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by 최승필 Jan 24. 2018

챗봇 빌더 BOTGRIDA 사용 설명서

국산 챗봇 빌더 봇그리다 사용을 위한 설명서 #1

이글은 완료되지 않은 글입니다. 계속 수정 하고 있습니다. 참고해서 봐주세요.


안녕하세요. 저는 봇그리다(https://www.botgrida.com)라는 코딩 없이 간단히 챗봇을 설계부터 제작, 배포까지 해주는 자동화 빌더를 개발하고 있는 최승필입니다. 드디어 저희가 베타를 앞두고 있습니다!! 그래서 베타 전에 미리 봇그리다 사용 방법을 정리해서 올려 보도록 하겠습니다. 


사실 챗봇을 "간단히" 만들어 드린다 라고 표현했지만 먼저 챗봇을 목적에 맞게 제작할 수 있도록 도움을 드리고자 사용 방법에 대한 학습이 선행적으로 진행되어야 한다고 생각이 들어 미리 사용법을 정리하게 되었습니다. 


아.. 글이 길어질 거 같은 뭔가 그럴 거 같은 느낌이 드네요... 마음 다잡고 한번... 시작해볼까요?.. 


#서론


1. 챗봇은 뭘까요? 


근데 이미 다 알고 오셨죠? 챗봇을 검토하기 위해 빌더를 찾고 계셨다면 이미 어느 정도 이해도가 있으실 거라 생각합니다.  그래서 챗봇은 무엇인가? 챗봇의 역사... 등등은 이미 챗봇 제작을 검토하시는 과정이시라면 학습이 되셨을 거라 생각하고 넘어가도록 하겠습니다. 필요하시면 따로 정리해서 올리도록 하겠습니다. 메일이나 메시지 주세요. 아니면 이전에 쓴 글을 한번 읽어 보셔도 될 거 같습니다. https://brunch.co.kr/@pilsogood/1 

작년 초에 쓴 내용이네요. 그로부터 1년이 지났지만 제 생각은 변함이 없습니다. 그리고 그때보다 오히려 챗봇에 대한 관심이 많아져서 따로 설명이 필요 없을 거라 생각했습니다. 너무 막 스킵하나요? 앞으로 들려드릴 내용이 많아서 기본적인 것들은 따로 작성한 포스팅을 연결하도록 하겠습니다. 



2. 그럼 챗봇을 어떻게 만들까요?


무작정 챗봇을 도입하기 전에 미리 챗봇을 서비스에 도입하기에 앞서 왜 해야 하는지 어떻게 해야 하는지에 대해서 먼저 고민을 해봐야 할거 같습니다. 도입을 위한 검토 단계부터 설계, 제작, 배포를 단계별로 진행하는 프로세스를 정리해 봤습니다.  


2-1. 도입 타당성 검토 


챗봇을 적용하기에 앞서 우선 목적을 정하시길 바랍니다. 만들고자 하는 챗봇이 어떤 목적성을 띄고 있는지 어떤 편의를 위해 제작하는지 생각해 보도록 하겠습니다. (트렌드라고 무조건 적용하는 건 오히려 제작 비용만 들뿐 마케팅으로는 좋겠지만 비즈니스 영역에서는 큰 의미가 없을 거라 생각합니다. )


챗봇의 특징들을 먼저 분석하여 현재 시스템에 적용 가능한지 가능하다면 어느 정도 영역까지 적용할 수 있는지 가이드라인을 정하시길 바랍니다. 가장 우려가 되는 것은 "홈페이지에 있는 내용을 모두 챗봇에 적용하자"라는 생각으로 접근하는 것입니다. 제한된 인터랙트 인터페이스에서 많은걸 담으려고 하다 보면 결국 의도와 상관없는 방향으로 갈 수가 있습니다. 오히려 그냥  링크를 연결해서 홈페이지로 이동시키는 게 오히려 효율적일 것입니다. 


우리 서비스에 챗봇을 도입함을 통한 매출 상승, 사용자 편의 제공 등 도움이 되는 부분이 있는지 충분히 검토하신 후  적용하시기를 권하는 바입니다.


