시작
Kore.ai 대화형 플랫폼
챗봇 개요
자연어 처리(NLP)
봇 개념 및 용어들
빠른 시작 가이드
봇 빌더 접근 방법
사용 고지 사항 (영어)
Kore.ai 봇 빌더로 작업하기
봇 구축 시작하기
릴리스 정보
현재 버전 (영어)
이전 버전 (영어)

개념
디자인
스토리보드
대화 작업
개요
Using the Dialog Builder Tool
노드 유형
사용자 의도 노드
대화 노드
엔티티 노드
양식 노드
확인 노드
서비스 노드
봇 조치 노드
Service Node
WebHook 노드
스크립트 노드
노드 그룹화하기
Agent Transfer Node
사용자 프롬프트
음성 통화 속성
대화 관리
노드 및 전환
구성 요소 전환
컨텍스트 개체
이벤트 기반 봇 조치
지식 그래프
소개
지식 추출
지식 그래프 생성
봇에 지식 그래프 추가
그래프 생성
지식 그래프 작성
FAQ 추가
작업 실행
기존 소스에서 FAQ 구축
특성, 동의어 및 불용어
변수 네임스페이스 관리
수정
용어 편집 및 삭제
용어 편집 및 삭제
질문과 응답 편집
Knowledge Graph Training
지식 그래프 분석
봇 온톨로지 가져오기 및 내보내기
지식 그래프 가져오기
지식 그래프 내보내기
지식 그래프 생성
CSV 파일에서
JSON 파일
지식 그래프 생성
경고 작업
스몰 토크
Digital Skills
디지털 양식
Views
Digital Views
Panels
Widgets
기차
봇 성능 향상 – NLP 최적화
기계 학습
소개
모델 검증
기초 의미
지식 그래프 학습
특성
순위 및 해결
고급 NLP 설정
NLP 설정 및 지침
봇 인텔리전스
소개
컨텍스트 관리
컨텍스트 관리
대화 관리
다중 – 의도 탐지
엔티티 수정
기본 대화
정서 관리
어조 분석
Test & Debug
봇과 대화
발화 테스트
배치 테스트하기
대화 테스트
배포
채널 활성화
봇 게시
분석
봇 분석하기
Conversations Dashboard
Performance Dashboard
사용자 정의 대시보드
소개
맞춤형 메타 태그
사용자 정의 대시보드 생성 방법
Conversation Flows
NLP 지표
Containment Metrics
사용량 지표
스마트 봇
소개
범용 봇
소개
범용 봇 정의
범용 봇 생성
범용 봇 학습
범용 봇 커스터마이징
범용 봇용 추가 언어 활성화
스토어
Manage Assistant
플랜 및 사용량
Overview
Usage Plans
Support Plans
플랜 관리
봇 인증
다국어 봇
개인 식별 정보 삭제하기
봇 변수 사용
IVR 통합
일반 설정
봇 관리

방법
간단한 봇 생성하기
Design Conversation Skills
뱅킹 봇 생성
뱅킹 봇 – 자금 이체
뱅킹 봇 – 잔액 업데이트
Knowledge Graph (KG) 구축
스마트 경고를 예약하는 방법
Design Digital Skills
디지털 양식 설정 방법
디지털 보기 설정 방법
데이터 테이블에 데이터를 추가하는 방법
데이터 테이블 내 데이터 업데이트 방법
UI 양식에서 데이터 테이블에 데이터를 추가하는 방법
Train the Assistant
특성 사용 방법
의도와 엔티티에 대한 패턴 사용 방법
컨텍스트 전환 관리 방법
Deploy the Assistant
상담사 전환을 설정하는 방법
봇 기능 사용 방법
콘텐츠 변수 사용 방법
전역 변수 사용 방법
Kore.ai 웹 SDK 튜토리얼
Kore.ai 위젯 SDK 튜토리얼
Analyze the Assistant
사용자 정의 대시보드 생성 방법
사용자 지정 태그를 사용하여 봇 메트릭을 필터링하는 방법

API 및 SDK
API 참조
Kore.ai API 사용
API 목록
API 컬렉션
koreUtil Libraries
SDK 참조
상담사 전환을 설정하는 방법
봇 기능 사용 방법
콘텐츠 변수 사용 방법
전역 변수 사용 방법
소개
Kore.ai 웹 SDK 튜토리얼
Kore.ai 위젯 SDK 튜토리얼

관리
소개
봇 관리자 콘솔
대시보드
사용자 관리
사용자 관리
그룹 관리
역할 관리
봇 관리 모듈
등록
사용자 초대
사용자 등록을 위한 대량 초대 보내기
사용자 및 사용자 데이터 가져오기
Active Directory에서 사용자 동기화
보안 및 준수
싱글 사인 온 사용
보안 설정
Kore.ai 커넥터
봇 관리자용 분석
Billing (지원하지 않음)
  1. Docs
  2. Virtual Assistants
  3. Builder
  4. 스몰 토크

