CLOVA Chatbot 퀵스타트 가이드

네이버 클라우드 플랫폼의 CLOVA Chatbot 서비스는 빠르고 쉽게 챗봇을 제작할 수 있도록 도와드립니다.

아래 가이드를 따라 챗봇을 만들기를 시작하시기 전에 CLOVA Chabot 개발 전 고려 사항 가이드를 꼭 확인해 주세요

CLOVA Chatbot 서비스 만들기

콘솔에 접속 후 아래의 단계를 거쳐 CLOVA Chatbot 서비스를 쉽게 만들 수 있습니다.

  • Step 1. 서비스 이용 신청 및 약관 동의
  • Step 2. 도메인 생성
  • Step 3. 대화 생성
  • Step 3.1 학습 질문 입력하기
  • Step 3.2 챗봇 답변 입력하기
  • Step 3.3 챗봇 빌드하기
  • Step 4. 챗봇 테스트

Step 1~4 를 따라하면 간단한 대화를 만들고 CLOVA Chatbot 빌더의 테스트 메뉴에서 챗봇 응답을 확인할 수 있습니다. 메신저 채널과 연동하는 가이드는 [채널연동 가이드] 에서 다룹니다 폼, 액션메소드와 태스크 사용방법은 [액션메소드 사용가이드] 에서 다룹니다.

Step 1. 서비스 이용 신청 및 약관 동의

CLOVA Chatbot 서비스를 이용하기 위해서는 이용 신청 및 약관 동의가 필요합니다.

본 서비스 이용 약관은 CLOVA Chatbot 서비스에서 발생하는 데이터의 보관 및 사용에 대한 내용과 개인 정보 위수탁, 회사의 의무 및 고객의 의무에 대한 내용을 담고 있습니다. 서비스 기획 전에 약관 내용을 반드시 확인해 주세요.

CLOVA Chatbot 서비스 이용약관 바로가기

상품 이용 신청을 클릭하여 약관에 동의한 후 다음 단계로 이동합니다.

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Step 2. 도메인 생성

본격적으로 챗봇 서비스를 제작하기 위해 도메인을 생성합니다.

도메인은 챗봇 서비스의 기준이 되는 단위입니다. 예를 들어 '네이버 클라우드 플랫폼의 고객 지원'을 담당하는 챗봇을 만든다면 그 챗봇의 전체 대화를 포함하는 단위가 도메인입니다. 따라서 대화 생성 및 채널 연동, 그리고 통계 정보까지 하나의 도메인을 기준으로 동작하고 관리됩니다.

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도메인 생성을 클릭하여 도메인을 생성합니다.

② 도메인 이름과 도메인 코드 및 도메인에 관련된 사항들을 설정합니다.

  • 도메인 이름: 1글자 이상이어야 하며 최대 100글자까지 입력 가능합니다.
  • 도메인 코드: 고유한 값으로 중복되지 않아야 합니다. 네임스페이스 형식(com.ncloud.chatbot.support)으로 입력하는 것을 권장합니다.

CLOVA Chatbot 서비스는 다국어를 지원하고 있으며, 자연어 처리 및 학습에 각 언어의 특징이 반영됩니다. 자연어 처리 옵션을 선택하신 후, 대화 입력 데이터를 해당 언어에 맞게 입력하여야 합니다.

  • 자연어 처리 옵션 : CLOVA Chatbot 다국어 지원 언어
  • 한국어
  • 영어
  • 중국어 간자체
  • 중국어 번자체
  • 일본어
  • 태국어
  • 인도네시아어
  • 서비스 타입: Basic과 Standard 중에서 서비스 타입을 선택합니다. CLOVA Chatbot 서비스는 실용적인 운영을 위한 Basic 요금제와 대규모 서비스 운영을 위한 Standard 요금제를 제공합니다. 챗봇을 부담없이 구축하려는 소상공인, 챗봇 개발 및 테스트를 원하시는 분은 Basic 타입을(빌드 10회 무료, api 호출 1,000회 무료) 엔터프라이즈 및 중소 규모 서비스 제공 회사는 Standard(빌드 및 api 호출 유료)를 선택하실 수 있습니다.

