✔️ 이런 분들에게 도움이 되는 글이에요!
- 챗봇 개발 시 어떤 데이터를 먼저 구축해야 하는 지 궁금하신 분
- 챗봇 사용자의 몰입도를 높이는 방법이 궁금하신 분
- 운영/관리에 용이한 챗봇 데이터 설계 방법이 궁금하신 분
개요
산업 분류: 엔터테인먼트
세부 Task: 인텐트 설계, 발화/답변 데이터 구축, 유사 발화 구축
데이터 출처: 고객사 보유 데이터
작업량: Confidential
납품 형태: xlsx(Excel)
활용 서비스: 챗봇
문제
타로 상담 챗봇 서비스 개발을 위해 챗봇 빌더에 탑재할 기초 데이터를 구축했습니다. 사용자의 몰입도를 높이기 위해 다양한 상황에서의 타로 상담을 상정하여 대화문을 구축하고, 전문 타로 마스터의 페르소나를 반영하였습니다.
해결 방안
샘플을 바탕으로 한 사전 협의
사전 협의 단계에서 최종 산출물 형태의 데이터 샘플을 전달한 후 협의함으로써 고객사가 필요로하는 데이터의 세부 사항을 정확히 파악하고 작업에 반영했습니다.원천 데이터 수집 및 분석
고객사 제공 콘텐츠와 데이터를 체계화/구조화하여 상담 빈도가 높을만한 키워드를 추출하고 인텐트를 설계했습니다. 실 서비스 시 고객사의 기존 데이터 분류와 충돌하지 않고 일관적으로 보일 수 있도록 작업했습니다.운영/관리를 돕는 데이터 설계
고객사의 콘텐츠가 늘어날수록 챗봇 학습 데이터의 종류와 양이 늘어날 것이라 판단, 이후 추가 학습이 용이한 방향으로 데이터를 기획하고 설계하였습니다.페르소나 설계 및 반영
챗봇으로 진행되는 타로 상담이지만 마치 실제 전문 타로 마스터에게 상담을 받는 느낌을 주어 사용자의 몰입도를 높일 수 있도록 전문 타로 마스터의 페르소나를 설계하여 반영했습니다. 자주 쓰는 표현, 호칭 등은 물론 주제나 내용에 따라 화법을 달리할 수 있도록 입체적으로 설계했습니다.
프로젝트 결과
사용자의 몰입도를 높이는 데이터 기획 및 설계
콘텐츠 기반 대화형 AI 서비스를 위한 데이터 구축
이 프로젝트의 데이터 기획은 아래 Project Manager가 담당했습니다.
박다혜, 김수진, 류소정
TEXTNET 소개
지금의 딥러닝을 있게 한 AI Guru 제프리 힌튼의 데이터셋 'ImageNet'에 어원을 둔 TEXTNET은 (주)스피링크가 운영하는 AI/챗봇을 위한 텍스트 데이터 설계 및 구축 서비스입니다.
TEXTNET은 언어학, 심리학, 전산언어학 석·박사를 포함한 전문 인력으로 구성된 언어전문가 그룹으로서, 고객사의 니즈에 부합하는 텍스트 데이터를 설계·가공·구축하고 내부 R&D를 통해 설계 방식을 지속적으로 개선하여 최적의 데이터 설계 방법을 제안합니다. 프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련 작업자를 선별하여 투입하고, 체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.
TEXTNET은 삼성, LG, KT, SK 등 유수 대기업의 데이터 구축 파트너로 함께하며 금융, 마케팅, 콘텐츠, 메타버스, 서비스 기획, CS 등 다양한 도메인을 다루고 있습니다.
