약속 예약 챗봇 구축하는 방법 [2025년]

정적 비즈니스 정보 업로드

고객이 가장 자주 묻는 질문이 담긴 간단하고 구조화된 문서를 업로드하는 것으로 시작하세요. PDF, Word 문서, 스프레드시트 등 어떤 형식이든 상관없으며, 명확하게 정리되어 있는지 확인하세요.

문서에는 다음이 포함되어야 합니다:

• 지점 위치 및 주소
• 각 위치에서 제공되는 서비스
• 가격, 할인 및 멤버십 옵션
• 운영 시간 및 연락처 정보

각 주제에는 명확한 섹션이 있어야 챗봇이 관련 답변을 쉽게 찾아서 반환할 수 있습니다.

팁: 문서에 헤더와 글머리 기호를 사용하여 봇과 팀 모두가 스캔할 수 있도록 하세요.

이 문서는 지식창고 섹션으로 이동하여 업로드할 수 있습니다:

1. 프로젝트에서 왼쪽 메뉴를 엽니다.
2. 지식창고를 클릭합니다.
3. 문서 업로드를 선택하고 파일을 추가합니다.

나중에 워크플로나 쿼리에서 참조할 수 있도록 문서에 명확한 이름(예: 지점 세부 정보 - 2025년 3월)을 지정하세요.

문서를 업로드하면 챗봇은 별도의 교육이나 코딩 없이도 즉시 문서를 사용하여 사용자 질문에 답변할 수 있습니다.

동적 정보에 표 사용

예정된 이벤트, 시즌별 행사 또는 순환 일정과 같은 경우에는 정적 문서를 업로드하는 대신 표를 사용하는 것이 좋습니다. 표를 사용하면 나머지 데이터는 건드리지 않고 한 행만 업데이트할 수 있으므로 유지 관리가 더 빠릅니다.

지식창고에서 테이블을 만드는 방법은 다음과 같습니다:

1. 왼쪽 메뉴에서 지식창고 섹션으로 이동합니다.
2. 새로 만들기를 클릭한 다음 표를 선택합니다.
3. 테이블 이름을 지정합니다(예: 이벤트 일정).
4. 다음과 같이 챗봇이 검색할 정보 유형에 대한 열을 추가합니다:
   
   • 이벤트_이름
   • 날짜
   • 위치
   • 가격
   • 설명
5. 봇이 참조할 각 이벤트 또는 항목에 대한 행을 추가하기 시작합니다.

테이블이 저장되면 이를 사용하여 동적 응답을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 "다음 주말에 무슨 이벤트가 있나요?"라고 질문하면 봇이 관련 행을 가져와서 바로 답변을 제공할 수 있습니다.

캐시된 FAQ로 비용 최적화

AI 기반 봇의 가장 큰 문제 중 하나는 비용이며, 특히 누군가가 일반적인 질문을 할 때마다 봇이 LLM 접속하는 경우 더욱 그렇습니다.

지식창고는 자주 묻는 질문에 대한 답변을 자동으로 캐싱하여 이러한 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다. 즉, 5명이 "체육관의 주말 일정이 어떻게 되나요?"라고 질문하면 플랫폼은 지식창고나 LLM 한 번만 쿼리한 다음 다음번에 그 답변을 즉시 재사용합니다.

아무것도 구성할 필요가 없습니다. 캐싱은 다음과 같은 경우 자동으로 시작됩니다:

• 구조화된 콘텐츠(문서, 표 또는 FAQ)에서 답을 찾을 수 있습니다.
• 봇이 LLM 또는 RAG 파이프라인에 연결되어 있습니다.
• 사용자가 동일한 주제 토론글에 머물러 있습니다.

이렇게 하면 봇의 속도가 빨라지고 경험의 저하 없이 토큰 사용량을 줄일 수 있습니다.

Calendly 통합 설치

프로젝트 대시보드에서 시작하세요:

1. 로 이동 Hub 로 이동합니다.
2. 검색 Calendly 를 검색하고 설치를 클릭합니다.
3. 설치가 완료되면 프로젝트에서 Calendly 연동 설정을 엽니다.

