이 문서에서
dropdown icon
의도
    시스템 의도
    가벼운 대화의 의도
    맥락
dropdown icon
엔터티
    엔티티 유형
dropdown icon
응답
    시스템 응답
    가벼운 대화에 대한 답변
    응답 디자이너
    일반적인 반응 변수 목록
AI 에이전트 스튜디오에서 의도, 엔티티 및 응답을 이해하세요
list-menu이 문서에서
list-menu피드백이 있습니까?

이 문서에서는 AI 에이전트를 구성하기 위한 의도, 엔티티 및 응답에 대한 개요를 설명합니다.

의도

의도 는 AI 에이전트가 사용자의 입력을 효과적으로 이해하고 응답할 수 있도록 하는 Webex AI Agent Studio 플랫폼의 핵심 구성 요소입니다. 이는 대화 중에 달성하고자 하는 특정 작업이나 행동을 나타냅니다. 수행하려는 작업에 해당하는 모든 인텐트를 정의할 수 있습니다. 의도 분류의 정확도는 AI 에이전트가 관련성 있고 유용한 답변을 제공하는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 의도 분류는 사용자의 입력을 기반으로 의도를 파악하는 과정으로, AI 에이전트가 의미 있고 맥락에 맞는 방식으로 응답할 수 있도록 합니다. 인텐트를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 인텐트 생성을 참조하세요.

시스템 의도

  • 기본 대체 의도—AI 에이전트의 기능은 인식하고 응답하도록 설계된 의도에 의해 본질적으로 제한됩니다. 기업은 사용자가 질문할 수 있는 모든 질문을 예측할 수는 없지만, 기본 대체 의도 는 대화가 순조롭게 진행되도록 도울 수 있습니다.

    기본 대체 의도를 구현함으로써 AI 에이전트 개발자는 AI 에이전트가 예상치 못한 쿼리나 범위를 벗어난 쿼리를 원활하게 처리하고 대화를 알려진 의도로 되돌릴 수 있도록 보장할 수 있습니다.

    AI 에이전트 개발자는 대체 의도에 특정 발화를 추가할 필요가 없습니다. 에이전트는 범위 밖의 질문을 만나 다른 의도로 잘못 분류될 수 있는 경우 자동으로 대체 의도를 실행하도록 학습될 수 있습니다.

    예를 들어, 은행 AI 에이전트에서 고객은 대출에 대해 문의하려고 할 수 있습니다. AI 에이전트가 대출 관련 문의를 처리하도록 구성되지 않은 경우 이러한 쿼리는 기본 대체 의도내의 학습 문구로 통합될 수 있습니다. 고객이 대화 도중 언제라도 대출에 대해 문의하면, AI 에이전트는 해당 문의가 정의된 의도 범위를 벗어난 것으로 인식하고 대체 응답을 표시합니다. 이는 보다 적절한 대응을 보장합니다.

    대체 의도:

    • 해당 항목과 연결된 슬롯이 없어야 합니다.
    • 응답에 기본 대체 템플릿 키를 사용해야 합니다.

  • 도움말—이 인텐트는 AI 에이전트의 기능에 대한 고객 문의를 처리하기 위해 설계되었습니다. 고객이 무엇을 할 수 있는지 확신하지 못하거나 대화 중에 어려움을 겪을 때, 종종 도움을 요청하며 질문을 합니다. help.

    기본적으로 도움말 요청에 대한 응답은 Help message 템플릿 키에 매핑됩니다. 하지만 AI 에이전트 개발자는 응답을 사용자 지정하거나 관련 템플릿 키를 변경하여 더욱 맞춤화되고 유익한 안내를 제공할 수 있습니다.

    AI 에이전트의 기능을 개괄적으로 설명하여 고객이 다음에 무엇을 할 수 있는지 명확하게 이해할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.

  • 상담원과 대화하기—이 의도를 통해 고객은 AI 상담원과의 상호 작용 중 어느 단계에서든 인간 상담원의 지원을 요청할 수 있습니다. 이러한 의도가 발생하면 시스템은 자동으로 상담원에게 연결을 시도합니다. 이 의도에 대한 기본 응답 템플릿은 agent handover입니다. 응답 템플릿 키를 변경하는 데에는 UI 제한이 없지만, 키를 변경해도 사람의 인계 결과에는 영향을 미치지 않습니다.

