FAQ 챗봇을 위한 궁극의 가이드 (2025)

컨텍스트 기반 AI 에이전트

무엇보다도 AI 에이전트는 일반적인 FAQ 봇의 기능을 훨씬 뛰어넘을 수 있습니다. LLMs 에 의해 구동되며 사용자에게 더 나은 정보를 제공하기 위해 고급 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트는 다음과 같이 할 수 있습니다:

• 현재 재고 현황 불러오기( 전자상거래 챗봇의 경우)
• 개인 맞춤형 제품 제안
• 사용자와의 이전 대화를 다시 참조하세요.
• 비밀번호 변경
• 기술 문제 해결
• 영업 담당자와 미팅 예약하기( AI 기반 영업 퍼널의 일부로)

동적 LLM 기반 챗봇

완벽한 중간 옵션: LLM 상담원은 다양한 사용자 질문에 유연하게 답변할 수 있습니다(사용자가 속어를 사용하거나 철자가 틀린 단어를 사용하거나 챗봇이 이전에 본 적이 없는 방식으로 질문하는 경우에도).

이러한 AI 챗봇은 대규모 언어 모델을 기반으로 하기 때문에 사용자와 복잡한 대화를 나눌 수 있습니다. 이전에 사용해 본 적이 있는 챗봇은 ChatGPT.

간단한 FAQ만 원하는 경우 LLM 챗봇이 가장 좋습니다. FAQ 봇의 단순성을 고려할 때 가장 좋은 방법은 사용자 지정 챗봇을 직접 구축하는 것입니다.

정적 규칙 기반 챗봇

챗봇을 사용하면서 실망스러운 경험을 한 적이 있다면 정적인 규칙 기반 챗봇이었을 가능성이 높습니다.

이러한 FAQ 봇은 간단한 절차를 따릅니다(오늘날 대부분의 챗봇을 구동하는 AI 혁신이 있기 훨씬 이전부터 가능했습니다). 질문 목록과 답변 목록이 주어지고 세상에 공개됩니다. 

구식이지만 이러한 봇은 여전히 시간과 장소가 있을 수 있습니다. 당장 떠오르는 봇을 꼽을 수는 없지만요. 단순한 플래시 카드 기계보다는 인공지능 학습 친구라도 여러분의 필요에 더 잘 부합할 것입니다.

연중무휴 24시간 지원

기다리는 것을 좋아하는 사람은 없습니다. 짜증나죠. FAQ 챗봇은 업무 시간 외에도 사용자가 즉각적인 도움을 받을 수 있도록 보장합니다. 24시간 지원은 아마도 조직이 챗봇을 도입하는 가장 큰 이유일 것입니다.

채널 간 확장 가능

사용자가 웹사이트 채팅을 선호하든 WhatsApp, 또는 Slack 을 선호하든 상관없이 FAQ 챗봇은 사용자가 있는 곳에서 만날 수 있습니다. 

모든 채널에서 일관된 답변을 유지하므로 더 이상 서비스 담당자가 제공하는 정보가 서로 상충되지 않습니다.

비용 효율적

반복적인 문의를 처리하기 위해 더 많은 상담원을 고용하는 것은 비용이 많이 듭니다. FAQ 봇은 품질 저하 없이 적은 비용으로 많은 작업을 처리할 수 있습니다.

직원 시간 절약

FAQ 챗봇이 팀을 힘들게 하는 반복적인 질문을 대신 처리합니다. FAQ를 처리하는 봇을 통해 직원들은 "반품 정책이 어떻게 되나요?"라는 질문에 10번째로 대답하는 대신 실제 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

1) RAG

검색 증강 생성(RAG) 기술은 기존의 LLM 사용에서 발생하는 환각의 위험을 최소화할 수 있습니다.

AI의 검색 증강 생성(RAG)은 a) 관련 외부 정보 검색과 b) AI가 생성한 응답을 결합하여 정확도와 관련성을 향상시키는 기술입니다.

대규모 언어 모델 생성(LLMs)에 의존하는 대신, RAG 모델의 응답은 회사의 웹페이지나 인사 정책 문서와 같이 AI 에이전트 빌더가 지정한 지식 기반에 의해 정보를 얻습니다.

FAQ 챗봇을 구축하는 경우에는 지식창고를 위한 강력한 RAG 방식을 갖춘 플랫폼을 선택하세요. 