③ 도메인 생성이 완료되면 도메인 목록을 확인할 수 있습니다.

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④ 선택한 도메인의 빌더 실행하기를 클릭하면 새로운 창에서 챗봇 빌더가 실행됩니다.

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Step 3. 대화 생성

CLOVA Chatbot 빌더는 챗봇 대화 데이터를 입력하고 테스트하는 웹 콘솔로서 챗봇 개발에 필요한 다양한 기능을 제공하고 있습니다.

① 왼쪽 메뉴의 대화 목록 메뉴를 클릭합니다.

대화 생성을 클릭합니다.

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대화 이름을 입력합니다.

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  • 대화 이름은 다른 대화와 중복되지 않는 고유한 이름으로 입력합니다. 대화 이름을 입력한 후 '확인' 버튼을 클릭하면 대화 생성이 완료됩니다.

  • 대화 이름은 유사 답변 또는 고정 메뉴를 설정한 경우 해당 대화 이름이 사용자에게 그대로 노출됩니다. 따라서 대화 이름은 현재 작성하는 대화 내용을 대표할 수 있도록 유의하여 적습니다. 예를 들어 영업시간을 물어보는 대화를 작성하는 경우 대화 제목을 '영업시간 문의'와 같이 입력할 수 있습니다.

④ 대화유형을 입력합니다.

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  • 대화 유형은 많은 대화 목록을 손쉽게 관리하기 위한 기능입니다. 선택 입력값이기 때문에 필수로 입력해야하는 것은 아니지만 운영상 해당 대화가 가진 속성을 파악하여 대화 유형을 입력하길 권장합니다.
  • 예를 들어 '회원가입 문의'라는 대화의 대화 유형은 '문의', '회원가입' 등으로 입력할 수 있습니다.

Step 3.1 학습 질문 입력하기

① 챗봇 대화 학습을 위한 질문을 등록합니다.

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  • 질문의 개수는 많으면 많을수록 좋습니다 (권장되는 질문의 갯수는 하나의 대화 당 15~20개 입니다). 하지만 문장의 어미만 확장하여 질문의 개수를 늘리는 것보다, 다양한 발화 유형을 입력하는 것이 학습에 더 도움이 됩니다.

② 질문을 잘 입력하는 법 - 예시 예를 들어, 사용자가 특정 상품의 요금을 알고 싶을 때 어떻게 물어볼지 생각해 볼 수 있습니다.

  • 00 상품 얼마야
  • 얼마면 00 상품 살 수 있니?
  • 00 상품 비싸니
  • 00 상품 가격은
  • 요금표 있으면 알려줘
  • 00 상품 견적 줄래?
  • 00 상품 임직원 할인가 알려줘

위의 예시처럼 다양한 발화 유형을 입력하면 모델이 더 많은 사용자 발화를 이해하는데 도움이 됩니다. 문장에 표시된 특수문자 (?물음표 ! 느낌표 등은 대화모델 학습에 큰 영향을 주지 않습니다)

  • 질문 유형 질문을 입력할 때 일반 질문과 정규식 질문 중 하나의 질문 유형을 선택할 수 있습니다.

  • 일반 질문 : 자연어로 입력된 질문을 말하며, 모델의 학습 데이터로 활용됩니다.

  • 정규식 질문 : 다양하게 표현된 문장들을 압축적으로 표현해야한다면 정규식 질문을 활용합니다. 단, 정규식 질문은 모델의 학습 데이터로 활용되지 않습니다.
  • 자세한 정규식 표기법은 정규식 입력 가이드를 참고해주세요.

  • 질문 업로드 다운로드

  • '업로드' 또는 '다운로드' 버튼을 클릭하여, 대량의 질문을 Excel 파일을 통해 업로드할 수 있습니다.