Calendly API 키 생성 및 추가하기

다음으로, Calendly 개인 API 키를 생성하여 워크플로우에 추가해야 합니다:

1. Calendly 계정에 로그인합니다.
2. 왼쪽 메뉴에서 통합 및 앱을 클릭합니다.
3. API 및 웹훅까지 아래로 스크롤하여 지금 토큰 받기를 클릭합니다.
4. 토큰 이름(예: 액세스)을 지정하고 메시지가 표시되면 2단계 인증을 완료합니다.
5. 나중에 다시 볼 수 없으므로 API 키를 복사하세요.
6. Botpress 돌아가서 Calendly 연동 설정에 키를 붙여넣습니다.
7. 저장을 클릭하여 연결을 완료합니다.

연결되면 챗봇은 사용자의 위치나 선호도에 따라 예약 가능 여부 데이터를 가져오고 예약 링크를 생성할 수 있습니다.

1. 사용자의 브랜치 선택 캡처

비즈니스에 여러 지점이 있을 가능성이 높으므로 봇은 이용 가능 여부를 표시하기 전에 사용자가 원하는 지점을 파악해야 합니다.

1. 단일 선택 노드를 추가하여 사용자에게 위치를 선택하도록 요청합니다.
2. 선택 항목을 저장할 변수(예: workflow.branch)를 만듭니다.
3. 나중에 선택한 지점을 기반으로 올바른 Calendly 링크를 보낼 때 이 정보를 사용합니다.

이렇게 하면 모든 스케줄링 링크와 응답이 올바른 지점에 맞게 조정됩니다.

2. Calendly 이벤트 워크플로 사용

또한 Hub Calendly 설정에 바로 연결되는 사전 구축된 워크플로우를 제공합니다.

1. 워크플로 섹션에서 Calendly 이벤트 워크플로를 검색합니다.
2. 복제를 클릭하여 편집 가능한 버전을 만듭니다.
3. 필요한 경우 플로우를 사용자 지정하세요. 대화아이디를 사용하여 사용자 세션에 연결된 예약 링크를 생성하도록 이미 설정되어 있습니다.

대화 ID를 전달하면 챗봇이 개별 사용자를 추적할 수 있는 고유한 예약 링크를 생성합니다. 이렇게 미리 구축된 워크플로를 통해 시간을 절약하고 예약 로직이 이미 올바르게 연결되어 있는지 확인할 수 있습니다.

3. Calendly 이벤트 트리거 설정하기

예약 링크가 전송되면 사용자가 약속을 예약한 시점을 챗봇이 감지하도록 할 수 있습니다.

1. 워크플로 내부를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Calendly 이벤트 트리거 노드를 추가합니다.
2. In the settings, pass the conversation ID using:
   {{event.payload.conversation.id}}
3. 이를 통해 챗봇은 사용자의 특정 예약을 수신할 수 있습니다.
4. 트리거되면 봇이 자동으로 확인 메시지를 보낼 수 있습니다.

이렇게 하면 봇이 스마트하고 반응성이 뛰어나며 사용자가 약속이 예약되었음을 알 수 있습니다.

4. 비즈니스 정보 및 FAQ 처리

모든 사용자가 바로 예약에 돌입하는 것은 아닙니다. 일부 사용자는 가격, 시간 또는 서비스에 대해 먼저 문의할 수도 있습니다. 지식창고를 연결하여 이 문제를 처리할 수 있습니다.

1. 지식창고에 연결된 자율 노드를 추가합니다.
2. 지식 검색을 사용 설정하여 봇이 업로드된 문서나 표에서 답변을 가져올 수 있도록 합니다.
3. 사용자가 일반적인 질문을 할 때 이 노드를 폴백으로 사용하세요.

이렇게 하면 아직 예약할 준비가 되지 않은 사용자도 봇이 계속 도움을 줄 수 있습니다.