가벼운 대화의 의도

새로 생성된 모든 AI 에이전트에는 일반적인 고객 인사, 감사 표현, 부정적인 피드백 및 작별 인사를 처리하기 위한 네 가지 사전 정의된 간단한 대화 의도가 포함되어 있습니다.

  • 인사말
  • 감사합니다
  • AI 에이전트는 도움이 되지 않았습니다.
  • 이용해 주셔서 감사합니다.
이러한 의도와 그에 상응하는 응답은 모든 AI 에이전트에서 기본적으로 제공됩니다. 하지만 특정 사용 사례 및 원하는 대화 흐름에 맞춰 이러한 요소들을 수정하거나 삭제할 수 있습니다.

맥락

맥락을 파악하면 상담원과 고객 간의 상호 작용이 더 간단하고 간결해집니다. AI 에이전트는 "저것을 사고 싶어요"와 같은 문구를, "저것"이 무엇을 가리키는지 파악할 수 있는 충분한 문맥이 있다면 쉽게 이해합니다. 맥락을 파악하는 것은 고객과의 상호작용에서 명확성을 확보하는 데 도움이 됩니다. 적절한 맥락이 제공된다면 그러한 표현들은 의도와 일치할 수 있습니다.

후속 의도를 활성화하고 대화 흐름을 구성하는 방법을 체계화하기 위해 각 의도에 대해 진입 컨텍스트와 종료 컨텍스트를 구성할 수 있습니다. 이 컨텍스트 변수는 세션별로 저장되며, 세션 진행 중에 호출되는 인텐트에 따라 변수의 상태가 변경됩니다.

입력 컨텍스트

진입 컨텍스트는 세션의 활성 컨텍스트를 기반으로 의도를 최종 사용자 쿼리와 일치시킬 수 있는지 여부를 제어합니다. 세션에 컨텍스트 정보가 있는 경우, 의도 일치를 위해 다음과 같은 규칙이 적용됩니다.

  • 진입 컨텍스트가 포함된 인텐트는 세션의 활성 컨텍스트에 필요한 모든 진입 컨텍스트 값이 이미 포함되어 있는 경우에만 일치합니다. 즉, 의도가 일치하려면 의도의 진입 컨텍스트가 활성 컨텍스트의 부분집합이어야 합니다.

  • 위 규칙을 만족하는 모든 의도에 대해, 여러 의도의 신뢰도 점수가 동일할 경우 입력 컨텍스트가 활성 의도와 더 유사한 의도에 우선순위가 부여됩니다. 즉, 부분 일치 시 동점자를 가려내는 데 입력 컨텍스트가 사용됩니다.

종료 컨텍스트

종료 컨텍스트는 세션에 대한 활성 컨텍스트를 제어합니다. 종료 컨텍스트에는 컨텍스트 값 문자열과 해당 컨텍스트의 지속 시간이 포함됩니다. 의도가 완료되면(모든 슬롯이 채워지고 최종 응답이 호출되면) 해당 의도에 대해 구성된 종료 컨텍스트는 각각의 지속 시간 동안 종료 상태가 됩니다. 개발자는 특정 인텐트에 대해 최대 15개의 종료 컨텍스트를 구성할 수 있습니다. 종료 컨텍스트는 을 눌러 추가할 수 있습니다. enter/return 컨텍스트를 입력한 후 키를 누르세요.

엔터티

개체는 대화의 구성 요소입니다. 이것들은 AI 에이전트가 사용자의 발화에서 추출하는 필수적인 요소들입니다. 엔티티는 제품명, 날짜, 수량 또는 기타 중요한 단어 그룹과 같은 특정 정보 조각을 나타냅니다. AI 에이전트는 개체를 효과적으로 식별하고 추출함으로써 사용자의 의도를 더 잘 이해하고 더욱 정확하고 관련성 있는 응답을 제공할 수 있습니다. 엔티티를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 엔티티 생성을 참조하세요.