스몰 토크

스몰 토크 – 최종 사용자와 봇이 나눌 수 있는 일상적인 대화를 말합니다. 최종 사용자를 일상적인 대화에 참여시키는 기능은 봇과 어울리고 검증률을 높이는 데 도움이 됩니다. 봇과 사용자가 주고받는 상호 작용으로 스몰 토크 대화를 설계합니다. 잘 지내시나요? 같은 사교적 문구를 입력할 때 응답할 수 있는 봇은 당신의 봇에 긍정적인 영향을 미치고 사용자와 소중한 관계를 구축하는 데 도움이 될 가능성이 더 큽니다. 기능

  • 맞춤형 스몰 토크 기능으로 개성을 창조하고 봇이 관심 분야에 대한 일상적인 대화를 하도록 학습시키세요.
  • 또한 중첩된 대화를 구축하여 대화 중 후속 조치에 응답하고 봇을 더 참여적으로 만들 수 있습니다.
  • 이는 인사 및 스몰 토크의 일부 표준 응답을 대체하며, 봇에 내장된 스몰 토크 기능을 확장할 수 있습니다. 
  • 플랫폼은 사용자 발화에서 이모지를 식별하고 그에 따라 스몰 토크에서 응답할 수도 있습니다.
  • 하지만, 발화의 시작 부분에 있는 안녕(hello)과 같은 감탄사는 스몰 토크로 간주되지 않습니다. 예를 들어, 사용자 발화 안녕하세요, 계좌 이체를 하려고 합니다(Hello, I need to transfer money)의 사용자 발화는 이체(transfer money) 의도와 일치할 것입니다

기본 스몰 토크

스몰 토크는 봇 요구 사항에 따라 설정된 봇 수준 작업입니다. 새 봇을 생성하면 기본적으로 인사말 스몰 토크가 생성됩니다. 기존 봇에서 스몰 토크 작업을 열면 인사와 관련된 표준 응답이 스몰 토크 기능으로 이전되었음을 알려주는 것을 참고하세요. 이대로 진행하지 않고 표준 응답을 계속할 수도 있습니다. 마이그레이션을 진행하면 인사말 그룹은 표준 응답 섹션에서 영구히 삭제되고 되돌릴 수 없음을 참고하세요.   다음은 인사말 그룹의 메시지입니다(계속하기를 선택하면 스몰 토크로 이송되는 인사말 및 기타 범주의 표준 응답입니다)

인사말
사용자가 안녕하세요라고 말할 때의 응답 사용자가 안녕(hi), 안녕(hello), 안녕하세요(hey) 등이라고 말하거나 봇 이름을 입력할 때 나타납니다.
‘잘 지내시나요?’에 대한 응답 사용자가 “잘 지내시나요?” 라고 물은 경우 NL은 사용자가 다음과 같이 말할 수 있는 방식으로 해석합니다. 전부 잘 지내시나요? 라는 뜻 <how are you>, <how are u doing> <how are u how are u> <how have u been doing> <how have`u`been> <how`do`u`do> <how`are`u`doing> <how`are`u> whazzupp whatcha`upto watsup wassup howzit comment`est`vous comment`ca`va ca`va <what`up <what`is`up`today <what`is`up <what`is`the`word> <what`is`the`latest`word> <what`is`new> <what`is`happening> <what`is`going`on> <what’up <is`everything`OK <is`everything`alright <how`you`feeling <how`you`doing <how`is`tricks <how`is`life <how`is`it`going <how`is`everything <how`is`by`you <how`have`you`been`doing> <how`have`you`been> <how`goes> <how`goes`things <how`goes`it <how`is`your`day <how`do`you`do> <how`are`you> <how`are`things> <heya>
‘누구세요?’에 대한 응답 사용자가 “누구세요?”라고 말할 때 표시됩니다.
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘훌륭해요(great)’, ‘대단해요(awesome)’ 등의 말을 한 경우 사용자가 훌륭해요(great), 대단해요(awesome) 등을 말할 때 나타납니다(대개 작업을 마친 후).
사용자가 ‘도움이 되었습니다’, ‘유익했습니다’ 등을 말한 경우 사용자가 좋아요(good), 훌륭해요(great), 대단해요(awesome), 멋지네요(cool), “괜찮네요(fair enough)”, “도움이 되었습니다(that helped)”, “도움이 되었어요(it helps)”, “유용했어요(that was useful)”, “편리했어요(that was handy)” 등을 말할 때 나타납니다(대개 작업을 마친 후)
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘아니요(no)’, ‘아니요(nope)’ 등의 말을 한 경우 사용자 발화에 대한 응답으로 아니요(no)’, ‘아니요(nope)’ 등의 스몰 토크
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘그만 하겠습니다(I am done’)’, ‘지금은 여기까지만 하겠습니다(That’s it for now)’ 등의 말을 한 경우 사용자가 ‘그만할래요(I am done’)’, ‘지금은 여기까지만 할래요(That’s it for now)’, “이상입니다(that’s all)”, 완료되었습니다(done) 등이라고 말할 때 표시됨(대개 작업을 마친 후)
사용자가 대화 종료를 암시함(예: ‘잘 자요(good night)’, ‘안녕(bye)’, ‘나중에 봅시다(ttyl’) 다음 후속 작업 설정이 설정된 대화 작업에서만 이 조건이 발생합니다. “네, 대화 끝에서 사용자에게 후속 작업’ 목록에서 작업을 선택하고 수행하도록 요청합니다.” 봇이 대화 끝에 사용자에게 후속 조치 의도 배열을 표시할 때 이 메시지가 나타납니다.
사용자가 감사합니다라고 말함 사용자가 봇에 감사하다고 할 때 나타납니다.
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘좋습니다(OK)’, ‘좋습니다(fine)’ ‘네(yes)’ 등의 말을 한 경우 사용자가 좋습니다(OK), 좋습니다(fine) 알겠습니다(got it) 등을 말할 때 나타납니다(대개 작업을 마친 후)

