 잘 맞는 패턴이다. 인터넷 접속이 되어 원격으로 제어 가능한 디바이스에 명령을 내릴 수 있다. 화장실 불 꺼줘. 화장실 불 켜줘. 노래 틀어줘. IoT제어가 가능한 전등이다 AI스피커에게 음악을 틀어달라고 요청할 때 많이 사용된다.
싱글턴 3번, 리슨-스피크-API단답형만으로도 훌륭한 챗봇을 만들 수 있다.
특히 기업에서는 단순 반복적으로 문의되는 질문에 대한 대답은 일반적으로 정해진 경우가 많다. 단답형 답변을 챗봇에게 맡기고 사람은 조금 더 복합적인 문제를 다루는 방향으로 고민해보자. 그리고 시스템상에 연결되어 있는 각종 데이터와 제어 가능한 기능들을 어떻게 챗봇과 연계하여 마법 같은 경험을 제공할 수 있을지 고민해보자. 새로운 세상은 여러분들의 상상력에 달려있다.