엔티티 유형

Webex AI Agent Studio는 다양한 유형의 사용자 데이터를 수집하기 위한 11가지 사전 구축된 엔티티 유형을 제공합니다. 다음과 같은 사용자 지정 엔티티를 생성할 수도 있습니다.

사용자 정의 엔티티

이러한 엔티티는 구성 가능하며 개발자가 사용 사례별 정보를 수집할 수 있도록 합니다.

  • 사용자 지정 목록—사전 구축된 엔티티에서 다루지 않는 특정 데이터 포인트를 캡처하기 위해 예상되는 문자열 목록을 정의합니다. 각 문자열에 대해 여러 개의 동의어를 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 지정 피자 크기 엔티티가 있습니다.

  • 정규 표현식—정규 표현식을 사용하여 특정 패턴을 식별하고 해당 데이터를 추출합니다. 예를 들어, 전화번호 정규 표현식은 다음과 같습니다. 123-123-8789

  • 숫자 - 특히 음성 상호 작용에서 고정 길이 숫자 입력을 높은 정확도로 캡처합니다. 우리는 이것을 비음성 상호작용에서 사용자 지정 및 정규 표현식 엔티티 유형의 대안으로 사용합니다. 예를 들어, 5자리 계좌번호를 감지하려면 길이를 5로 정의하십시오.

  • 영숫자 - 문자 및 숫자의 조합을 캡처하여 음성 및 비음성 입력 모두에 대해 정확한 인식을 제공합니다.

  • 자유 형식 - 정의하거나 검증하기 어려운 유연한 데이터 포인트를 수집합니다.

  • 지도 위치(WhatsApp) - WhatsApp 채널에서 공유한 위치 데이터를 추출합니다.

시스템 엔티티

엔터티 이름설명예시 입력예시 출력
날짜자연어로 입력된 날짜를 표준 날짜 형식으로 변환합니다."내년 7월"01/07/2020
시간자연어로 표현된 시간을 표준 시간 형식으로 변환합니다.저녁 5시17:00
이메일이메일 주소를 감지합니다 [주소] 로 연락주세요. info@cisco.com info@cisco.com
전화 번호흔히 사용되는 전화번호를 감지합니다.9876543210으로 전화 주세요.9876543210
화폐 단위통화와 금액을 분석합니다.20달러 주세요20$
서수서수를 감지합니다열 명 중 네 번째4th
추기경기수를 감지합니다열 명 중 네 번째10
지리적 위치지리적 위치(도시, 국가 등)를 감지합니다.저는 영국 런던의 템스 강에서 수영을 했습니다.영국, 런던
사람 이름일반적인 이름을 감지합니다마이크로소프트의 빌 게이츠빌 게이츠
무게나 거리와 같은 측정값을 식별합니다.저희 숙소는 파리에서 5km 떨어져 있습니다.5km
지속 시간기간을 식별합니다1주일 휴가1주

생성된 엔티티는 엔티티 탭에서 편집할 수 있습니다. 의도에 개체를 연결하면 개체를 추가할 때 감지된 개체가 발화에 주석으로 표시됩니다.

응답

응답은 AI 에이전트가 고객의 문의 또는 의도에 대한 답변으로 고객에게 보내는 메시지입니다. 다음과 같은 내용을 포함하는 답변을 작성할 수 있습니다.

  • 텍스트—직접적인 의사소통을 위한 일반 텍스트 메시지입니다.
  • 멀티미디어—사용자 경험을 향상시키기 위한 이미지, 오디오 또는 비디오 요소.

응답을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 응답 생성을 참조하세요.

시스템 응답

스크립트 기반 AI 에이전트에서 사용할 수 있는 사전 구성된 시스템 응답은 다음과 같습니다. 기본 시스템 응답 메시지를 사용자 지정할 수 있습니다. 하지만 이러한 답변은 삭제할 수 없습니다.

  • 환영 메시지

  • 답변 제안

  • 부분 메시지

  • 대체 메시지

  • 개체 제안

  • 에이전트 인계

가벼운 대화에 대한 답변

다음과 같은 간단한 대화 응답을 사용자 지정하고 삭제할 수 있습니다.

  • 이용해 주셔서 감사합니다.

