2025년에 AI 챗봇을 구축하는 방법: 단계별 가이드

1. 범위 정의

AI 챗봇을 만드는 첫 번째 단계는 범위 설정입니다. 챗봇이 수행할 작업은 무엇인가요?

AI 챗봇의 목적에 따라 필요한 기능이 결정되며, 이에 따라 사용하는 플랫폼이 결정됩니다. 

에 따르면 가트너에 따르면 2027년까지 챗봇은 약 4분의 1의 조직에서 주요 고객 서비스 채널이 될 것이며, 이는 챗봇 사용 사례가 광범위하게 적용되고 있음을 보여줍니다.

AI 챗봇의 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 질문을 하고, 모델을 비교하고, 가격 및 기능에 대한 정보를 제공하는 영업 챗봇
• 고객 질문에 답변하고 정보를 제공하거나 동영상을 공유하는 고객 서비스 챗봇입니다.
• 이메일 전송, WhatsApp 또는 Facebook Messenger 으로 메시지 전송, CRM(고객 관계 관리) 시스템과 정보 동기화를 수행하는 리드 생성 챗봇입니다.
• 교육용 챗봇은 플래시카드로 퀴즈를 풀거나 수학 방정식을 푸는 방법을 설명할 수 있습니다.

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전문 산업에 종사하는 경우 여러 프로세스를 처리하는 AI 챗봇을 구축할 수도 있습니다. 예를 들어 부동산 챗봇은 매물을 추천하고, 서류 작업을 추적하며, 고객 관계를 관리할 수 있습니다. 또는 호텔 챗봇은 예약을 처리하고 하우스키핑 요청을 간소화하며 추가 서비스를 판매할 수 있습니다. 

확장 가능한 플랫폼을 사용한다면 전 세계가 당신의 오이스터입니다. 잘 설계된 AI 챗봇은 여러분이 상상할 수 있는 모든 대화형 AI 작업을 수행할 수 있습니다. 

범위가 정해졌다면 이제 플랫폼을 선택할 차례입니다. 

2. 챗봇에 적합한 플랫폼은 어떻게 선택하나요?

선택할 수 있는 AI 챗봇 플랫폼은 매우 다양합니다. 영감이 필요하다면 최고의 챗봇 플랫폼 9가지 목록을 확인해 보세요.

특정 요구 사항에 따라 오픈 소스 챗봇 플랫폼을 선택하거나 고급 기능을 원하는 경우 에이전트 AI로 봇을 구축할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크를 선택할 수 있습니다.

각 플랫폼의 장단점에 대해 자세히 설명하지는 않겠지만, 프로젝트에 적합한 플랫폼을 선택할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항을 알려드리겠습니다.

플랫폼을 선택해야 합니다:

• 광범위한 교육 리소스를 제공합니다. 학습 곡선은 항상 존재하므로 이에 대한 준비가 되어 있는지 확인하세요.
• 의도와 일치합니다. 판매 봇을 원한다면 고객 서비스 전문 플랫폼을 선택하지 마세요.
• 무료 티어가 포함되어 있어 금전적 약정을 하기 전 또는 약정 없이 테스트해 볼 수 있습니다.

시작할 플랫폼을 선택했다면 이제 곧바로 재미있는 부분인 빌드로 넘어갈 수 있습니다. 

3. AI 챗봇 구축하기

챗봇에 대한 아이디어를 정했고, 플랫폼을 찾았으며, 자신만의 AI 챗봇을 구축할 준비가 되었습니다. 매우 흥미로운 시기입니다.

이제 여러분이 구축하는 AI 챗봇은 여러분만의 비전과 필요에 따라 완전히 고유한 것이 될 것입니다. 이 과정의 일부에는 플랫폼에 익숙해지고 이해한 내용을 고유한 로드맵에 적용하는 것이 포함됩니다. 

하지만 모든 챗봇에는 몇 가지 공통점이 있으며, 이를 통해 AI 챗봇의 뼈대를 구축할 수 있습니다.

4. 통합

AI 챗봇을 다른 시스템이나 플랫폼(예: Hubspot, WhatsApp, 또는 웹사이트)에 연결하려는 경우 구축 과정의 일부에는 봇을 필요한 시스템과 통합하는 작업이 포함됩니다.

유연한 구축 플랫폼을 사용하는 한 챗봇과 통합할 수 있는 채널이나 플랫폼에는 제한이 없습니다:

• 워드프레스 챗봇을 구축하거나 웹사이트용 Wix 챗봇을 구축할 수 있습니다.
• OpenAI LLMs 선호하는 경우 GPT 챗봇을 구축하거나 봇에 맞게 LLM 사용자 지정할 수 있습니다.