2-2 적용 분야 선택(Domain)


챗봇은 제한된 인터렉션 인터페이스 내에서 접근해야 하기에 다양한 영역을 한 화면에서 처리하는 것보다 서비스에 맞는 특정 영역을 선택해서 집중하는 게 효율 적이라고 생각합니다.  가령 숙박 서비스 라면 숙박 검색( 자연어 처리를 이용할 시 검색해줘, 가격 알려줘 등등) , 숙박 예약(예약, 취소) 등에 초점을 맞추고 설계하시는 것을 추천드립니다. 챗봇계의 종합 포털을 표방하고 이것저것 넣지 말고 서비스 의도를 명확히 하고 진행하길 바랍니다. 


참고로 봇그리다는 온라인 여행 서비스 개발을 위해 챗봇을 개발하면서 시작했습니다. 현재는 여행뿐만 아니라 커머스, 상담 등 다양한 영역으로 도메인을 확장 중에 있습니다. 계속해서 단계별로 도메인 영역을 확대할 예정입니다. (은글 슬쩍 광고..입니다. 봇그리다 이용해주세요..)

트립그리다 챗봇 적용 예시


챗봇은 다양한 영역에 적용이 가능합니다.


2-3. 데이터의 활용 가능성 검토(데이터 검증)


 "우리 데이터가 과연 챗봇 설계시 필요한 데이터들일까?"


이제 도입 가능성을 확인했고 우리 서비스가 어떤 분야인지 명확해졌고 챗봇을 적용하고자 하는 마음에 확신이 들었다면 이제 "활용할 데이터(자료)들"이 있는지 고민해 봐야 합니다.  


가령 "저희는 장소 데이터가 6만 건이 있어요 이 정도면 충분하죠?"라고 말하시는 분들이 계십니다. 


장소 데이터가 즉, 위치정보(위경도)로 무엇을 할 수 있을지 먼저 물어보고 싶습니다. 사용자 데이터(패턴)와 연결이 된 데이터라면 활용도는 충분히 있을 거라 생각합니다만, 단지 단순히 수로 나열된 데이터들을 통해 어떤 결과를 얻을지에 대해서는 고민해 봐야 할 문제 같습니다. 


"기계 학습하면 다 되지 않나요?"라는 이야기도 하십니다. 결론은... 그것도 데이터가 있어야 하죠..


흔히 말하는 인공지능의 핵심 기술인 기계학습이 모든 걸 다 해결해 줄 거라는 환상을 갖고 있습니다. 모든 걸 해결해 주진 않습니다.(아직까지는요..)  무엇보다 기계학습을 위해선 최소한의 데이터가 확보가 되어 있어야 합니다. 많은 인공지능을 표방하는 회사들이 고도화를 위해 데이터 확보에 힘쓰고 있는 이유이기도 하고요. 현재 기술로는 자가 학습을 통해 무에서 유를 창조하고 싶지만(조만간 되겠죠.. 아직은 잘..) 아직 까지 그럴 경지는 아닌 거 같고요.  어느 정도 데이터가 확보가 되어야 학습이 진행이 됩니다. 그것도 양질의 데이터가 있어야 하죠. 데이터가 없다면 계속해서 쌓아나가야 합니다. 그래서 어느 정도 데이터 확보를 할 수 있는 기간이 필요합니다. 봇그리다는 데이터 확보를 위한 처리 프로세스를 지원합니다. 기계학습의 적용을 위해선 학습을 위한 데이터 확보가 중요합니다. 


기계학습?? 글쎄... 아직은 헛소리 하고 있지만 희망은 있다.


데이터 검증은 보유한 데이터들이 챗봇을 통해 사용자에게 전달이 가능한가 가 중요합니다. 파편화된 데이터들을 정제를 통해 간단명료하게 사용자에게 전달이 가능한지에 대해서 분석해야 할 것입니다. 사용자들이 챗봇을 활용하는 이유는 자연스럽게 소통하면서 간단하게 원하는 정보들을 취득하기 위함이란 것을 잊어서는 안 됩니다. 


데이터를 정제해서 대화형 인터페이스에 적용한 예시..(하...가슴아프네요..)