개요

스몰 토크는 일련의 사용자 발화 및 봇 응답입니다. 스몰 토크의 주요 목적은 사용자를 일상적인 대화에 참여하게 하는 것이며 일반적으로 기능에 대한 주제나 비즈니스 거래는 스몰 토크에 포함되지 않습니다. 스몰 토크의 다양한 사용자 질의는 그룹 및 할당된 계층 구조로 분류됩니다. 인사말 카테고리는 모든 새 봇에 기본적으로 자동 생성됩니다. 인사말 및 농담과 관련된 다양한 질문이 있는 그룹입니다. 추가 그룹 또는 카테고리를 정의하고 각 그룹에 있는 상호 작용 흐름을 구축할 수 있습니다.

  • 각 그룹에는 하나 이상의 최상위 질문이 있을 수 있습니다. 최상위 질문에는 하나 이상의 하위 질문이 있을 수 있습니다.
  • 하위 질문에는 최대 3단계까지 하나 이상의 후속 하위 질문이 있을 수 있습니다. 모든 질문에는 하나 이상의 대체 질문이 있을 수 있습니다.
  • 모든 질문에는 하나 이상의 응답이 있을 수 있습니다. 여러 응답이 있는 경우 플랫폼은 무작위로 하나를 선택합니다.

용어

다음은 스몰 토크와 관련된 다양한 용어입니다.

  1. 그룹 – 스몰 토크는 목적과 내용에 따라 그룹으로 분류됩니다.
  2. 사용자 질의 – 각 그룹에 사용자 질의, 대체 질의 및 하위 질의를 추가할 수 있습니다. 질의는 패턴으로 형성됩니다. 여기에서 패턴에 대해 자세히 알아보세요.
  3. 봇 응답 – 각 사용자 질의는 봇 응답과 연결되어야 합니다. 일반 텍스트 형식 또는 JavaScript일 수 있습니다. 채널별 응답을 지정할 수 있습니다. 여러 응답을 입력할 수도 있으며 그중 하나는 런타임에 플랫폼이 무작위로 선택합니다.

생성

스몰 토크를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 스몰 토크를 추가하려는 봇을 엽니다.
  2. 상위 메뉴의 빌드에서 대화형 스킬 -> 스몰 토크 하위 메뉴에 액세스합니다
  3. 먼저 새 그룹을 추가해야 합니다.
  4. 다음으로 사용자 질의 및 봇 응답을 추가해야 합니다.

그룹

새 그룹을 수동으로 생성하거나 기존 JSON 또는 TSV 파일을 가져올 수 있습니다. 기본 인사말 범주를 수정할 수도 있습니다.

  • 새 그룹:
    1. 왼쪽 창 빌드에서 대화형 스킬 > 스몰 토크를 클릭한 다음 왼쪽 상단에서 새 그룹을 클릭합니다.
    2. 새 그룹 대화 상자에서 그룹 이름 필드에 이름을 입력합니다.
    3. 진행을 클릭합니다.
    4. 열린 스몰 토크 편집기에서 사용자 발화 – 봇 응답 쌍을 입력하고 목록에 추가할 수 있습니다.
  • 가져오기: 귀사의 스몰 토크가 이미 있는 경우 같은 것을 가져올 수 있습니다. 파일은 JSON 또는 TSV 형식이어야 합니다. 서식 세부 정보 샘플 파일을 다운로드할 수 있습니다.
    1. 왼쪽 창의 빌드에서 대화형 스킬 > 스몰 토크를 클릭합니다.
    2. 더 보기(생략 부분) 아이콘을 클릭하고 가져오기 옵션을 선택합니다.
    3. 스몰 토크가 포함된 파일을 선택하고 다음을 누릅니다.
    4. 가져오기가 시작됩니다. 기존 스몰 토크는 가져온 파일로 대체됩니다.
  • 수정:
    1. 기존 그룹을 클릭하여 같게 변경할 수 있습니다.
    2. 열린 스몰 토크 편집기에서 사용자 발화 – 봇 응답 쌍을 입력하고 목록에 추가할 수 있습니다.