어떻게 하나요? 코드 실행 카드를 사용하면 개발자는 봇의 워크플로에서 사용자 지정 코드(자바스크립트 포함)를 실행할 수 있습니다. 봇이 사용자 지정 플랫폼의 데이터를 분석하거나 스마트 냉장고와 대화할 수 있도록 모든 사용자 지정 API를 통합할 수 있습니다.

고객 서비스 챗봇을 구축하는 경우에는 웹사이트와 통합해야 합니다: 

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또는 AI 챗봇이 재고가 있는 제품에 대한 정보를 제공하려는 경우 일반적으로 지식창고라고 하는 내부 정보 소스에 연결해야 합니다. 

지식창고는 AI 챗봇이 참고할 정보가 포함된 표, 문서 또는 웹사이트가 될 수 있습니다. 

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예를 들어 HR 챗봇은 회사의 주요 정책 문서를 지식 베이스로 사용할 수 있습니다. 직원이 특정 상황을 처리하는 방법을 문의하면 챗봇은 정책 문서를 사용하여 답변을 알려줄 수 있습니다.  

지식창고 또는 모든 파일 유형에서 정확한 답변을 얻는 가장 좋은 방법은 검색 증강 생성 (RAG) 기능을 갖춘 챗봇 플랫폼을 사용하는 것입니다. RAG를 사용하는 응답은 임의의 정보를 생성하지 않으며 항상 사용자가 제공한 지식창고의 답변을 기반으로 합니다.

RAG는 AI가 근거에 기반한 소스 기반 응답을 제공할 수 있기 때문에 엔터프라이즈 챗봇 설계의 표준으로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. Meta AI는 검색 시스템과 생성 모델의 강점을 결합하기 위해 2020년에 RAG를 도입했습니다.

따라서 HR 봇이 직원에게 매년 20주의 휴가가 있다고 알려주는 것을 원하지 않는다면 RAG 챗봇을 구축하는 것이 좋습니다.

5. 테스트 및 반복

AI 챗봇을 구축했다면 이제 더 나은 챗봇을 만들어야 할 때입니다. 일부 빌더는 테스트와 반복 시간을 고려하지 않는 경우가 있는데, 이는 성공적인 챗봇을 배포하는 데 있어 매우 중요한 단계입니다.

어떤 AI 챗봇 플랫폼을 선택하든 스튜디오 내에 챗봇과의 대화를 연습할 수 있는 시뮬레이터가 있어야 합니다. 이는 빌드 프로세스 전반에 걸쳐 사용되는 첫 번째 테스트 단계입니다.

빌드가 완료되면 URL을 사용하여 친구나 동료에게 AI 챗봇의 샘플 버전을 보낼 수 있습니다. 봇을 공식적으로 배포하기 전에 봇의 기능을 테스트하기 위해 이 작업을 수행해야 합니다.

테스트를 진행하면서 챗봇을 더 나은 방향으로 조정할 수 있습니다. 이 과정은 챗봇을 배포한 후에도 계속 진행됩니다. 이는 정상입니다. 

6. 배포

봇의 최종 형태가 완성되면 세상에 공개할 수 있습니다. 다음은 AI 챗봇 배포를 위한 몇 가지 옵션입니다:

• 대부분의 AI 챗봇 빌더는 웹사이트에 위젯으로 챗봇을 추가합니다.
• URL을 통해 챗봇을 공유할 수 있습니다.
• WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger, 또는 Slack 과 같은 메시징 채널에 AI 챗봇을 배포할 수 있습니다. 

챗봇이 있다는 사실을 사용자에게 알리는 것도 잊지 마세요. 사용자가 챗봇이 있다는 사실을 모른다면 AI 챗봇은 그 목적을 제대로 달성할 수 없습니다.

7. 모니터

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AI 챗봇 프로젝트는 배포 후 끝나는 것이 아니라, 배포는 시작에 불과합니다. 일단 세상에 공개되면 AI 챗봇이 본격적으로 작동하기 시작합니다. 

가치 있는 AI 챗봇 플랫폼은 사람들이 챗봇을 사용하는 시간, 질문하는 주제, 사람들이 챗봇과 소통하는 데 사용하는 플랫폼 등 챗봇에 대한 지속적인 분석 정보를 제공합니다.

사실 챗봇 분석은 배포 후 전략의 핵심이 되어야 합니다. 개선이 필요한 부분을 명확히 파악하지 못하면 봇에 대해 제대로 반복할 수 없습니다.

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자주 묻는 질문