정리하자면 데이터 검증 시 우리가 충분한 데이터가 있는지, 필요한 데이터가 맞는지에 대해서 신중하게 검토해 봐야 합니다. 


2-4. 설계 

데이터까지 확인했습니다. 그럼 본격적으로 챗봇을 만들기 위한 설계 작업에 들어가 보겠습니다. 

챗봇 설계 시 고려해야 하는 내용들에 대해서 설명하기로 하겠습니다. 

 

2-4-1 적용 범위 설정

여기서 몇 가지 체크 포인트가 있습니다. 

    1) 기존 진행하는 서비스가 있다. 그래서 기존 서비스에 맞는 챗봇을 개발하고 싶다. 

    2) 오프라인 서비스를 하고 있다. 챗봇으로 주문관리를 하고 싶다. 

    3) 새로운 서비스를 기획하고 있다. 처음부터 챗봇과 홈페이지를 연동해서 만들고 싶다. 


우리 챗봇을 어디까지 적용할지에 대해서 정하셨으면 다음으로 넘어갑니다. 



2-4-2 서비스 지역 및 대상 선택(서비스 범위 설정 및 사용자 타켓팅)


자사 서비스가 어느 지역 어떤 사용자들이 대상인지에 따라 플랫폼을 선택할 수가 있습니다. 가령  국내에서만 하는 서비스라면 굳이 해외에서 사용되고 있는 메신저에 적용할 필요는 없을 겁니다. 국내 사용자가 주 고객층이라면 독보적인 사용률을 자랑하고 있는 카카오톡에 적용하면 되겠지만 글로벌 서비스를 목표로 진행하는 사업자라면 해외 메신저도 염두에 둬야 할 것입니다. 카카오톡은 국내에서만 독보적이지 해외에선 사용률이 저조하기 때문입니다. 실제로 가까운 일본, 대만 등 인근 아시아 국가를 보더라도 라인 사용자가 압도적으로 많습니다. 중화권 국가들은 위챗의 사용률이 높고요, 미국이나 영어권 국가들은 페이스북, 킥 등 지역마다 각기 다른 다양한 메신저 플랫폼들이 존재하고 있습니다. 그러기 때문에 시장과 사용자층을 분석해서 자사 서비스에 적합한 채팅 플랫폼을 선택하셔야 합니다.   


1) 국내 시장 현황

국내 메신저 시장은 카카오톡이 압도적이다

국내는 카카오톡이 압도적으로 높은 사용률을 자랑하고 있습니다. 


하지만 후순위 메신져들도 여전히 기회는 있다

물론 후순위 메신저들도 세계적인 흐름에 맞춰서 조금씩 증가하고 있는 추세이기도 합니다. 


이미지 출처 : 

http://www.inven.co.kr/webzine/news/?news=173789 

http://kid.chosun.com/site/data/html_dir/2016/10/25/2016102502206.html


2) 해외 시장 현황


그럼 세계는? 카카오뿐인가? 아닙니다.. 세계는 다양한 채팅 플랫폼들이 존재합니다.

Facebook Messenger, Telegram, LINE, Wechat, Whatsappm Viber, Snapchatm Tangom Kik, Zalo, BBM, ChatOn, imo...


각 국별 사용 메신져 통계

이미지 출처 : 
https://qz.com/404239/facebooks-global-dominance-of-messaging-in-two-maps/



3) 해외 서비스 사용률




해외 시장을 염두해 두신 서비스라면 다양한 플랫폼에 대한 분석도 필요하다고 생각합니다. 


이미지 출처 : 

https://www.zoplay.com/blog/10-most-popular-and-leading-instant-messaging-apps/ 

https://da-14.com/blog/what-makes-whatsapp-stand-out-how-much-does-custom-messaging-ap p-cost




4)  플랫폼별 기능 설명 


플랫폼을 선택하고 서비스 기획을 진행할 시 추가적으로 검토할 사항이 있습니다. 적용하고자 하는 플랫폼을 선택하셨으면 해당 플랫폼에서 제공해주는 API를 확인해 볼 필요가 있습니다. 각 플랫폼마다 지원하는 기능이 제각기 다르고 표준이 없다 보니 같은 형식의 기능이라도 차이점이 존재합니다. 기획 단계에서 플랫폼별 성격을 파악하고 적절한 기능들을 적당한 요소에 적용할 수 있도록 분석을 해 두는 것이 필요합니다. 


