DfocusGPT 사용자 매뉴얼

• 1: 개요
• 2: 시작하기
• 2.1: 사례
• 3: 챗봇 답변 예시
• 4: 기본적인 개념
• 5: 주요 기능들
• 5.1: 초기 화면
• 5.2: Q&A 관리
• 5.3: 챗봇 테스트
• 5.4: 상담사 상담 화면
• 5.5: 일괄 업로드
• 5.5.1: 엑셀 파일
• 5.5.2: 워드 파일
• 6: 데모 기능 둘러 보기
• 6.1: 챗봇에게 질문하기
• 7: 참조
• 7.1: 상담사 업무 시간
• 7.2: 챗봇 문구
• 8: 문의하기

1 - 개요

DfocusGPT의 솔루션 중에서 챗봇 서비스는 기업용 지식 데이터에 대한 정보가 부족한 LLM 의 한계를 극복하기 위하여 기업의 지식 데이터를 LLM 에 적용하는 과정을 자동화하여 제공합니다.

DfocusGPT 챗봇의 용도는 무엇인가요?

1. 기업 내부의 데이터에 대한 이해가 없는 LLM 의 한계를 극복하고, 기업 내부의 데이터를 LLM 서비스에 결합하여 빠르고 정확한 정보를 제공합니다.
2. 고객 상담 매뉴얼의 정보를 참고하여 대고객 응대 서비스를 빠르게 진행합니다. DfocusGPT 챗봇은 과거의 챗봇처럼 상담 룰을 설정하는 방식이 아닙니다.

지금 챗봇을 도입해야 하나요?

인류사에서 인간 지식 기능에 대한 시뮬레이션 오랜 기간의 시뮬레이션은 대부분 실망스러운 결과가 있었습니다. 특히 자연어에 대한 이해 및 생성 부분에서 거의 발전이 없다가 1. 엔비디아 그래픽카드 기술을 비롯한 하드웨어 기술의 발전 2. 트랜스포머를 비롯한 인공지능 모델의 발전을 통하여 많은 영역에서 인공지능의 능력이 증명되고 있습니다. 챗봇 도입을 미룬다는 것은 곧 타 사에 비하여 생산성 증대의 기회를 지연하는 것입니다.

• 어디에 좋은가요?:

1. 생산성 향상 : 기업 내부 지식은 보안이 필요하기 않은 정보임에도 정보가 필요한 사람들에게 즉각적으로 전달되지 않는 경우가 많습니다. 많은 임직원들이 단순한 정보의 수집에 시간 낭비가 많습니다.
2. 고객 상담봇 : 고객 수가 많은 서비스 업체의 경우, 아주 단순한 질의를 위한 고객의 질문에도 상담사가 시간을 들여서 응대를 하기 위하여 많은 시간을 보내고 있습니다. 상담 과정에서 생기는 여러 가지 상황들은 때로 사회적 이슈로 되고 있습니다. DfocusGPT 상담 봇은 상담사에게도 고객에도 쾌적한 경험을 제공합니다.

• 고려 사항은 어떤 것들이 있나요?:

1. 지식 정보의 정리 및 관리 - 사내에 흩어져 있는 지식을 모아서 정리하는 과정이 필요합니다.
2. 상담사 업무 분장의 변화 - 기존에 상담사의 주 업무가 고객에 대한 응대였다면, 이제 챗봇이 고객에게 잘 응대할 수 있도록 관리해 주는 것이 주 역할이 되어야 합니다.

• 아직 더 발전해야 하는 것은 어떤 것들이 있나요?: 아직은 LLM 연구를 위한 하드웨어 비용과 연구 시간이 많이 걸리. LLM의 수준이 더 높아지고 서비스 비용이 더 낮아진다면, 챗봇은 더욱 유용해질 것입니다.

무엇을 해야 하나요?

아래 시작하기를 눌러 보세요!

• 시작하기: 챗봇 서비스를 시작하기
• 예시: 다양한 예시들을 살펴 보세요!

2 - 시작하기

이 섹션의 정보는 프로젝트를 직접 시도해 보는 데 도움이 됩니다.

• 반복되는 고객 상담에 일일이 응대하는 것이 비효율적이라고 생각하시나요?

• 챗봇 구성 및 관리에 손이 너무 많이 간다고 생각하시나요?

DfocusGPT 챗봇은 상담 매뉴얼만 있으면 바로 사용할 수 있습니다. 블로그 관리하듯이 문서 관리를 합니다.

사전 준비

1. 챗봇 답변에 참고할 문서가 필요합니다. 시스템에 등록할 상담 매뉴얼을 모아 주세요.
2. email 계정으로 로그온이 가능합니다. 1명의 관리자가 지정되어야 합니다.

