이 문서에서는 의도를 시작하기 위해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 다음 주제를 다룹니다.
의도란 무엇인가요?
의도는 고객 쿼리를 나타내는 의미 론적으로 유사한 메시지 또는 표현식 의 그룹입니다.
의도를 구축할 때 의도 구조에 대해 생각해 보라고 요청합니다.
의도 구조는 AI 상담사 에 있는 모든 의미 있고 구조적인 의도의 전체 목록(이에 대해 자세히 설명함)과 각 의도의 “가중치”, 즉 각 의도에 있는 표현식 수를 나타냅니다.
훌륭한 의도 구조는 강력한 AI 모델의 토대입니다. 그리고 좋은 의도 구조는 현실을 반영합니다. 즉, 의도가 실제 고객 데이터를 기반으로 하고, 명확하게 정의되며, 학습된 표현식이 서로 겹치지 않습니다.
의도 유형
제대로 작동하는 AI 상담사에는 다음과 같은 두 가지 유형의 의도가 있습니다. 의미 있는 의도 및 구조적 의도.
의미 있는 의도는 영향 보고서를 사용 하거나 사용 가능한 기록 데이터가 없는 경우 콘텐츠 적용 범위 분석을 통해 데이터에서 식별된 가장 빈번한 고객 쿼리를 나타냅니다 .
구조적 의도 대화 플로우를 지원하는 의도로 AI 상담사 사나 업계에 특정하지 않습니다. 다음은 가장 일반적인 구조 중 일부입니다. 하지만 언어, 문화 또는 사용자 행동에 따라 다를 수 있으므로 AI 상담사 와의 대화에서 어떤 구조적 의도가 가장 중요한지 확인하는 것이 중요합니다.
| 안내말 | 잘 지내시죠? | 감사 | 안녕히 가세요 |
| 긍정적 | 부정적 | 상담사와 대화하고 싶습니다. | 문제가 있습니다/도움이 필요합니다 |
| 답장을 받지 못함 | 채팅이 끊겼습니다. | 제가 질문한 것이 아닙니다. | 문제가 발생했습니다. |
| 부정적인 피드백 | 이미 x일이 지났습니다. | 긍정적인 피드백 | 잘 모르겠습니다 |
영어, 핀란드어 및 독일어의 경우 콘텐츠 마켓플레이스에서 사전 학습된 표현식으로 사용할 수 있습니다.
의도 주제
의미 있는 의도이든 구조적 의도이든 의도는 일반적으로 단일 주제를 다룹니다( 단일 주제 예 참조). 아래 참조). 하지만 학습에 사용할 수 있는 데이터가 더 적은 경우에는 의도가 두 개 이상의 주제를 다루는 의미론적으로 유사한 메시지를 포함하거나 의도가 더 광범위하여 여러 하위 주제를 포함할 수 있습니다(참조 아래의 다중 주제 예 ).
의도를 만들 때 의도 이름은 고객 쿼리를 식별해야 합니다. 의도 설명을 사용하여 의도가 다루는 쿼리를 더 자세히 정의할 수 있습니다. 의도 카테고리는 더 광범위한 주제별로 의도를 그룹화하는 데 사용됩니다.
다음은 몇 가지 예입니다.
단일 주제 예
- 의도 이름: 주문 상태
- 카테고리: 주문
-
설명: 주문 상태에 대한 고객 문의, 주문 추적, 주문을 받지 못했다고 함
- 의도 이름: 계정 확인
- 카테고리: 계정
- 설명: 고객이 계정 확인 방법, 확인에 필요한 서류 및 확인 절차에 대한 정보를 묻습니다.
다중 주제 예
- 의도 이름: 주문 취소
- 카테고리: 주문
-
설명: 고객이 주문 취소를 요청하고 주문이 취소된 이유
- 의도 이름: 계정 쿼리
- 카테고리: 계정
- 설명: 고객이 계정 만들기/삭제, 계정 로그인 및 비밀번호, 계정에 연결된 결제, 계정 계층 등에 관련된 질문이 있습니다.
의도 교육 관련 자주 묻는 질문(FAQ)
의도를 어떻게 구축하나요?
온보딩 중 의도를 구축하는 가장 좋은 방법은 콘텐츠 적용 범위 분석을 사용하는 것입니다. 프로세스입니다. 이렇게 하면 실제 고객 대화를 사용하여 표현식을 추가하고 가장 자주 발생하는 주제를 결정하여 자동화 가능성이 가장 높습니다.
몇 개의 의도가 있어야 하나요?
초기 AI 모델 의 경우 에는 일반적으로 구조적 의도를 포함하여 30~40개의 의도로 AI 상담사 시작됩니다 .