  • 인사말

  • 도움말 메시지

  • 유용하지 않음

  • 감사합니다

응답을 구성할 수 있는 지원 채널은 웹(기본값), Apple Messages for Business, Messenger, RCS, SMS, 음성, WhatsApp입니다.

응답 디자이너

응답 디자인 도구는 광범위한 코딩 지식 없이도 응답을 생성할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 조건부 응답 옵션을 사용하면 개발자가 아닌 사용자도 AI 에이전트가 고객에게 제공하는 응답을 쉽게 구성할 수 있습니다.

응답 디자이너는 AI 에이전트가 상호 작용하는 특정 채널에 맞춰 사용자 경험이 최적화되도록 설계되었습니다.

채널에서 지원되는 응답 유형

응답 디자이너에서는 인텐트에 대한 채널별 응답을 구성할 수 있습니다. 다양한 응답 유형을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 응답 유형 구성 섹션을 참조하십시오.

표 1. 채널에 대한 응답 유형
응답 유형설명지원되는 채널
텍스트간단한 텍스트 답장에서는 하나의 응답에 여러 개의 텍스트 상자를 사용할 수 있습니다. 이 설정은 긴 메시지를 관리하기 쉬운 부분으로 나눕니다. 응답에 여러 개의 응답 옵션을 추가할 수 있으며, 시스템은 그중 하나를 무작위로 선택하여 표시함으로써 역동적인 상호 작용을 보장합니다.모두
슬라이드풍부한 응답은 단일 카드 또는 캐러셀 형식으로 표시되는 여러 카드로 구성됩니다.웹(기본값), 메신저
빠른 답변인공지능 에이전트가 고객 문의에 신속하게 응답하기 위해 미리 정의된 답변입니다.웹(기본값), SMS, 메신저, Apple Messages for Business, RCS
이미지URL을 제공하여 이미지를 구성할 수 있는 멀티미디어 응답 유형입니다.웹(기본값), 메신저, 왓츠앱
비디오설정된 비디오 URL을 기반으로 미리보기에서 비디오를 렌더링합니다.웹(기본값), WhatsApp
오디오오디오 URL을 제공하여 오디오 파일을 렌더링합니다. 또한 출력 결과에는 오디오 메시지의 지속 시간이 표시됩니다.웹(기본값), WhatsApp, 웹챗
파일Shows/plays 설정된 파일 URL에 따라 파일 형식이 결정됩니다.WhatsApp
답글 버튼제품 반품 선택과 같이 제한된 옵션 중에서 빠른 응답을 제공합니다.

각 메시지는 다음과 같은 요소로 구성됩니다.

  • 헤더 - 선택 사항이며 20자 이내의 텍스트, 이미지, 비디오 또는 문서를 입력할 수 있습니다.
  • 본문 - 필수 입력란으로 최대 1024자까지 입력할 수 있습니다.
  • 바닥글 - 최대 60자까지 입력 가능한 선택적 텍스트 필드입니다.
  • 버튼 - 최대 3개의 텍스트 버튼을 추가할 수 있으며, 텍스트는 20자까지 입력 가능합니다.

WhatsApp
메시지 목록사용자가 쉽게 선택할 수 있도록 다양한 옵션을 제공하며, 테이크아웃 메뉴나 제품 카탈로그와 같은 다양한 용도에 적합합니다. 목록 메시지를 설정하려면 '구성' 및 '목록 섹션' 탭을 작성하세요. '설정' 화면에는 사용자가 자신의 기기에서 보게 될 메시지 내용이 표시됩니다.

각 메시지는 다음과 같은 요소로 구성됩니다.

  • 헤더 - 최대 60자까지 입력 가능한 선택적 텍스트 필드입니다.

  • 본문 - 필수 입력란으로 최대 1024자까지 입력할 수 있습니다.

  • 바닥글 - 최대 60자까지 입력 가능한 선택적 텍스트 필드입니다.

  • 목록 제목 - 최대 20자까지 입력 가능한 버튼 필드입니다.

목록 섹션은 다음과 같이 구성됩니다.

  • 섹션 제목 - 여러 행을 분류하는 데 사용되는 선택적 텍스트 필드이며 최대 24자까지 입력할 수 있습니다.