2017년 정리한 각 메신져 플랫폼별 기능 정리


정리하자면 서비스 지역, 범위, 대상, 기능에 따라 적합한 플랫폼을 선택하는 게 중요합니다.  참고로 국내 서비스뿐만 아니라 글로벌 서비스를 대상으로 하는 서비스라면 다양한 플랫폼을 한 번에 설계, 제작, 배포할 수 있는 봇그리다의 기능을 활용하시는 것도 좋은 선택이라고 생각합니다.(틈나는 대로 광고..)



5)  그러면 여기서 잠깐 해외 진출하려면 이 많은 플랫폼들을 다 알아야 할까요? 


그래서 저희 봇그리다가 존재합니다. 봇그리다는 다양한 플랫폼을 한 곳에서 설계부터 제작/관리가 가능합니다.. 한 번의 작업으로 다양한 플랫폼에 같은 기능의 챗봇을 적용할 수 있습니다. (물론 플랫폼 내에서 지원하지 않는 기능들에 대한 이슈는 따로 설계 부분에서 고려를 하시고 진행하셔야 합니다.)


멀티 플랫폼 지원 봇그리다(뜬금 없이 소개..죄송합니다..)



6)  근데 이런 기능들이 왜 필요할까요?


가령 다음과 같은 상황을 예를 들어 보겠습니다.

글로벌 서비스를 준비하는 A라는 회사가 있습니다. A라는 회사는 이미 국내에선 카카오톡을 이용해서 자사 챗봇을 운영하고 있습니다. A는 사업이 확장하여 가까이는 일본, 대만, 중국 멀리는 미국, 캐나다, 유럽 국가들로 서비스를 확대하게 되었습니다. A사는 국내에서 적용한 챗봇을 해외 사용자들에게도 제공해 주고 싶었습니다. 그런데 문제가 생겼네요. A사는 카카오톡으로 챗봇 서비스를 잘 활용해 왔습니다. 그런데 진출하고자 하는 지역에선 카카오톡 사용자가 별로 없습니다. 특히나 타깃으로 하는 국가들은 다른 채팅 플랫폼을 사용하고 있습니다. 그래서 각 지역에 맞는 챗봇을 개발해야 하는 문제가 생겼습니다. 만약 개발을 하게 되면 개발 리소스가 더 필요하고 개발을 위해 각 플랫폼마다 제공하는 API를 다시 학습을 해야 하다 보니 개발 기간도 길어집니다. A사는 똑같은 기능을 개발비용과 시간을 더 들여서 다시 만들어야 하는 입장이 되었습니다. 그리고 개발 이후에도 카카오톡 하나만 관리하던 상황에서 새로 적용한 플랫폼마다 따로 관리하게 되는 부담도 생기게 되었습니다. A사는 어떤 판단을 해야 할까요? 

 예시가 길었죠. 위에 같이 국내 서비스만 생각한다면 상관없지만 해외 서비스도 고려하시는 회사라면 진출하고자 하는 각 시장에 맞는 접근이 필요하실 거라고 생각합니다. 


국내 업체들의 해외 진출 시

국내 업체들의 해외 진출 시


반대로 해외기업들이 국내 시장에 진출 시에도 똑같이 기존의 시스템을 카카오톡과 같이 현지에 적합한 시스템으로 적용해야 합니다. 그럼 비슷한 문제가 발생하겠죠?  


해외 업체들의 국내 진출 시

해외 업체들의 국내 진출 시


그래서 봇그리다를 통해서 챗봇을 개발하신다면 이런 문제가 해결이 됩니다. 한 번의 작업으로 필요한 플랫폼에 손쉽게 적용이 가능하기 때문입니다. 


뜬금없지만... 중간에 잠시 봇그리다 소개를 좀 하면서 삼천포로 빠졌습니다.. 그럼 다시... 이어서.. 