  • (참고) 만약 해당 대화에 입력된 질문이 없다면 해당 대화는 미완성 대화로 모델 학습 대상에서 제외됩니다. 따라서 실패 메시지가 응답될 수 있습니다. 또한 서로 다른 대화에 동일한 질문을 등록한다면 모델 학습에 방해가 될 수 있으니 주의하여 입력해주세요.

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  • 질문 업로드 시 지정된 업로드 파일 양식에 맞추어야 하며, 적합하지 않은 양식은 업로드에 실패할 수 있습니다.

  • A열: 질문 유형 ('일반 질문' 또는 '정규식 질문'을 선택하여 입력합니다.)

  • B열: 질문 (추가하려는 질문을 입력합니다.)

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  • 만약 이미 입력된 질문을 다른 대화로 이동시키고 싶다면, 질문을 선택한 후 '이동'버튼을 클릭하여 다른 대화로 이동시킬 수 있습니다.

Step 3.2 챗봇 답변 입력하기

① 챗봇 답변 유형을 선택합니다.

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  • 답변 유형 선택: 기본 답변(텍스트) 외에도 다양한 유형의 답변을 쉽게 작성할 수 있습니다. 더 상세한 내용은 대화 목록 관리에서 다룹니다.
  • 기본 답변 : 텍스트만으로 이루어진 답변입니다
  • 이미지 답변 : 텍스트와 이미지가 포함된 답변입니다
  • 멀티 링크 답변 : 여러 개의 url 링크 버튼이 포함된 답변입니다
  • 객관식 답변 : 여러 선택지 버튼이 포함된 답변입니다.
  • 오디오 답변 : 오디오를 재생하는 답변입니다.
  • LINE 스티커 답변 : LINE 플랫폼의 스티커 답변입니다.
  • Flex 메시지 답변 : 직접 원하는 형태로 커스텀 가능한 답변입니다.
  • 연속 답변 : 다양한 답변 유형들을 조합할 수 있는 답변입니다.

② 답변 조건 및 채널을 선택합니다.

  • 조건: 각 답변에 AND와 OR 논리식을 통해 다양한 조건을 설정할 수 있습니다. 더 상세한 내용은 대화 조건 관리에서 다룹니다. 답변 조건 설정은 필수가아닙니다.

  • 메신저 설정 : 특정 메신저에서만 응답하는 답변을 설정할 수 있습니다. 만약 '모든 메신저' 답변과 특정 메신저로 설정한 답변이 함께 서비스 on 되어있는 경우, 해당 메신저에서는 '모든 메신저'로 설정한 답변은 응답되지 않습니다.

  • 특정 메신저에서 지원하지 않는 답변 유형을 선택한 경우 사용자에게는 실패 메시지가 응답될 수 있습니다.
  • 메신저 조건을 CLOVA로 설정할 경우 '기본 답변' 유형만 지원합니다. 그리고 '모든 메신저'에서 설정한 답변을 CLOVA에 연동할 경우, 각 답변 유형의 '텍스트 답변' 만 음성으로 제공됩니다.
  • 서비스 ON/OFF 설정: 답변의 서비스 여부를 On/Off로 설정할 수 있습니다. 복수의 답변을 서비스 on으로 설정 시, 해당 답변들이 랜덤하게 응답됩니다. 예를 들어 특정 질문에 대해 2개 이상의 답변이 on 되어있는 경우, 질문 인입시 답변이 등록된 순서와 관계없이 랜덤하게 응답이 나갑니다. 만약, 사용자가 약 5시간 이내 동일한 질문을 추가로 던질 경우, 기 노출되지 않은 답변 중에서 응답이 나가게 됩니다.

③ 챗봇이 답변할 문장을 작성합니다.