2) 빈트 센트의 법칙

빙트센트 = 이백을 뜻하는 프랑스어

빈트 센트의 법칙에 따르면 FAQ 챗봇은 20개의 주제와 총 100개의 FAQ로 제한해야 합니다. 그 이상이면 모든 FAQ 챗봇이 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 위임 아키텍처를 구축해야 합니다.

저희 팀은 수백 개의 대화형 어시스턴트를 구축한 후 이 규칙을 생각해 냈습니다. 

유지 관리가 용이하고 NLU의 효율성을 극대화할 수 있는 방식으로 콘텐츠를 구성하는 것이 좋습니다.

통합 채널

FAQ 챗봇은 사용자가 있는 곳에서 사용자를 만나야 합니다. 즉, 웹사이트, 모바일 앱, 메시징 플랫폼(예: WhatsApp, Slack), 심지어 음성 어시스턴트와 같은 여러 채널에서 원활하게 작동해야 합니다. 이렇게 하면 사용자가 봇과 상호작용하는 위치에 관계없이 일관된 답변을 얻을 수 있습니다.

LLM-인공지능 기반

LLMs 에서 제공하는 FAQ 챗봇은 기존의 규칙 기반 봇보다 더 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. LLMs 에서 챗봇을 활성화할 수 있습니다:

• 다양한 형태의 사용자 질문 이해
• 자연어를 효과적으로 처리
• 사용자 입력이 불완전하거나 비공식적인 경우에도 정확하고 자연스러운 응답 제공

RAG

검색 증강 생성을 통해 봇이 복잡한 파일에 대한 복잡한 질문에 답할 수 있습니다. 예를 들어, RAG는 FAQ 챗봇의 기능을 강화할 수 있습니다:

• 100페이지 분량의 기술 매뉴얼에서 자세한 제품 사양을 가져옵니다.
• 법률 정책 문서에서 자격 규정 찾기
• 여러 장으로 구성된 Excel 파일에서 가격 책정 계층 가져오기
• 사용 설명서의 문제 해결 단계 제공

실시간 지식 업데이트

실시간 지식 업데이트 기능이 있는 FAQ 챗봇을 통해 사용자는 항상 최신 정보를 얻을 수 있습니다. 

제품 카탈로그, 정책 업데이트, 가격 변경 등 어떤 질문이든 봇은 실시간 데이터 소스에서 가져와서 수동 개입 없이 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

리치 미디어 응답

최신 FAQ 챗봇은 텍스트 기반 답변에만 국한되지 않습니다. 이미지, 동영상, 다운로드 가능한 파일, 다른 콘텐츠 링크와 같은 리치 미디어 응답을 제공할 수 있어야 합니다.

액세스 제어

액세스 제어를 통해 FAQ 챗봇은 공개 및 비공개 지식창고를 모두 처리할 수 있습니다. 예를 들어 직원을 위한 내부 FAQ는 민감한 정보에 액세스하기 위해 보안 인증이 필요할 수 있지만 고객 대면 FAQ는 계속 공개적으로 사용할 수 있습니다.

고객 지원 

1. 일반적인 제품 또는 서비스 관련 질문에 답변
2. 반품, 교환 및 환불 정책 제공
3. 사용자에게 문제 해결 단계 안내
4. 실시간 배송 또는 주문 상태 업데이트 제공
5. 가격, 할인 및 프로모션 세부 정보 공유
6. 예약 또는 약속 관련 문의 처리
7. 자주 묻는 보안 또는 개인정보 보호 문제 해결

내부 지식 관리

8. 직원들이 인사 정책 또는 복리후생 정보를 찾을 수 있도록 지원
9. 일반적인 문제에 대한 IT 문제 해결 단계 제공
10. 신입 직원을 위한 온보딩 가이드 제공
11. 내부 도구 또는 워크플로에 대한 질문에 답변
12. 회사 정책 및 규정 준수 지침 공유

영업 및 마케팅 

13. 제품 비교 또는 기능 세부 정보 제공
14. 공유 요금제 및 구독 옵션
15. 영업팀을 위한 리드 자격 검증 FAQ 제공
16. 평가판 기간 또는 데모에 대한 질문에 답변

일반 셀프 서비스

17. 참석자를 위한 이벤트 또는 웨비나 FAQ 공유
18. 문서 또는 사용자 설명서 요약 제공
19. 커뮤니티 또는 포럼 참여 질문에 답변하기
20. 셀프 서비스 작업에 대한 단계별 가이드 제공

플랫폼 선택

먼저 필요에 맞는 챗봇 플랫폼을 선택하세요. 동적 지식 기반, 멀티채널 배포 및 AI 기반 응답을 지원하는 플랫폼을 선택하세요.

