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AI 챗봇이나 AI 에이전트를 구축하는 경우 대화 디자인을 통합해야 할 수도 있습니다.
사용자에게 올바른 흐름을 안내하는 사용자 친화적인 대화를 만드는 이 프로세스는 한때 챗봇 디자인에 필수적인 요소였습니다.
LLM 상담원은 특정 사례나 대량의 메시지(예: 표준 인사말 또는 구매 초대)에 대해서만 수동으로 대화를 디자인하면 되지만 기술의 발전으로 대부분의 대화 디자인이 자동화될 수 있습니다.
최소한의 대화 설계가 필요한 자율 에이전트를 구축하는 데 관심이 있다면 Botpress 스튜디오에서 자율 노드를 살펴볼 수 있습니다.
1. 인지적 일시 정지 설계
복잡한 쿼리에 짧은 지연을 도입하여 자연스러운 사고 과정을 시뮬레이션하세요. 이렇게 하면 봇이 로봇이 아닌 사려 깊은 사람처럼 느껴집니다. 예를 들어 "잠시만 기다려 보겠습니다"라고 말한 후 잠시 멈추면 사람이 처리하는 것처럼 느껴집니다.
구현을 위한 팁
- 자연스러운 타이핑 속도를 모방한 점진적 타이핑 표시기를 사용하여 사려 깊게 타이핑하는 듯한 착각을 불러일으킬 수 있습니다.
- 사용자가 이전 입력에 머무르는 경우 응답 속도를 늦추는 등 사용자 참여 지표에 따라 달라지는 일시정지를 도입하세요.
2. 자연어 변형
비슷한 답변을 여러 가지 방식으로 프로그래밍하여 봇이 반복적으로 들리지 않도록 하세요. 이렇게 하면 사람의 다양한 말투를 반영하여 대화의 흥미를 유지할 수 있습니다.
예를 들어, 항상 "제가 도와드리겠습니다."라고 말하는 대신 "함께 해결해 봅시다."라고 말하세요.
구현을 위한 팁
- 문맥 인식 동의어 매핑을 사용하여 사용자의 의도와 어조에 따라 응답 문구를 조정하여 더욱 스마트하게 변형할 수 있습니다.
- 시간이 지남에 따라 사용자의 대화 선호도에 맞게 응답 길이와 어조를 조정하는 적응형 스타일 전환을 구현하세요.
3. 주관적 한계 인정
봇이 답을 모를 때는 인간적인 방식으로 불확실성을 표현하게 하세요.
"도와드릴 수 없습니다." 대신 "흠, 그건 어려운 문제네요. 제가 알아보거나 도와줄 수 있는 사람을 찾아보겠습니다."라고 말하세요.
구현을 위한 팁
- 이러한 전환을 사용하여 HITL(휴먼 인 더 루프)을 통해 사람과 연결하거나 사용자에게 전화번호와 같은 다른 경로로 연결할 수 있습니다.
4. 사용자 감정 반영
감정 분석을 사용하여 사용자의 감정에 맞게 봇의 어조를 조정합니다.
사용자가 화가 난 것처럼 보이면 "얼마나 답답하실지 이해합니다."라는 공감으로 응답하세요. 긍정적인 상호작용을 위해서는 열정을 반영하세요: "멋지네요, 시작해 봅시다!"라고 말하세요.
구현을 위한 팁
- 흥분을 나타내는 느낌표나 불확실성을 나타내는 타원과 같은 감정적 뉘앙스를 강화하는 적응형 구두점을 프로그래밍하세요.
- 이모티콘을 아껴서 사용하면 전문적인 분위기를 압도하지 않으면서도 감성적인 느낌을 더할 수 있습니다.
5. 대화 톤
브랜드 보이스와 일치하면서 친근하고 친근하게 들리는 응답을 작성하세요. "문의 사항을 확인했습니다."와 같이 딱딱하고 지나치게 형식적인 문구는 피하세요. 대신 "알겠습니다! 바로 처리하겠습니다."와 같은 문구를 사용하세요.
구현을 위한 팁
- 업계 또는 사용 사례에 따라 응답을 맞춤화하여 청중의 기대에 부합하는 어조를 유지하세요.
- 전문성을 손상시키지 않으면서 타겟 고객층의 공감을 불러일으킬 수 있는 상황별 유머나 문화적 언급을 구현하세요.
- 피드백 루프를 통해 봇의 어조를 정기적으로 업데이트하고, 변화하는 사용자 선호도를 반영하여 문구를 조정합니다.
6. "소리 내어 생각하기" 응답 사용
봇의 추론 과정을 내레이션으로 표현하여 인간적인 느낌을 더하세요. 예를 들어 쿼리를 처리할 때 "좋은 질문이네요. 생각해 볼게요... 아, 여기 제가 찾은 것이 있습니다!"
구현을 위한 팁
- 복잡한 작업 중에 "데이터를 정리 중입니다"와 같은 중간 피드백을 프로그래밍하여 응답 공백이 길어지는 것을 방지하세요.
- "먼저 A를 확인하고 이제 B를 확인해 보겠습니다."와 같이 생각 단계 간에 자연스럽게 전환하세요.
- 실제 사용자와 함께 '소리 내어 생각하기' 패턴을 테스트하여 의도적으로 들리고 지나치게 대본에 맞춰진 것이 아닌지 확인하세요.
7. 인간으로의 원활한 전환
에스컬레이션이 필요한 경우 대화 흐름을 유지하기 위해 자연스럽게 표현하세요. 예를 들어 "제가 처리할 수 없는 것 같지만 바로 도와드릴 수 있는 담당자를 연결해 드리겠습니다."
구현을 위한 팁
- "청구와 관련된 문제이므로 재무 전문가에게 연결해 드리겠습니다."와 같이 상황에 따라 맞춤형 핸드오프 메시지를 작성하세요.
- 에스컬레이션 중 사용자가 대기열에서 자신의 위치를 확인할 수 있는 추적 기능을 포함하세요.
- 인간 상담원이 봇이 중단한 부분을 원활하게 이어받을 수 있도록 사전 대화 요약을 설계하세요.
8. 제어된 불완전성 소개
자연스러운 말투를 흉내 내기 위해 작고 의도적인 불완전함을 추가합니다. 봇이 스스로 수정할 수 있습니다: "사실... 다시 한 번 확인해 보겠습니다. 알겠습니다." 이렇게 하면 상호작용이 더욱 친근하게 느껴집니다.
구현을 위한 팁
- 무작위 응답 구조를 사용하여 "생각해 볼게요..."와 같은 채우기 또는 "잠깐만요, 제가 잘못 이해한 것 같습니다."와 같은 자기 정정을 가끔 포함할 수 있습니다.
9. 전환 문구 사용
아이디어를 자연스러운 전환으로 연결하여 대화의 흐름을 원활하게 만드세요. 갑작스러운 주제 전환 대신 "다음에 할 수 있는 일은 다음과 같습니다." 또는 "한 번에 한 단계씩 진행하겠습니다."와 같은 문구를 사용하세요.
구현을 위한 팁
- 과도하게 사용되었다고 느끼지 않도록 다양한 전환을 포함하세요.
- "지금까지 X를 다루었으니 이제 Y로 넘어가겠습니다."와 같이 전환 전에 성찰적인 요약을 포함하세요.
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