구현 사례 둘러 보기

• Dfocus 홈페이지 소개 챗봇 - 디포커스 홈페이지 및 블로그에 대한 질문에 답변을 제공합니다.

• 아이퀘스트 상담 챗봇 - 아이퀘스트 ERP에 대한 상담 기능을 수행합니다. 상담이 불만족스러운 고객은 상담사 연결 기능을 사용할 수 있습니다. 상담사 연결이 불가능한 야간 및 주말에는 상담사 연결 기능 없이 챗봇의 답변만 제공됩니다.

초기 설정

1. 상담사 관리 - 상담사 연결 기능을 사용하기 위하여 상담사 등록 및 관리가 필요합니다. 상담사는 각 카테고리 별로 지정합니다.
2. 지식 정보 관리 - 챗봇이 답변에 참조할 지식 정보가 필요합니다. 엑셀 또는 워드로 일괄 등록도 가능합니다.

데모!

데모를 원하시면, gptsupport@dfocus.net 에 데모를 요청하세요.

2.1 - 사례

아래 각 고객 정보는 사전 동의하에 게시된 것이나, 이를 무단 복제하는 행위는 엄격하게 금지됩니다.

아이퀘스트 ERP 상담봇

아이퀘스트는 얼마에요ERP를 비롯하여 인공지능 자동화 기능으로 편리한 사용할 수 있는 중소기업용 ERP를 합리적인 가격으로 제공하는 회사입니다. 아이퀘스트의 활성 가입자는 3만명 수준이고, 홈페이지 방문자 수는 월 10만을 훨씬 넘어 가고 있습니다. 대 고객 상담사는 10명 이상으로, 단순한 질문에 대한 답변을 포함하여 여러 수준의 고객들을 대상으로 다양한 솔루션에 대한 가이드를 설명해야 하는 임무를 맡고 있습니다.

DfocusGPT 상담봇은 이러한 상담사의 역할 중에서 초기 대응 및 단순 답변을 자연어 기반으로 제공합니다.

얼마에요 4.0 버전은 클라우드 SaaS 솔루션입니다. 별도의 하드웨어 준비나 프로그램 설치가 없이 회원 가입만으로 바로 사용할 수 있다는 내용을 친절하게 답변하고 있습니다.

디포커스 홈페이지 챗봇

디포커스는 Digital Data에 대한 글로벌 솔루션을 비롯하여 자체 솔루션을 기반으로 업계 최고 수준의 시스템 구축을 돕는 프로젝트들을 국내외 유수 업체들과 함께 진행한 경험을 가지고 있습니다.

오랜동안 축적된 솔루션 경험에 대하여 전문적으로 이해하고 설명하는 것은 심지어 디포커스 내부 전문가라 하더라도 쉽지 않은 일입니다. 그 지식의 내용이 너무 많기 때문입니다. 디포커스 홈페이지 챗봇은 디포커스의 축적된 솔루션 경험에 대한 답변을 자연어 기반으로 제공합니다.

디포커스는 SeedAuth 라는 2차 인증 솔루션을 제공하고 있습니다. 2차 인증 솔루션은 일반적인 프로그램 개발자도 이해하기 어려운 전문적인 내용이지만, DfocusGPT 챗봇은 LLM 기능을 이용하여 답변을 제공합니다.

주의

Contact Info

gptsupport@dfocus.net

감사합니다.

3 - 챗봇 답변 예시

1. 가이드 제공 - 메뉴가 보이지 않는다는 질문에 순차적인 가이드를 제공합니다.

2. 정리된 답변 - seedauth 라는 단순 질문에도 산재한 정보들을 찾아서 한 눈에 알아 볼 수 있도록 정리해 줍니다.

4 - 기본적인 개념

1. 지식 격차의 축소 - 현대 문명 사회에서 지식의 확산은 더 이상 사람 대 사람으로 진행되지 않습니다. 위키피디아와 구글 이래로 세상의 모든 지식은 더 이상 특정인과 집단의 전유물로 유지되는 기간이 거의 없어진 상황이 되었습니다. 경영학의 아버지 피터 드러커의 말처럼 새로운 지식은 세상에 나오자 말자 더 이상 새롭지 않게 되고, 지속적으로 새로운 지식을 위해 노력해야 합니다. 피터 드러커 자신이 평생 동안 연구와 집필을 멈추지 않았습니다.