질의 – 응답

그룹을 생성하고/가져오면 질의-응답 쌍을 추가/수정할 수 있습니다.

  1. 사용자 열에 사용자 질의를 입력하고 열에 해당 봇 응답을 입력합니다.
  2. Enter 또는 Add를 눌러 질의응답 쌍을 목록에 추가합니다.
  3. 질의는 패턴으로 지정됩니다. 여기에서 패턴에 대해 자세히 알아보세요.
  4. 각 사용자 질의에, 사용자의 동일한 질의 요청을 다른 방식으로 나타내는 대체 질문을 입력할 수 있습니다.
  5. 각 봇 응답에 대체 응답을 입력할 수 있습니다. 플랫폼은 런타임 동안 무작위로 하나의 응답을 선택합니다.
  6. 마우스를 올릴 때 질문 앞에 나타나는 핸들바 아이콘으로 질문 순서를 재배열할 수 있습니다.
  7. 각 사용자 질의에는 하위 질의가 있을 수 있습니다. 하위 질문은 상위 질문을 받고 답변을 한 후 할 수 있습니다. 하위 질의를 추가하려면 질문 위로 마우스를 이동할 때 질문 옆에 표시되는 + 아이콘을 사용합니다.
  8. 응답은 채널에 따라 다르며 Java Script 형식입니다. 응답 옆에 나타나는 설정(톱니바퀴 아이콘)을 클릭하여 응답에 마우스를 올리면 응답 관리 창이 열립니다. 여기서는:
    • 모든 채널에 표시할 기본 메시지를 제공합니다.
    • 채널별 응답:
      1. + 응답 추가를 클릭합니다.
      2. 새 프롬프트 메시지를 클릭합니다.
      3. 채널을 선택합니다.
      4. 고급 모드를 사용하여 표준 텍스트 또는 JavaScript로 응답을 입력합니다. 해당하는 경우 템플릿을 선택합니다. (메시지 형식에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요)
      5. 저장을 클릭합니다.

설정

스몰 토크 그룹 위로 마우스를 올리면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 그룹을 삭제합니다.
  • 설정 옵션을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
    • 이 스몰 토크 그룹과 함께 사용할 변수 네임스페이스를 연결하여 변수 네임스페이스를 관리하세요. 이 옵션은 변수 네임스페이스가 활성화된 경우에만 표시됩니다. 자세한 내용은 네임스페이스 관리하기를 참조하세요.

스몰 토크 콘텍스트

사용자 발화 패턴 정의에 원하는 정보를 표시할 수 있으며 콘텍스트에서 사용할 수 있습니다. 진행 중인 스몰 토크의 맥락 정보를 저장하는 NL 분석에서 스몰 토크라는 새로운 섹션이 도입되었습니다. 이 정보로 스몰 토크 메시지를 개인화할 수 있습니다.

  • 밑줄 ‘_’ 기호를 포함하여 사용자 입력 패턴에서 섹션을 표시하면 필요한 정보를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 저는 _~지역 출신입니다. 당신은 어디에서 왔습니까?는 사용자 발화에서 위치를 캡처할 수 있습니다.
  • 이 정보는 스몰 토크 콘텍스트에 저장되며 다음을 사용하여 액세스할 수 있습니다. context.smallTalk.matchData._0 다음은 JSON 구조입니다.
    {
      "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
      "matchData": {
        "_0": "chicago"
      },
      "previousMatchData": []
    }
  • 동일한 사용자 입력에서 여러 패턴 토큰을 정의하고 저장할 수 있으며 위치 카운트 변수(_0, _1, _2 등)를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 위치 콘텐츠를 캡처하기 때문에 선택적 토큰이 사용자 발화에서 누락된 경우 지속되지 않습니다. 예를 들어 다음 패턴에 대해 생각해보세요. “how is the _[ climate temperature ] { at _~location } ~time
    • 사례1:
      • 사용자 발화: “how is the temperature in London today
      • 콘텍스트:
        {
          "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
          "matchData": {
            "_0": "temperature"
            "_1": "London"
            "_2": "today"
          },
          "previousMatchData": []
        }
    • 사례 2:
      • 사용자 발화: “how is the climate today
      • 콘텍스트:
        {
          "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
          "matchData": {
            "_0": "climate"
            "_2": "today"
          },
          "previousMatchData": []
        }
  • 다음을 사용하여 previousMatchedData 배열의 자식 노드에서 콘텍스트에 액세스할 수 있습니다. context.smallTalk.previousMatchData[i].matchData._0 상위 수준을 기준으로 0, 1, 2의 인덱스 값을 취하는 변수 i 상위 스몰 토크 콘텍스트의 JSON 구조는 다음과 같습니다.
    {
      "pattern": "That is nice",
      "matchData": {},
      "previousMatchData": [
        {
          "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
          "matchData": {
            "_0": "chicago"
          }
        },
        {
          "pattern": "That is far.",
          "matchData": {}
        }
      ]
    }
  • 콘텍스트는 아래 시나리오 중 하나가 발생할 때까지 지속됩니다.
    • 세션 종료.
    • 새로운 기본 스몰 토크 의도가 탐지됨.
    • 스몰 토크가 아닌 다른 의도가 트리거됨.