  • 행 제목 - 필수 텍스트 필드로, 라디오 버튼과 함께 선택 항목으로 전송되며 최대 24자까지 입력할 수 있습니다.

  • 행 설명 - 행 항목에 대한 추가적인 맥락을 제공하는 선택적 텍스트 필드로 최대 72자까지 입력할 수 있습니다.

플랫폼에서 목록 메시지를 구성하려면 추가 필드가 필요합니다. 행 ID - 각 행에 대한 고유 식별자로, 사용자의 선택을 식별하는 데 도움이 됩니다.

WhatsApp
번호 매기기 목록WhatsApp의 빠른 답장은 번호 목록으로 정의됩니다. 사용자가 항목 목록에서 번호를 선택하면 해당 항목에 대해 구성된 페이로드가 수신됩니다.WhatsApp
리스트 피커목록 선택기를 사용하면 AI 에이전트가 고객의 쿼리에 따라 항목 목록을 고객에게 제공합니다. 이를 통해 고객은 제시된 옵션 중에서 항목을 선택하고 선택 사항을 회신할 수 있습니다. 고객 문의 내용이 부분적으로 일치하는 경우, AI 에이전트는 고객 문의 내용과 가장 유사한 의도를 옵션으로 제시합니다. 부분 일치 응답은 Apple Messages for Business 채널의 목록 선택기 옵션에 대해서만 표시됩니다.Apple Messages for Business
시간 선택기시간 선택기 응답 유형을 사용하면 약속이나 회의 예약을 위한 시간대를 설정할 수 있습니다. 각 섹션에는 제목, 시간대 및 여러 슬롯이 필요합니다. 의도 설정이 완료되면 AI 에이전트는 사용자가 선택할 수 있도록 이러한 시간대를 사용자에게 보냅니다.Apple Messages for Business
미디어이 템플릿은 JPEG, MP3, MP4, PNG, PDF, AAC 등 다양한 형식의 첨부 파일을 지원합니다.Apple Messages for Business
리치 링크리치 링크 URL은 채팅 말풍선 안의 이미지나 동영상에 포함되어 있습니다. 이 말풍선을 클릭하면 고객은 이미지나 동영상에 표시된 웹사이트로 이동합니다.Apple Messages for Business
양식Business Forms Messages를 사용하면 단일 JSON 파일을 이용하여 iOS 및 iPadOS용으로 복잡한 다중 페이지 대화형 환경을 만들 수 있습니다. 이 기능은 기업이 Apple 메시징 내의 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 상세한 고객 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 이 기능을 통해 사용자는 채팅창을 나가지 않고도 다양한 상호 작용을 할 수 있습니다.Apple Messages for Business
사용자 지정 이벤트스크립트 기반 AI 에이전트와 상호 작용하는 동안 대화를 제어할 수 있는 기능을 제공합니다.음성

일반적인 반응 변수 목록

조건부 응답 설계자의 규칙 섹션에 있는 응답 변수를 사용하여 조건을 정의합니다. 또한 AI 에이전트 응답에 응답 변수를 사용하여 에이전트 응답을 개인화하고 풍부하게 만들 수 있습니다. 규칙 구성 방법에 대한 자세한 내용은 응답 생성을 참조하세요.

표 2. 공통 반응 변수
변수 이름

변수 키

설명

엔티티 값

entity. OR lastdfState.model_state.entities..value

이 변수를 사용하여 사용자로부터 수집한 엔티티 값을 활용하세요. 예를 들어, 예약 사용 사례에서 'Date'라는 엔티티를 사용하여 사용자에게 선호하는 날짜를 묻는 경우, entity.Date는 사용자가 제공한 값을 반환합니다.

의도

intent OR lastdfState.model_state.intent.name

이 변수를 사용하여 고객이 입력한 의도를 반환합니다.

이벤트 스토어

eventStore

이 기능을 사용하여 Webex Contact Center Flow Designer를 통해 사용자 지정 이벤트의 이벤트 페이로드에 전송된 모든 매개변수가 포함된 사전을 액세스할 수 있습니다.

이벤트 스토어 값

EventStore.