찾아보세요:

• 튜토리얼: 시작을 위한 지원을 제공하나요?
• 통합 옵션: 웹사이트, CRM 또는 메시징 앱과 연결할 수 있나요?
• 사용자 지정: 봇의 어조, 대체 응답 및 모양을 조정할 수 있나요?

FAQ 데이터를 지식창고로 업로드하기

플랫폼이 설정되면 FAQ 콘텐츠를 수집합니다. 여기에는 제품, 서비스, 가격 또는 정책에 대한 일반적인 질문이 포함될 수 있습니다. 

이 데이터를 플랫폼에 지식창고로 업로드하여 주제별로 정리하여 검색 정확도를 높이세요. 답변이 명확하고 간결하며 최신 상태인지 확인하세요. 봇은 제공하는 정보만큼만 우수하다는 점을 기억하세요!

챗봇 구성하기

FAQ 데이터를 업로드한 후 봇의 동작을 사용자 지정합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:

• 봇이 답을 모를 때를 대비한 대체 응답 설정하기
• 신뢰도 임계값을 조정하여 정확도 보장하기
• 브랜드에 맞게 봇의 어조 조정하기

고급 봇의 경우 사용자에게 고급 도움이 필요하다는 것을 사람에게 알리는 등 챗봇이 수행할 수 있는 작업을 사용 설정할 수 있습니다.

여러 채널에 배포

FAQ 챗봇은 사용자가 어디에 있든 사용할 수 있어야 합니다. 대부분의 플랫폼에서는 웹사이트( WhatsApp, Slack, 또는 내부 도구( Notion)와 같은 여러 채널에 봇을 배포할 수 있습니다. 

테스트 및 반복

출시와 동시에 완벽한 챗봇은 없습니다. 실제 대화를 시뮬레이션하고, 분석을 추적하고, 사용자 피드백을 수집하여 챗봇을 테스트하세요. 챗봇이 어떤 질문에 잘 대답하고 어떤 부분이 부족한지 파악하세요. 

지식창고를 정기적으로 업데이트하여 응답의 관련성을 유지하고, 필요에 따라 폴백 플로우를 조정하며, 신뢰도 임계값을 세분화하여 정확성을 개선하세요. 

최고의 챗봇은 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되는 챗봇입니다.

자체 FAQ 챗봇을 호스팅하는 것이 더 나은가요, 아니면 관리형 서비스를 이용하는 것이 더 나은가요?

완전한 제어 및 사용자 지정 기능을 원하고 기술팀이 있다면 직접 호스팅하는 것도 좋습니다. 하지만 설정의 번거로움을 피하고 빠르게 확장하고 싶다면 관리형 서비스를 이용하는 것이 훨씬 더 원활합니다.

FAQ 챗봇을 Alexa 또는 Google 어시스턴트와 같은 음성 어시스턴트와 통합할 수 있나요?

예. 챗봇을 해당 개발자 플랫폼(예: Alexa 스킬 또는 Google 액션)에 연결하고 음성 인터페이스를 약간 조정하기만 하면 됩니다.

FAQ 챗봇의 성능을 평가할 때 어떤 애널리틱스를 살펴봐야 하나요?

해결률, 폴백 빈도, 사용자 만족도와 같은 기본 사항부터 시작하세요. 이를 통해 봇이 실제로 얼마나 도움이 되는지(또는 불편한지) 금방 알 수 있습니다.

특정 산업이나 전문 용어에 맞게 기본 LLM 모델을 미세 조정할 수 있나요?

물론이죠. 소규모 사용자 지정 모델을 학습시키거나 매우 견고한 지식 기반을 제공하면 전체 재교육 없이도 용어를 학습할 수 있습니다.

FAQ 챗봇에서 언제 완전한 AI 비서 또는 상담원으로 전환해야 하나요?

사용자가 개인화된 도움을 필요로 하거나, 요청을 하거나, 단순한 질문 이상의 일을 하기 시작하면 AI 어시스턴트로 레벨 업할 수 있는 신호입니다.