2-4-3 인터페이스 정하기 


분야 성격에 맞는 인터랙션에 적합한 인터페이스를 설정해야 합니다. 쉽게 말해 대화를 주고받는 대화형 프로세스를 적용할 것인지, 이미지나 버튼들을 활용한 템플릿을 적용한 인터페이스를 적용할 것인지에 대해서 먼저 고민해 봐야 합니다. 


예를 들어 상담 챗봇일 경우 대화가 주가 되기 때문에 대화형 인터페이스가 적합할 것이고, 상품 판매(커머스) 챗봇일 경우에는 상품 이미지와 상품 정보들이 노출되어야 하기에 템플릿을 활용한 인터페이스가 적합할 것입니다. 


1) 대화형 (대화 위주인  상담, 문답형 서비스에 용의)

대화로 접근하는 대화형 인터페이스 예 

단순히 룰 베이스로 진행하는 문답 형식이 아닌 서비스 자체를 자동화하기 위해선 도입 기술의 전문화가 필요하며 다양한 형태의 기술들이 접목되어야 합니다. 우선 자연어 처리가 주가 되어야 하고 데이터 학습을 통해 적절한 응답을 해줄 수 있는 충분한 데이터가 확보되어야 합니다. 


대화형 인터페이스의 한계 

기계학습 한다고 만족 스러운 결과가 나오진 않는다.. 말이 되긴하는데...

대화형 인터페이스의 한계는 분명합니다. 이 부분은 다시 따로 정리하도록 하겠습니다. 너무 길어질 거 같네요.


2) 템플릿형(비주얼 한 표현을 요하는 상품 판매, 정보 전달 서비스에 용의)

템플릿을 이용한 방식은 적절한 시나리오를 바탕으로 설계해야 합니다. 기획단에서 깊이 있게 접근해야 하는 영역입니다. 


2-4-4 기능 설계 

이건 정리해서 다시 설명할게요.


2-4-5 기획 

이것도 따로 정리해서 다시 올리겠습니다. 


2-4-6 개발 

사전 준비는 끝났습니다. 기획한 챗봇을 이제 실제 작동할 수 있도록 개발을 진행해야 하는데요. 근데 어떻게 만들죠? 


    1) 직접 개발한다.

    개발팀이 있다면 개발팀이 자체적으로 만드셔도 됩니다. 공개된 API를 활용해서 제작하기 때문에 그렇게 어렵진 않습니다. 하지만 복잡한 과정을 계속 반복해야 하고 별도로 관리하기가 번거로울 수 있으니 자동화해주는 시스템이 있으면 좋겠죠. 


    2) 외주를 준다.

    가장 편하죠. 남이 다 해주면 좋겠죠. 단점이 있다면 비용이 든다는 게 문제겠지만.. 


    3) 빌더를 이용해서 개발한다.

    개발팀은 없고 제작 비용에 대한 부담이 있으시다면 빌더를 이용해서 자체 제작하는 것도 좋은 방법이라고 생각합니다. (네. 맞습니다. 봇그리다요. 물론 다른 챗봇 제작 툴들이 많습니다. 다 사용해 보시고 선택하세요. 비교해 보시고 다시 찾아주셔도 됩니다.)


2-4-7 테스트

실제 론칭 전 테스트 과정을 통해 시나리오가 잘 적용됐는지 오류가 없는지 확인합니다. 데이터가 잘 연동이 되었는지도 명확히 합니다. 철저히 사용자 입장에서 접근해야 합니다. (이것도 다시 정리해서 올릴게요..ㅠㅠ) 


2-4-8 배포 



여기 너무 부실하게 작성한 거 같은데.. 과정은 조금 더 다듬고 다시 수정하도록 하겠습니다..




#봇그리다 설명


1. 빌더 아키텍처

https://brunch.co.kr/@pilsogood/3




이제 본격적으로 봇을 만들어 볼까 합니다.. 너무.. 너무 오래 기다렸죠.. 서론이 너어어어무우우 길었네요...


2. 봇그리다 이용해서 챗봇 만들기


2-1 봇 생성

처음 가입하신 후 마주하게 될 화면 일 겁니다. 허전하죠. 이제 자신만의 챗봇들로 채워 나가봅시다. 