고급 모델 에는 60~80개의 의도가 있습니다. 출시 후 몇 주와 몇 달 후에는 고객이 솔루션과 상호작용하면서 새 의도를 파악하여 30개에서 40개, 60개, 80개로 점차 늘려갑니다. 하지만 최적의 수는 고객 지원 운영의 범위와 복잡성에 따라 다릅니다. 의도 수가 30개 미만이거나 100개를 초과하는 AI 상담사 매우 드뭅니다.
기술적으로 가질 수 있는 의도 수에는 제한이 없습니다.
모든 상황에 대해 의도를 추가해야 하나요?
AI 모델의 관점에서 볼 때 AI 모델이 모든 고객 쿼리를 인식하도록 하는 것은 현명하지 않거나 가능하지 않습니다. 메시지가 들어올 때마다 모든 의도에 대해 메시지를 유지하여 어느 것이 가장 적합한지 판단하기 때문입니다. 의도가 구체적일수록 표현 수가 적어지고 AI 더 어려워지고 혼란스러워집니다. 최상위 의도가 고려된 후에는 새 의도를 추가할 때의 이점이 급격히 줄어듭니다. 대신 가장 빈번한 요청을 처리하는 것이 목표입니다.
콘텐츠 적용 범위 분석 아직 의도에서 다루지 않은 자주 사용하는 쿼리를 식별하는 데 사용됩니다. 일반적으로 CCA를 사용하는 콘텐츠의 2% 이상을 차지하는 쿼리는 자주 발생합니다.
의도를 만들 때 고려해야 할 한 가지 사항은 이 메시지가 다른 메시지와 정확히 동일한 흐름을 가지고 있는지입니다. 기존 답장에 새 브랜치를 추가하거나 기존 의도에 대한 답장 변형/조건부 플로우를 만들어 고객의 쿼리에 더 나은 답변을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 설명하겠습니다.
다음과 같은 시나리오에 대해 고유한 의도를 만들어야 합니다.
- 성 변경
- 성별 변경
- 이메일 변경
- 주소 변경
- 결제 방법 변경
- 마케팅 기본 설정 변경
아니요라고 제안합니다. 이러한 작업은 모두 다르게 처리될 수 있지만 계정 정보 변경에 대한 포괄적인 의도가 있으면 많은 표현식으로 강력한 의도를 생성할 가능성이 더 높은 반면 그러한 주제 중 하나만으로는 더 어려울 수 있습니다. 그렇다고 해서 답장을 공식화할 때 답장을 개인화할 수 없고 각 기준에 따라 구체적인 플로우를 가질 수는 없습니다. 추가하는 의도 및 표현식에 따라 대화 환경을 디자인할 수 있는 옵션이 있습니다. 의도에 대한 설명은 의도에 정확히 무엇이 포함되어 있는지, 어떤 것이 포함되어 있지 않은지 공유하는 데 매우 유용합니다.
의도를 병합하거나 삭제해야 하는 경우
처음에는 더 많은 표현식을 찾을 수 있다고 생각하면 의도가 많을 수 있지만 대화를 구축할 때에는 가장 많은 표현식이 있는 답장에 우선 순위를 지정하고 답장을 활성화해야 합니다.
그런 다음 비슷한 의도로 병합할 수 있는지 평가한 다음 대화형 디자인 관점에서 서로 다른 사용 사례를 처리할 수 있습니다. 혼동 행렬을 사용하여 병합할 수 있는 겹치는 의도가 있는지 확인할 수 있습니다.
의도 상태가 낮거나 메시지가 의도를 잘못 트리거하는 경우 의도 삭제를 고려한 다음 전체 의도 성능을 조사해야 합니다.
의도 상태란 무엇인가요?
의도 상태는 의도에 대해 인식되는 메시지의 평균 신뢰도와 표현식이 고객이 AI 상담사 와 소통하는 방식을 얼마나 잘 반영하는지입니다.
의도 상태가 낮으면 다음을 의미할 수 있습니다.
- 고객 쿼리가 의도에 대해 안정적으로 인식될 수 있도록 의도에 대해 훈련된 표현식이 충분하지 않습니다.
- 의도가 거의 트리거되지 않습니다. 더 이상 제공되지 않는 서비스나 제품에 연결된 의도가 있거나 추가를 정당화할 수 있는 충분한 데이터 없이 의도가 추가된 경우에 이런 일이 발생할 수 있습니다.
의도 중복이란 무엇인가요?
의도 중복은 두 개 이상의 의도에 유사한 표현식이 포함되어 있는 경우입니다. 이로 인해 AI 의도를 서로 혼동하게 됩니다.
의도 중복을 식별하고 수정하는 방법에 대한 자세한 내용은 혼동 매트릭스를 사용하여 AI 상담사 스마트하게 유지하는 방법을 참조하세요 .
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