학습

스몰 토크를 변경한 후에는 봇이 스몰 토크를 선택하도록 학습시켜야 합니다. 스몰 토크 편집기 화면에서 학습을 클릭하여 봇을 교육합니다. 참고 사항: 스몰 토크 파일을 가져오면 학습이 자동으로 트리거됩니다.

참고 사항

  • 스몰 토크에서는 세 가지 수준의 자식 노드만 허용됩니다. 이전 대화에서 해당 상위 수준 질문에 답변한 경우에만 하위 질문이 식별됩니다.
  • 그룹에 추가된 순서대로 질문이 평가됩니다. 마지막에 일반적인 스몰 토크를 추가하고 시작 부분에 구체적인 잡담을 추가하는 것이 좋습니다(예를 들어, 오늘 하루 어떠십니까를 먼저 추가하고 그 다음에 잘 지내시나요). 기본 질문을 추가한 후 다시 정렬할 수 있습니다.
  • 그룹도 추가된 순서대로 평가됩니다.
  • 모든 카테고리에서, 중복된 최상위 질문은 허용되지 않습니다.
  • 스몰 토크보다 의도 및 지식 수집을 우선합니다. 즉, 의도(또는 FAQ) 및 스몰 토크가 탐지되면 의도(또는 FAQ)가 우선합니다.
  • 식별된 모든 스몰 토크는 순위와 해결 다음에 나타납니다.
  • 범용 봇:
    • 사용자가 범용 봇의 콘텍스트에 있는 경우 범용 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다.
    • 사용자가 하위 봇의 콘텍스트에 있는 경우 하위 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다. 단, 해당 하위 봇의 스몰 토크가 없으면 범용 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다.
  • 스몰 토크는 언어에 따라 다릅니다. 봇이 여러 언어로 되어 있다면 사용 가능한 각 언어로 스몰 토크를 설계할 수 있습니다.
  • 스몰 토크의 중단 동작은 자연어 > 인텔리전스 > 중단 관리에서 다음 옵션을 사용하여 처리됩니다.
    • 스몰 토크에 응답 및 보류 중인 작업 재개 – 이것이 기본 설정입니다.
    • 설정 보류 및 재개를 사용하여 스몰 토크를 실행합니다.

스몰 토크

스몰 토크 – 최종 사용자와 봇이 나눌 수 있는 일상적인 대화를 말합니다. 최종 사용자를 일상적인 대화에 참여시키는 기능은 봇과 어울리고 검증률을 높이는 데 도움이 됩니다. 봇과 사용자가 주고받는 상호 작용으로 스몰 토크 대화를 설계합니다. 잘 지내시나요? 같은 사교적 문구를 입력할 때 응답할 수 있는 봇은 당신의 봇에 긍정적인 영향을 미치고 사용자와 소중한 관계를 구축하는 데 도움이 될 가능성이 더 큽니다. 기능

  • 맞춤형 스몰 토크 기능으로 개성을 창조하고 봇이 관심 분야에 대한 일상적인 대화를 하도록 학습시키세요.
  • 또한 중첩된 대화를 구축하여 대화 중 후속 조치에 응답하고 봇을 더 참여적으로 만들 수 있습니다.
  • 이는 인사 및 스몰 토크의 일부 표준 응답을 대체하며, 봇에 내장된 스몰 토크 기능을 확장할 수 있습니다. 
  • 플랫폼은 사용자 발화에서 이모지를 식별하고 그에 따라 스몰 토크에서 응답할 수도 있습니다.
  • 하지만, 발화의 시작 부분에 있는 안녕(hello)과 같은 감탄사는 스몰 토크로 간주되지 않습니다. 예를 들어, 사용자 발화 안녕하세요, 계좌 이체를 하려고 합니다(Hello, I need to transfer money)의 사용자 발화는 이체(transfer money) 의도와 일치할 것입니다

기본 스몰 토크

스몰 토크는 봇 요구 사항에 따라 설정된 봇 수준 작업입니다. 새 봇을 생성하면 기본적으로 인사말 스몰 토크가 생성됩니다. 기존 봇에서 스몰 토크 작업을 열면 인사와 관련된 표준 응답이 스몰 토크 기능으로 이전되었음을 알려주는 것을 참고하세요. 이대로 진행하지 않고 표준 응답을 계속할 수도 있습니다. 마이그레이션을 진행하면 인사말 그룹은 표준 응답 섹션에서 영구히 삭제되고 되돌릴 수 없음을 참고하세요.   다음은 인사말 그룹의 메시지입니다(계속하기를 선택하면 스몰 토크로 이송되는 인사말 및 기타 범주의 표준 응답입니다)