봇 생성 버튼을 누르면 다음과 같이 두 가지 선택 사항이 나타납니다. 하나는 Personal(개인용), 하나는 Business(비즈니스용)입니다. 


1) Personal 

    무료이며 기본적으로 하나의 챗봇을 생성할 수 있습니다. 개인화된 챗봇 탬플릿을 제공합니다. 


2) Business 

    유료이며 프리미엄 정책에 따라 생성 챗봇의 수가 정해집니다. 유료 탬플릿을 제공받을 수 있으며,  프리미엄 기능인 상담지원, 상품관리, 스케줄 관리 등 프리미엄 기능을 이용하실 수 있습니다. 




2-1-1 봇 생성 


봇 생성은 다음과 같은 5단계로 나눠집니다. 

     1) 봇 형식 설정(Personal, Business) 

     2) 봇 상세 설정 

     3) 회사 정보 설정(스킵 가능) 

     4) 서비스 설정(템플릿에 따라 각기 지원하는 형식이 다름. 스킵 가능) 

     5) 완료



2-2 화면 구성


2-2-1 My Bots

Dashboard 화면은 관리하는 전체 봇들을 배열화 합니다. 여기선 큰 메뉴로 My Bots와 Manage Bots메뉴가 잇습니다. My Bots는 자신이 등록한 봇들을 나타나고 Manage Bots는 내가 관리자 또는 상담사로 등록된 봇들을 나열합니다. 


2-2-2 Manage Bots 

매니지 봇은 관리자가 아닌 운영자 권한으로 챗봇을 공동 관리할 수 있는 기능입니다. 여럿이 한 챗봇을 공동으로 관리할 때 사용됩니다.  

공동으로 관리가 가능한 권하는 운영 권한, CS권한이 있습니다. 


2-2-3 대시보드 화면 설명

1) Setup 

    - 봇 설정 화면으로 이동합니다.


2) Test

    - 웹에서 제작한 챗봇 테스트할 수 있는 페이지로 이동합니다.

만드신 챗봇을 웹에서 직접 확인하거나 외부에 알릴 수 있습니다.

3) Delete

    -  봇을 삭제합니다.




2-3. 환경설정(Config)


2-3-1 봇 설정 - 스크린샷 준비 중

    - 봇 설정을 변경합니다. 


2-3-1 메신저 설정

- 해당 정보는 좀 더 자세히 정리해서 올리겠습니다. 


2-3-3 업체 정보 - 스크린샷 준비 중 

 - 업체 정보를 변경합니다. 


2-3-4 권한 관리 - 스크린샷 준비 중 

  - 다른 사용에게 봇을 공동 관리할 수 있다설 정 할 수 있습니다.(사용자 정보, 권한 설정, 삭제 기능) 


2-3-5 회원 관리 - 스크린샷 준비 중 

 - 챗봇 사용자 목록을 관리합니다.(사용자 정보, 삭제 기능) 


2-3-6 홈페이지 관리


봇그리다에선 챗봇 생성 시 자동적으로 렌딩 페이지를 제작해주는 서비스를 제공해 드립니다. 상품등록 또는 장소 등록 시 렌딩 페이지에 연동되는 기능도 함께 제공해 드리고 있습니다. 좀 더 발전하게 되면 챗봇과 쇼핑몰을 연동할 수 있는 개념으로 렌딩 페이지를 지원해 드리는 게 목표입니다. 


웹임베디드 기능 지원 

자동 렌딩 페이지 생성 및 해당 페이지에 웹 챗봇을 적용 할 수도 있다

렌딩 페이지를 생성 하신다면 자동적으로 웹 챗봇을 활용 하실 수도 있습니다. 



봇그리다 렌딩 페이지 작성 예시



2-4 자연어 처리(NLP)


2-4-1 NLP - Intents


1) Request


2) Parameters


4) Keywords


5) Messeges


6) Payload

모든 Payload 형식을 클릭하면 시나리오를 선택할 수 있는 팝업창이 뜬다

7) API


외부 API에 Request 시 봇그리다 Response 형식에 맞게 작성된 JSON 형식으로 받아 오면 연결이 된다



만약 정상적으로 연결이 됐다면 버튼의 색이 바뀐다 
자연어 처리 예시


8) NPL-Test 

우측 모바일 아이콘을 누르면 실시간으로 챗봇에 적용한 모습을 확인 하면서 진행 할 수 있다

시물레이션 기능을 이용하여 실시간으로 챗봇에 적용된 화면을 확인하면서 작업할 수 있습니다. 