이 기능을 사용하여 Webex Contact Center Flow Designer를 통해 사용자 지정 이벤트의 이벤트 페이로드에 전송된 특정 키의 값에 액세스할 수 있습니다.

추가의 parameter/Message 매개변수 값

extra_params.

스크립트 기반 에이전트의 AI 에이전트 노드에서 '메시지 매개변수'로 전달되는 정보에 액세스하려면 이 기능을 사용하십시오. 예를 들어, AI 에이전트 노드에 키 'user_plan'가 전달되면 extra_params.user_plan로 접근할 수 있습니다. 이러한 값은 한 번의 메시지 턴 동안만 유지됩니다. 즉, 키에 대한 값은 이러한 메시지 매개변수와 함께 전송된 메시지에 대한 응답에서만 사용할 수 있습니다.

추가 매개변수

extra_params

스크립트 기반 에이전트의 AI 에이전트 노드에서 '메시지 매개변수' 아래에 전달된 모든 값을 포함하는 사전에 액세스하려면 이 기능을 사용하십시오.

소비자 데이터 store/Customer 매개변수

consumerDataStore.extra_params

스크립트 기반 에이전트의 AI 에이전트 노드에서 '고객 매개변수' 아래에 전달된 모든 매개변수가 포함된 사전에 액세스하려면 이 기능을 사용하십시오.

소비자 데이터 store/Customer 매개변수 값

consumerDataStore.extra_params.

스크립트 기반 에이전트의 AI 에이전트 노드에서 '고객 매개변수'로 전달되는 정보에 액세스하려면 이 기능을 사용하십시오. 예를 들어, AI 에이전트 노드에 키 'user_name'가 전달되면 consumerDataStore.extra_params로 접근할 수 있습니다.user_name

이전의 intent/Last 활성 의도

lastdfState.previous_intent_model_state.intent.name

이 변수를 사용하여 현재 인텐트 이전에 대화에서 활성화되었던 인텐트의 이름을 확인할 수 있습니다.

컨텍스트 배열

lastdfState.context

이를 사용하여 대화에 포함된 모든 컨텍스트의 이름을 배열 형태로 가져올 수 있습니다.

컨텍스트 지속 시간

LastdfState.context.

특정 컨텍스트의 지속 시간 값을 가져옵니다.

고객 UID

consumerData.uid

이 변수를 사용하여 AI 에이전트 응답 조건 또는 콘텐츠에서 고객의 고유 ID에 액세스할 수 있습니다. 디지털 채널의 경우 UID는 흐름 내에서 구성되며 채널별로 다릅니다.

데이터 저장소 변수

dataStore.

이 변수를 사용하여 세션 수준에 저장된 사용자 지정 변수에 액세스할 수 있습니다.

에이전트 인계는 규칙 플래그에 따라 진행됩니다.

messageStore.agent_handover_by_rules

이 변수를 사용하여 상담원 인계 규칙에 따라 대화가 사람 상담원에게 인계되었는지 확인할 수 있습니다.

일치하는 템플릿 키

messageStore.templateKey

이 변수를 사용하여 현재 응답 이름에 접근할 수 있습니다.

NLP 텍스트

nlp.text

이 변수를 사용하여 처리되지 않은 고객 조회 정보에 접근할 수 있습니다.

처리된 쿼리

nlp.processed_query

이 변수를 사용하여 처리된 고객 조회 결과에 접근할 수 있습니다.

거래 ID

transaction_id

이 변수를 사용하여 거래 ID에 접근할 수 있습니다.

위에서 언급한 내용 외에도 응답 변수로 접근 가능한 다른 데이터 객체들이 있습니다. 여기에는 에이전트의 응답에 대한 메타데이터를 포함하는 messageStore, newdfState 및 lastdfState가 포함됩니다. 개발자는 응답에 이 내용을 출력하여 세부 정보를 확인하고 이러한 사전의 매개변수를 응답에 사용할 수 있습니다. 하지만 대부분의 경우 위 표에 나열된 변수만으로도 에이전트를 구축하기에 충분합니다.

이 문서가 도움이 되었습니까?
이 문서가 도움이 되었습니까?