인사말
사용자가 안녕하세요라고 말할 때의 응답 사용자가 안녕(hi), 안녕(hello), 안녕하세요(hey) 등이라고 말하거나 봇 이름을 입력할 때 나타납니다.
‘잘 지내시나요?’에 대한 응답 사용자가 “잘 지내시나요?” 라고 물은 경우 NL은 사용자가 다음과 같이 말할 수 있는 방식으로 해석합니다. 전부 잘 지내시나요? 라는 뜻 <how are you>, <how are u doing> <how are u how are u> <how have u been doing> <how have`u`been> <how`do`u`do> <how`are`u`doing> <how`are`u> whazzupp whatcha`upto watsup wassup howzit comment`est`vous comment`ca`va ca`va <what`up <what`is`up`today <what`is`up <what`is`the`word> <what`is`the`latest`word> <what`is`new> <what`is`happening> <what`is`going`on> <what’up <is`everything`OK <is`everything`alright <how`you`feeling <how`you`doing <how`is`tricks <how`is`life <how`is`it`going <how`is`everything <how`is`by`you <how`have`you`been`doing> <how`have`you`been> <how`goes> <how`goes`things <how`goes`it <how`is`your`day <how`do`you`do> <how`are`you> <how`are`things> <heya>
‘누구세요?’에 대한 응답 사용자가 “누구세요?”라고 말할 때 표시됩니다.
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘훌륭해요(great)’, ‘대단해요(awesome)’ 등의 말을 한 경우 사용자가 훌륭해요(great), 대단해요(awesome) 등을 말할 때 나타납니다(대개 작업을 마친 후).
사용자가 ‘도움이 되었습니다’, ‘유익했습니다’ 등을 말한 경우 사용자가 좋아요(good), 훌륭해요(great), 대단해요(awesome), 멋지네요(cool), “괜찮네요(fair enough)”, “도움이 되었습니다(that helped)”, “도움이 되었어요(it helps)”, “유용했어요(that was useful)”, “편리했어요(that was handy)” 등을 말할 때 나타납니다(대개 작업을 마친 후)
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘아니요(no)’, ‘아니요(nope)’ 등의 말을 한 경우 사용자 발화에 대한 응답으로 아니요(no)’, ‘아니요(nope)’ 등의 스몰 토크
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘그만 하겠습니다(I am done’)’, ‘지금은 여기까지만 하겠습니다(That’s it for now)’ 등의 말을 한 경우 사용자가 ‘그만할래요(I am done’)’, ‘지금은 여기까지만 할래요(That’s it for now)’, “이상입니다(that’s all)”, 완료되었습니다(done) 등이라고 말할 때 표시됨(대개 작업을 마친 후)
사용자가 대화 종료를 암시함(예: ‘잘 자요(good night)’, ‘안녕(bye)’, ‘나중에 봅시다(ttyl’) 다음 후속 작업 설정이 설정된 대화 작업에서만 이 조건이 발생합니다. “네, 대화 끝에서 사용자에게 후속 작업’ 목록에서 작업을 선택하고 수행하도록 요청합니다.” 봇이 대화 끝에 사용자에게 후속 조치 의도 배열을 표시할 때 이 메시지가 나타납니다.
사용자가 감사합니다라고 말함 사용자가 봇에 감사하다고 할 때 나타납니다.
콘텍스트에 작업이 없을 때 사용자가 ‘좋습니다(OK)’, ‘좋습니다(fine)’ ‘네(yes)’ 등의 말을 한 경우 사용자가 좋습니다(OK), 좋습니다(fine) 알겠습니다(got it) 등을 말할 때 나타납니다(대개 작업을 마친 후)

개요

스몰 토크는 일련의 사용자 발화 및 봇 응답입니다. 스몰 토크의 주요 목적은 사용자를 일상적인 대화에 참여하게 하는 것이며 일반적으로 기능에 대한 주제나 비즈니스 거래는 스몰 토크에 포함되지 않습니다. 스몰 토크의 다양한 사용자 질의는 그룹 및 할당된 계층 구조로 분류됩니다. 인사말 카테고리는 모든 새 봇에 기본적으로 자동 생성됩니다. 인사말 및 농담과 관련된 다양한 질문이 있는 그룹입니다. 추가 그룹 또는 카테고리를 정의하고 각 그룹에 있는 상호 작용 흐름을 구축할 수 있습니다.

  • 각 그룹에는 하나 이상의 최상위 질문이 있을 수 있습니다. 최상위 질문에는 하나 이상의 하위 질문이 있을 수 있습니다.
  • 하위 질문에는 최대 3단계까지 하나 이상의 후속 하위 질문이 있을 수 있습니다. 모든 질문에는 하나 이상의 대체 질문이 있을 수 있습니다.
  • 모든 질문에는 하나 이상의 응답이 있을 수 있습니다. 여러 응답이 있는 경우 플랫폼은 무작위로 하나를 선택합니다.

용어

다음은 스몰 토크와 관련된 다양한 용어입니다.