  • 답변 유형에 맞추어 답변을 작성합니다. 작성한 답변의 미리보기를 확인할 수 있습니다. 편집한 내용이 실시간으로 미리보기 화면에 반영됩니다.
  • 답변 입력란에서 $#을 입력하면 빠르게 액션 메소드와 폼을 입력할 수 있습니다.
  • '$' 는 액션 메소드명을 빠르게 입력할 수 있습니다.
  • '#' 는 폼을 빠르게 입력할 수 있습니다.
  • 폼 입력은 기본 답변과 객관식 답변 유형에서만 가능하며, 이미지 답변과 멀티 링크 답변 등 형식이 지정된 템플릿 답변의 경우에는 폼 입력이 불가합니다. 더 상세한 내용은 대화 컴포넌트 관리에서 다룹니다.
  • 메신저가 LINE으로 설정된 경우, 답변 입력란에서 `{0x000000} 형식을 통해 라인 이모지를 추가할 수 있습니다. 입력 가능한 라인 이모지는 LINE Original emoji에서 확인 가능합니다.
  • 답변 입력 모드로 일반 편집모드 & Json 편집모드를 제공합니다.
  • 일반 편집모드는 챗봇에서 제공하고 있는 여러 답변 유형을 활용하여 편집을 하는 형태입니다.
  • json 편집모드는 연속 답변 및 여러 필수 입력 사항을 채워야하는 복잡한 답변유형을 다른 대화로 복사할 때 유용하게 활용할 수 있습니다. json 입력 방법은 Json 입력 가이드를 참고해주세요.

만약 해당 대화에 입력된 답변이 없다면 해당 대화는 미완성 대화로 모델 학습 대상에서 제외되며, 따라서 실패 메시지가 응답될 수 있으니 주의해주세요.

Step 3.3 챗봇 빌드하기

① 대화 모델 빌드 챗봇 빌더 상단의 대화 모델 빌드를 클릭합니다.

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  • 만약 빌드의 변경점을 기록할 필요성이 있다면 빌드 메모를 작성할 수 있습니다.

챗봇 엔진은 대화 데이터셋을 기반으로 학습을 진행합니다. 따라서 서비스 on된 대화에 일반 질문데이터를 3개 이상 등록하는 것을 권장하며, 도메인에 설정된 자연어와 일치하는 언어로 등록하여야 합니다.

  • 자연어 분석의 기본인 NLP(Natural Language Processing)은 질문 데이터와 답변 데이터에 입력된 문장의 형태소를 분석합니다. 그 다음 단계인 NLU(Natural Language Understanding)에서는 문장이 어떤 의미를 가지는지, 어느 답변과 가장 유사성을 가지는지 판단합니다. 또한 학습에서는 네이버의 데이터 사전과 매핑하여 일반적인 엔티티 매핑 작업을 진행합니다. 특정 도메인에서 학습이 필요한 엔티티만을 태깅한 경우 그 태깅 내용을 포함하여 엔진에서 학습시킵니다.
  • 학습은 데이터 사이즈에 따라 수 분에서 수 시간 걸릴 수 있습니다. 빠른 학습 처리를 위해서 GPU를 활용합니다. 한 가지 모델로 학습하는 것이 아니라, 챗봇 엔진에서는 다양한 레벨의 학습 모델을 제공합니다. 예를 들어, 빌드 즉시 테스트 메뉴에서는 현재 빌드를 요청한 모델의 답변이 나오는지 테스트가 가능합니다. 학습이 모두 끝날 때까지는 시간이 걸리지만 학습 완료 후에는 다양한 발화 유형을 커버할 수 있습니다.
  • 학습 시간은 데이터 량에 따라 다르지만, 대화 데이터셋이 100개 이하인 경우는 5분~10분 사이에서 학습이 완료됩니다. 그리고, 대화 1개 등록 후 학습을 수행하신 경우, 너무 데이터 셋이 작아서 학습에 실패하게 됩니다. 적어도 3개 이상의 대화 데이터 셋을 입력하여 테스트 하여야 합니다.

② 변경된 수정 적용

챗봇 빌더 상단의 대화 모델 빌드에서 변경된 수정 적용 버튼을 클릭합니다.

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모델 학습이 필요없는 기능을 바로 서비스에 적용 할 수 있습니다. 변경된 설정은 가장 최근 빌드된 모델에서만 지원되며, 설정 적용이 끝나면 자동적으로 베타에 배포 됩니다.