2-4-2. NLP - Entities

특정 객체 값을 생성/관리할 수 있습니다. 형태소 분석으로 처리되지 않은 단어들을 따로 등록해서 관리가 가능합니다. 그리고 동의어를 등록 관리할 수 있습니다. 예를 들어 사이즈를 등록합니다. 특정 사이즈를 누구는 톨 사이즈라고 하고 누구는 작은 사이즈라고 부를 수 있는 상황이 된다면 그 두 개를 동의어로 처리하여 하나의 사이즈로 관리할 수 있습니다.  



2-4-3. NLP - Test

실시간 챗봇 적용 테스트 장치가 있음에도 자연어 처리 상세 분석을 위한 별도의 NLP 테스트를 위한 시물레이션 기능을 제공합니다. 




2.5 빌드(Build)


빌드 기능은 각 템플릿을 위지윅 방식으로 제작할 수 있도록 사용자 편의를 고려해서 만들어졌습니다.

블록을 간편히 제작 할 수 있습니다

2-5-1. 시작(Start Button) 

* Facebook Messenger Only

도입부에 시작하기 버튼을 이용해 사용자 초기 도입을 리드할 수 있다

페이스북 등에선 시작 버튼을 도입부에 적용하는 기능이 있습니다. 시작 버튼을 설정해서 도입 시 진행하는 프로세스를 지정할 수 있습니다. (플로우 인터페이스는 조금 더 실험을 해보고 적용할 계획입니다. 아직 불확실함이 있네요)



2-5-2. 메뉴(Presistent menu)

* Facebook Messenger Only

페이스북에서 사용되는 Presistent Menu를 쉽게 생성/관리할 수 있도록 제공해 줍니다.(해당 메뉴는 페이스북 메신저에서만 사용 가능합니다) 


2-5-3 블록(Block)

비주얼 한 챗봇 인터페이스를 위해 각 기능에 맞는 템플릿을 생성하고 블록화 시켜줍니다. 보시다시피 위지윅 방식으로 쉽게 제작이 가능합니다. 


2-5-4 시나리오(Scenario)


봇그리다는 시나리오라는 개념을 적용합니다. 기존 블록들을 생성하면 재 생산이 어려움이 있었는데 시나리오 기능을 이용하면 블록들을 재사용이 가능하게 됩니다. (제가 알기론 시나리오 개념으로 적용한 사례는 저희가 처음이라고 생각합니다. 2016년 말 처음 사용 후 지금까지 시나리오 개념으로 접근한 빌더는 보지 못했던 거 같네요. 아시는 계시면 이야기해주세요.)



재사용이 가능한 블록들의 조합으로 시나리오를 작성합니다.  블록들은 독립적으로 재사용되기 때문에 블록마다 시나리오에 작성한 대로 Payload(다음 블록으로 연결)가 독립적으로 적용됩니다.  

블록 재사용성을 높인 시나리오 기반 설계 프로세스



2-6 통계(Analysis)

봇 관리에 필요한 각 플랫폼별, 사용자별 통계를 분석해서 제공해 드립니다. 


2-7 프리미엄(Premium)

유료 기능인 프리미엄 서비스는 상담(CS) 관리, 상품 관리, 스케줄 관리, 장소 관리 서비스를 제공해 드립니다.  


2-7-1 CS 지원 기능 

CS 지원 기능에는 다양한 플랫폼을 한 곳에서 통합 관리할 수 있도록 제공되고 있으며,  챗봇이 응대하는 내용을 실시간으로 시각적으로 확인하실 수 있고 챗봇이 대응할 수 없는 상황이 발생하면 상담사가 직접 개입해서 처리할 수 있도록 기능을 제공합니다.   