  1. 그룹 – 스몰 토크는 목적과 내용에 따라 그룹으로 분류됩니다.
  2. 사용자 질의 – 각 그룹에 사용자 질의, 대체 질의 및 하위 질의를 추가할 수 있습니다. 질의는 패턴으로 형성됩니다. 여기에서 패턴에 대해 자세히 알아보세요.
  3. 봇 응답 – 각 사용자 질의는 봇 응답과 연결되어야 합니다. 일반 텍스트 형식 또는 JavaScript일 수 있습니다. 채널별 응답을 지정할 수 있습니다. 여러 응답을 입력할 수도 있으며 그중 하나는 런타임에 플랫폼이 무작위로 선택합니다.

생성

스몰 토크를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 스몰 토크를 추가하려는 봇을 엽니다.
  2. 상위 메뉴의 빌드에서 대화형 스킬 -> 스몰 토크 하위 메뉴에 액세스합니다
  3. 먼저 새 그룹을 추가해야 합니다.
  4. 다음으로 사용자 질의 및 봇 응답을 추가해야 합니다.

그룹

새 그룹을 수동으로 생성하거나 기존 JSON 또는 TSV 파일을 가져올 수 있습니다. 기본 인사말 범주를 수정할 수도 있습니다.

  • 새 그룹:
    1. 왼쪽 창 빌드에서 대화형 스킬 > 스몰 토크를 클릭한 다음 왼쪽 상단에서 새 그룹을 클릭합니다.
    2. 새 그룹 대화 상자에서 그룹 이름 필드에 이름을 입력합니다.
    3. 진행을 클릭합니다.
    4. 열린 스몰 토크 편집기에서 사용자 발화 – 봇 응답 쌍을 입력하고 목록에 추가할 수 있습니다.
  • 가져오기: 귀사의 스몰 토크가 이미 있는 경우 같은 것을 가져올 수 있습니다. 파일은 JSON 또는 TSV 형식이어야 합니다. 서식 세부 정보 샘플 파일을 다운로드할 수 있습니다.
    1. 왼쪽 창의 빌드에서 대화형 스킬 > 스몰 토크를 클릭합니다.
    2. 더 보기(생략 부분) 아이콘을 클릭하고 가져오기 옵션을 선택합니다.
    3. 스몰 토크가 포함된 파일을 선택하고 다음을 누릅니다.
    4. 가져오기가 시작됩니다. 기존 스몰 토크는 가져온 파일로 대체됩니다.
  • 수정:
    1. 기존 그룹을 클릭하여 같게 변경할 수 있습니다.
    2. 열린 스몰 토크 편집기에서 사용자 발화 – 봇 응답 쌍을 입력하고 목록에 추가할 수 있습니다.

질의 – 응답

그룹을 생성하고/가져오면 질의-응답 쌍을 추가/수정할 수 있습니다.

  1. 사용자 열에 사용자 질의를 입력하고 열에 해당 봇 응답을 입력합니다.
  2. Enter 또는 Add를 눌러 질의응답 쌍을 목록에 추가합니다.
  3. 질의는 패턴으로 지정됩니다. 여기에서 패턴에 대해 자세히 알아보세요.
  4. 각 사용자 질의에, 사용자의 동일한 질의 요청을 다른 방식으로 나타내는 대체 질문을 입력할 수 있습니다.
  5. 각 봇 응답에 대체 응답을 입력할 수 있습니다. 플랫폼은 런타임 동안 무작위로 하나의 응답을 선택합니다.
  6. 마우스를 올릴 때 질문 앞에 나타나는 핸들바 아이콘으로 질문 순서를 재배열할 수 있습니다.
  7. 각 사용자 질의에는 하위 질의가 있을 수 있습니다. 하위 질문은 상위 질문을 받고 답변을 한 후 할 수 있습니다. 하위 질의를 추가하려면 질문 위로 마우스를 이동할 때 질문 옆에 표시되는 + 아이콘을 사용합니다.
  8. 응답은 채널에 따라 다르며 Java Script 형식입니다. 응답 옆에 나타나는 설정(톱니바퀴 아이콘)을 클릭하여 응답에 마우스를 올리면 응답 관리 창이 열립니다. 여기서는:
    • 모든 채널에 표시할 기본 메시지를 제공합니다.
    • 채널별 응답:
      1. + 응답 추가를 클릭합니다.
      2. 새 프롬프트 메시지를 클릭합니다.
      3. 채널을 선택합니다.
      4. 고급 모드를 사용하여 표준 텍스트 또는 JavaScript로 응답을 입력합니다. 해당하는 경우 템플릿을 선택합니다. (메시지 형식에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요)
      5. 저장을 클릭합니다.

설정

스몰 토크 그룹 위로 마우스를 올리면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 그룹을 삭제합니다.
  • 설정 옵션을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
    • 이 스몰 토크 그룹과 함께 사용할 변수 네임스페이스를 연결하여 변수 네임스페이스를 관리하세요. 이 옵션은 변수 네임스페이스가 활성화된 경우에만 표시됩니다. 자세한 내용은 네임스페이스 관리하기를 참조하세요.