③ 빌드 취소

모델 빌드를 시작한 후, 만약 수정사항이 발생하였다면 빌드를 취소할 수 있습니다.

  • 단, '전처리' 이전 단계에서만 빌드를 취소할 수 있습니다.

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④ 빌드 관리

챗봇을 제작하기까지 많은 시간을 들여 답변의 품질을 높입니다. 이 과정에서 모델을 학습시키는 히스토리 관리가 필요합니다.

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  • [빌드 관리] 항목으로 이동하면, 빌드에 대한 추가 정보를 볼 수 있습니다.

현재 빌드되고 있는 항목과 빌드 현황이 제공됩니다. 이전에 학습시켰던 모델로 되돌아가서 서비스를 배포하는 등 배포 관리 기능이 제공됩니다. 더 상세한 내용은 도메인 관리에서 다룹니다.

Step 4. 챗봇 테스트

① 테스트 하기

스트 환경을 선택해 학습한 대화를 테스트 해볼 수 있는 기능을 제공합니다.

수동테스트 : 테스트 환경을 선택해 학습한 대화를 테스트 해볼 수 있는 기능을 제공합니다. 뿐만 아니라, 메신저와 날짜/시간 조건을 지정해서 대화를 테스트할 수 있습니다.

  • 자세히 보기에서는 분석된 대화 이름, 대화 유형, 엔티티, 정규식과 키워드를 확인할 수 있습니다. 수정 버튼 클릭 시 분석된 대화의 수정 페이지로 이동합니다.

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② 확장 테스트

테스트의 종류에는 한 건씩 직접 수동으로 질문을 입력하는 '수동 테스트'와 엑셀 파일을 업로드하여 자동으로 테스트를 진행하는 '자동 테스트'가 있습니다. 또한 자동테스트의 고급 기능으로는, 베타 버전이 변경되는 시점마다 자동으로 테스트를 진행하여 데이터의 품질을 체크할 수 있는 '품질 테스트'가 있습니다.

  • 자동 테스트를 통해 정해진 양식의 질문 리스트를 업로드하여 추출되는 답변들을 한번에 확인할 수도 있습니다.

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  • 메신저와 날짜/시간 조건을 지정하여 대화를 테스트할 수 있으며, 테스트가 완료되면 작업관리에서 다운로드를 하실 수 있습니다.

  • 업로드 양식

  • 테스트 템플릿 다운로드를 클릭하여 템플릿 파일을 확인하실 수 있습니다.

  • xls 및 xlsx 형식의 파일만 지원합니다.

  • 품질테스트를 통해 챗봇의 버전별 품질을 체크할 수 있습니다.

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  • 최신 베타 버전이 변경되는 시점마다 품질 평가를 자동으로 진행합니다.
  • 해당 도메인에서 주요하게 관리해야하는 질문과, 이에 매칭되길 기대하는 대화 이름을 품질 평가 데이터로 등록합니다. 평가가 완료되면 PASS율을 확인할 수 있으며, 작업 관리 페이지에서 상세 내역을 다운로드할 수 있습니다.
  • 메신저와 날짜/시간 조건을 지정하여 답변 조건을 테스트해 볼 수 있습니다. 만약 설정을 해제하려면 '선택 없음'으로 설정합니다.
  • 업로드 양식
  • 품질 테스트용 템플릿 다운로드를 클릭하여 템플릿 파일을 확인하실 수 있습니다.
  • xls 및 xlsx 형식의 파일만 지원합니다.

NEXT Step

Step 1~4 를 따라하면 간단한 대화를 만들고 챗봇 빌더의 테스트메뉴 에서 챗봇 응답을 확인할 수 있습니다.

  • CLOVA Chatbot을 메신저 및 커스텀 채널과 연동하는 가이드는 [채널 연동 가이드] 에서 다룹니다.
  • CLOVA Chatbot의 다양한 기능을 활용할 수 있는 폼, 액션메소드와 태스크 사용방법은 액션메소드 사용가이드, 태스크 사용가이드 에서 다룹니다.

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