봇그리다는 CS기능에 질의에 대해 학습할 수 있는 기능을 적용하였습니다. 미처 학습하지 못한 질의에 대해서 분석하고 반복되는 질문이 발생하거나 자동화시키고 싶은 질문 내용들이 있으면 상담사가 직접 자연어 처리 기능을 이용해 적당한 답변을 등록할 수 있는 자동화 기능을 제공하고 있습니다. 

챗봇의 자동 응답 기능이 적용되지 않는 범위의 질의가 발생하면 사람이 개입하여 응대하고 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다. CS를 하면서 반복되는 문의가 있거나 봇이 대응이 어려운 질의가 왔을 때 사람이 개입하여 응대하고 관련 내용을 바로 자연어 처리를 적용하여 응답을 자동화할 수 있습니다. 


2-7-2 스케줄 연동

자체 자연어 처리 과정을 이용하여 스케줄을 등록/관리할 수 있는 기능을 제공해 드립니다. 본 기능은 개인 스케줄 관리 또는 치과나 식당과 같이 예약/관리가 필요한 업종에서 사용이 가능할 것이라고 생각합니다. 


스케줄 기능을 적용한 개인 비서 챗봇

개발자 개인 활용 용도로 개발되었던 개인비서 봇

제 개인적인 실험으로 만든 봇입니다. 스케줄 기능과 연동하면 스케줄을 관리하는 봇 생산이 가능할 거라 생각합니다. 


2-7-3 지역 정보 연동 


2-7-4 상품관리 




# 제공 API 활용사례 


1. NLU API 활용 예시 

봇그리다에선 자체  NLP 전처리 과정을 통해 적용된 NLU엔진을 API로 제공할 계획입니다.  NLU API를 여행 서비스 트립그리다에 적용해서 작동하는 것을 확인할 수 있습니다. 


2. 트립그리다 API를 연동한 챗봇 적용 예시 

업체와 고객간 커뮤니케이션 방법으로 충분히 활용 할 수 있다고 본다 

- 업체와 고객 간에 상호 소통이 가능하도록 디렉트 메시지 기능 적용




#데모

(그동안 빌더 제작하면서 여러 가지 실험한 내용들을 정리해 봤습니다)


1. 챗봇 적용 예시 

1-1 자연어 처리를 적용한 주문 봇 예시 


1-2 제주 맛집 정보 제공 봇 예시 


1-3  소셜 데이팅 예시 봇 (웹 연동) 


(챗봇과 웹 연동 화면) 


1-4 소셜 데이팅 예시 봇(랜덤채팅기능적용)


1-5 여행지 정보 제공 봇 예시 


* 참고로 위에 적용한 챗봇들은 테스트를 위해 적용한 테스트 챗봇 들이기에 유저수, 메시지수와 같은 기록에 관한 수치 데이터는 없습니다. 



#앞으로 진행 계획(연구개발)


1. 다국어 지원 

다국어 지원 기능을 제공


2. 봇 디스커버리 지원

봇그리다를 통해 제작된 봇들을 검색 / 사용 가능하게 해주는 디스커버리 기능 제공

봇 디스커버리 기능을 제공함으로 원하는 봇을 쉽게 검색 사용 가능하도록 지원할 예정입니다. 


3. 음성 

음성지원(네이버 아이와 비교 화면)


4. 홈 디바이스로 확장

NLP 기능을 활용하여 챗봇 + Iot를 연동하는 작업을 진행

NLP 기능을 활용하여 챗봇 + IoT를 연동하여 작동할 수 있는 홈 디바이스 연구 개발을 계획하고 있습니다. 




#앞으로 진행 계획(비즈니스)


1. 커머스 챗봇 시스템 구축 

2. 여행 챗봇 시스템 구축 

3. CS 기능 강화 / 실무 적용




해당 자료는 정리가 아직 완료되지 않았습니다. 지속적으로 추가/수정이 발생할 수 있으니 참고해서 봐주시기  바랍니다. 



현재 자체 CBT 기간 중입니다. 자체 테스트를 거치고 부족한 부분을 보완하고 베타 신청자에 한해 OBT를 진행할 예정입니다. 궁금하신 부분이 있으시다면 pil@tripgrida.com으로 연락 주시기 바랍니다. 


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