스몰 토크 콘텍스트

사용자 발화 패턴 정의에 원하는 정보를 표시할 수 있으며 콘텍스트에서 사용할 수 있습니다. 진행 중인 스몰 토크의 맥락 정보를 저장하는 NL 분석에서 스몰 토크라는 새로운 섹션이 도입되었습니다. 이 정보로 스몰 토크 메시지를 개인화할 수 있습니다.

  • 밑줄 ‘_’ 기호를 포함하여 사용자 입력 패턴에서 섹션을 표시하면 필요한 정보를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 저는 _~지역 출신입니다. 당신은 어디에서 왔습니까?는 사용자 발화에서 위치를 캡처할 수 있습니다.
  • 이 정보는 스몰 토크 콘텍스트에 저장되며 다음을 사용하여 액세스할 수 있습니다. context.smallTalk.matchData._0 다음은 JSON 구조입니다.
    {
      "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
      "matchData": {
        "_0": "chicago"
      },
      "previousMatchData": []
    }
  • 동일한 사용자 입력에서 여러 패턴 토큰을 정의하고 저장할 수 있으며 위치 카운트 변수(_0, _1, _2 등)를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 위치 콘텐츠를 캡처하기 때문에 선택적 토큰이 사용자 발화에서 누락된 경우 지속되지 않습니다. 예를 들어 다음 패턴에 대해 생각해보세요. “how is the _[ climate temperature ] { at _~location } ~time
    • 사례1:
      • 사용자 발화: “how is the temperature in London today
      • 콘텍스트:
        {
          "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
          "matchData": {
            "_0": "temperature"
            "_1": "London"
            "_2": "today"
          },
          "previousMatchData": []
        }
    • 사례 2:
      • 사용자 발화: “how is the climate today
      • 콘텍스트:
        {
          "pattern": "how is the _[ climate temperature ]  { at _~location } ~time",
          "matchData": {
            "_0": "climate"
            "_2": "today"
          },
          "previousMatchData": []
        }
  • 다음을 사용하여 previousMatchedData 배열의 자식 노드에서 콘텍스트에 액세스할 수 있습니다. context.smallTalk.previousMatchData[i].matchData._0 상위 수준을 기준으로 0, 1, 2의 인덱스 값을 취하는 변수 i 상위 스몰 토크 콘텍스트의 JSON 구조는 다음과 같습니다.
    {
      "pattern": "That is nice",
      "matchData": {},
      "previousMatchData": [
        {
          "pattern": "I am from _~location Where are you from?",
          "matchData": {
            "_0": "chicago"
          }
        },
        {
          "pattern": "That is far.",
          "matchData": {}
        }
      ]
    }
  • 콘텍스트는 아래 시나리오 중 하나가 발생할 때까지 지속됩니다.
    • 세션 종료.
    • 새로운 기본 스몰 토크 의도가 탐지됨.
    • 스몰 토크가 아닌 다른 의도가 트리거됨.

학습

스몰 토크를 변경한 후에는 봇이 스몰 토크를 선택하도록 학습시켜야 합니다. 스몰 토크 편집기 화면에서 학습을 클릭하여 봇을 교육합니다. 참고 사항: 스몰 토크 파일을 가져오면 학습이 자동으로 트리거됩니다.

참고 사항

  • 스몰 토크에서는 세 가지 수준의 자식 노드만 허용됩니다. 이전 대화에서 해당 상위 수준 질문에 답변한 경우에만 하위 질문이 식별됩니다.
  • 그룹에 추가된 순서대로 질문이 평가됩니다. 마지막에 일반적인 스몰 토크를 추가하고 시작 부분에 구체적인 잡담을 추가하는 것이 좋습니다(예를 들어, 오늘 하루 어떠십니까를 먼저 추가하고 그 다음에 잘 지내시나요). 기본 질문을 추가한 후 다시 정렬할 수 있습니다.
  • 그룹도 추가된 순서대로 평가됩니다.
  • 모든 카테고리에서, 중복된 최상위 질문은 허용되지 않습니다.
  • 스몰 토크보다 의도 및 지식 수집을 우선합니다. 즉, 의도(또는 FAQ) 및 스몰 토크가 탐지되면 의도(또는 FAQ)가 우선합니다.
  • 식별된 모든 스몰 토크는 순위와 해결 다음에 나타납니다.
  • 범용 봇:
    • 사용자가 범용 봇의 콘텍스트에 있는 경우 범용 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다.
    • 사용자가 하위 봇의 콘텍스트에 있는 경우 하위 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다. 단, 해당 하위 봇의 스몰 토크가 없으면 범용 봇의 스몰 토크를 고려하게 됩니다.
  • 스몰 토크는 언어에 따라 다릅니다. 봇이 여러 언어로 되어 있다면 사용 가능한 각 언어로 스몰 토크를 설계할 수 있습니다.
  • 스몰 토크의 중단 동작은 자연어 > 인텔리전스 > 중단 관리에서 다음 옵션을 사용하여 처리됩니다.
    • 스몰 토크에 응답 및 보류 중인 작업 재개 – 이것이 기본 설정입니다.
    • 설정 보류 및 재개를 사용하여 스몰 토크를 실행합니다.
메뉴