CLOVA Chatbot 시나리오

네이버 클라우드 플랫폼의 CLOVA Chatbot 서비스는 빠르고 쉽게 챗봇을 제작할 수 있는 환경을 제공합니다. CLOVA Chatbot 서비스를 통해 챗봇을 제작하고, 다양한 채널과 연동할 수 있습니다. 챗봇을 제작하는 단계는 크게 챗봇 설계, 서비스 이용 신청, 도메인 생성, 대화 생성, 빌드, 테스트, 메신저 및 외부 서비스와 연동하는 단계를 거칩니다. 각 단계별로 세심한 설정이 필요하기 때문에 각 단계에 대한 자세한 설명을 참조해 주십시오.

서비스 이용 신청

CLOVA Chatbot 서비스를 이용하려면 네이버 클라우드 플랫폼의 콘솔에서 서비스 이용 신청을 완료해야 합니다. 본 서비스 이용 약관은 CLOVA Chatbot 서비스에서 발생하는 데이터의 보관 및 사용에 대한 내용과 개인 정보 위수탁, 회사의 의무 및 고객의 의무에 대한 내용을 담고 있습니다. 서비스 기획 전에 약관 내용을 반드시 확인해 주십시오.

챗봇 설계

챗봇의 목적과 서비스 대응 범위, 메인 시나리오 등을 설계하는 단계입니다. 챗봇의 대응 범위, 대화 구조 설계, 메인 시나리오와 실패 시나리오 설계, API 설계 등을 진행합니다.

도메인 생성

도메인은 챗봇 서비스의 기준이 되는 단위로, 챗봇을 제작하기 위한 첫 단계는 도메인을 생성하는 것입니다. 예를 들어 '네이버 클라우드 플랫폼의 고객 지원'을 담당하는 챗봇을 만들 경우, 해당 챗봇의 전체 대화를 포함하는 단위가 도메인입니다. 대화 생성부터 채널 연동, 통계 정보까지 하나의 도메인을 기준으로 동작하고 관리됩니다. CLOVA Chatbot은 다국어를 지원하며 자연어 처리 및 학습 시 선택한 언어의 특징이 반영됩니다.

대화 생성

챗봇 빌더는 챗봇 대화 데이터셋을 입력하고 테스트하는 웹 콘솔로, 챗봇 개발에 필요한 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 챗봇 빌더에서 가장 기본적인 데이터 단위는 대화입니다. 대화는 질문과 답변의 한 쌍으로 이루어져 있습니다. 대화 모델은 질문과 답변의 한 쌍이 등록된 대화라는 데이터를 학습하여 사용자가 챗봇에 질문을 입력했을 때, 가장 적합한 답변을 찾아 응답합니다.
대화 생성, 엔티티 생성, 사용자의 예상 발화 수집, 공통 메시지 작성, 대화 연결, API 개발 등을 진행합니다.

빌드

빌드 방식
자연어 분석의 기본인 NLP (Natural Language Processing)은 질문 데이터와 답변 데이터에 입력된 문장의 형태소를 분석합니다. 그 다음 단계인 NLU (Natural Language Understanding)에서는 문장이 어떤 의미를 가지는지, 어느 답변과 가장 유사성을 가지는지 판단합니다. 또한 학습에서는 네이버의 데이터 사전과 매핑하여 일반적인 엔티티 매핑 작업을 진행합니다. 특정 도메인에서 학습이 필요한 엔티티만을 태깅한 경우, 그 태깅 내용을 포함하여 엔진에서 학습시킵니다.

빌드 시간
CLOVA Chatbot은 대화 데이터셋을 기반으로 학습을 진행합니다. 따라서 서비스 ON 상태인 대화에 일반 질문 데이터를 3개 이상 등록할 것을 권장하며, 도메인에 설정된 자연어와 일치하는 언어로 등록해야 합니다. 대화를 한 개만 등록하고 학습을 수행할 경우, 데이터 셋이 너무 작아서 학습에 실패할 수 있으므로, 최소 3개 이상의 대화 데이터셋을 입력하여 테스트해야 합니다. 학습 시간은 대화 데이터셋이 100개 이하인 경우 5분~10분 사이에서 학습이 완료되며, 데이터 양에 따라 학습 시간은 수 분에서 수 시간 걸릴 수 있습니다.

빌드 자원
네이버 클라우드 플랫폼의 챗봇 빌더는 빠른 학습 처리를 위해서 GPU를 활용합니다. 한 가지 모델로만 학습하는 것이 아니라, 다양한 레벨의 학습 모델을 제공합니다. 예를 들어, 빌드하는 즉시 테스트 메뉴에서 현재 빌드를 요청한 모델의 답변이 정상적으로 나오는지 테스트가 가능합니다.

테스트

챗봇에 대한 사용자 만족도를 높이려면 충분한 테스트를 수행해야 합니다. 모델 학습이 완료된 후에는 챗봇 제작자가 의도한 설계대로 동작하는지, 더 보강할 항목은 없는지를 테스트하며 검증하는 단계가 필요합니다. 이를 위해서 네이버 클라우드 플랫폼의 챗봇 빌더에서는 고도화된 테스트 도구를 제공하며, 테스트 환경을 선택하여 학습한 대화를 직접 테스트할 수 있습니다.

연동

챗봇의 제작, 테스트, 배포까지 완료된 후에는 챗봇을 다른 메신저와 연동하거나 지식 데이터베이스, LINE Pay와 같은 외부 솔루션과 연동할 수 있습니다.

재학습

재학습은 사용자의 대화 기록을 바탕으로 사용자가 챗봇과 어떤 대화를 했는지 파악하고, 챗봇이 대답하지 못한 사용자의 질문을 대화에 반영하는 과정입니다.