2. 서비스 관련 지식의 즉시 제공 - 소프트웨어를 만들어 배포하고 소유하여 설치하고 업그레이드하는 과정은 여전히 존재하지만, 세상은 더 이상 그렇게 느리고 비효율적인 방식으로 경쟁력을 갖추기 어렵게 되었습니다. 서비스는 직관적이고 빠르게 제공되어 사용되어야 합니다. 인공지능 챗봇은 그 과정을 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다.

3. 직관적인 서비스 - 소비자는 많은 기능을 요구하지 않습니다. 너무 많은 제품들이 세상에 존재하고, 더 많은 제품들이 쏟아져 나오고 있습니다. 지금 바로 필요로 하는 서비스만을 합리적인 가격으로 제공합니다.

DfocusGPT는 이러한 개념을 기반으로 서비스를 제공합니다. DfocusGPT는 지식 격차를 줄이고, 서비스 관련 지식을 즉시 제공하며, 직관적인 서비스를 제공합니다.

아래 사용자의 질문에 대하여 회사 정보와 LLM 답변이 이루어 지는 기본 흐름 정보입니다.

sequenceDiagram
    autonumber
    loop 질답 이력
    사용자->>챗봇: 질문
    챗봇->>회사 정보: 회사 정보 검색
    회사 정보->>챗봇: 회사 정보 반환
    loop LLM 생성 호출
    챗봇->>LLM: 답변 요청 ( 질문 + 회사 정보 + 질답 이력 )
    LLM->>챗봇: 답변 반환
    end
    챗봇->>사용자: LLM 답변 + 회사 정보
    Note right of 챗봇: 질문과 답변의 저장
    end

옵션에 따라 세부적인 분기는 달라질 수 있습니다. 상담사 연결 및 회사 정보의 관리 흐름도 작성 예정

5 - 주요 기능들

먼저 주요 기능들을 위주로 살펴 봅니다.

5.1 - 초기 화면

1. 로고 - 디포커스 챗봇 로고입니다. 클릭하면 초기 화면으로 돌아 옵니다.
2. 상담콜 - 고객이 상담사 연결을 요청하여 대기 중인 경우와 상담 중인 경우, 그리고 상담이 종료된 경우로 나뉩니다.
3. 알림 - 파일 업로드 완료 등 비동기 작업 완료 뒤에 알림
4. 사용자 - 로그온 사용자 이메일이 표시되고, 클릭시에 비밀번호 변경, 로그아웃, 카테고리 변경 등을 수행할 수 있다.
5. 상태 - 상담사의 상태 정보를 설정한다. 온라인 상담 업무가 곤란한 경우에는 다른 업무 중, 오프라인 등으로 설정한다.
6. 상담사 관리 - 상담사의 추가하고, 상담사의 별칭 및 담당 브랜드를 설정한다.
7. 상담 화면 - 상담 연결 후에 상담 고객의 기본 정보와 챗봇의 대화 내역을 살펴 보고, 고객에게 적절한 답변을 제공한다.
8. 대화 기록 - 고객과 챗봇 그리고 상담사의 대화 기록
9. 사내 메신저 - 시스템에 접속한 상담사 간의 대화
10. Q&A 관리 - 챗봇이 고객에게 답변하기 위해 참고할 자료를 관리 =>
11. 사용 분석 - 상담/챗봇 상태와 부하를 확인하는 대시보드와 담당자/카테고리별 세션 상태 및 챗봇 사용량의 상세 정보를 조회하고, 다운 받을 수 있다.
12. 설정 - 챗봇의 기본 문구 및 상담사 업무 시간 그리고 채봇 서비스 연동을 위한 스크립트 코드 등을 설정한다.
13. 챗봇 채팅 - 상담사가 정보를 입력 후에 챗봇 성능을 확인하는 화면이다
14. 문의 내역 - 접속 사용자가 문의한 내역을 확인한다.
15. 문의하기 - 챗봇 시스템을 이용하면서 간단하게 문의할 내용을 적어 둔다.

직관적이고 편리한 관리자 화면입니다.

1. 이미지를 포함한 워드 문서의 지식 DB 일괄 업로드 와 개별 편집 기능은 관리자 화면에서
2. ‘이미지를 포함한 매뉴얼’ 같은 가독성을 지니는 답변을 위한 별도의 챗봇창을 바로 구성하세요. => 챗봇창 스크립트 제공.

5.2 - Q&A 관리

1. 추가 - FAQ를 추가합니다.
2. 수정 - FAQ를 수정합니다.
3. 삭제 - FAQ를 삭제합니다.
4. 문서 업로드 - 문서 업로드 기능은 일괄 업로드 항목을 참조하세요.
5. 지식DB 반영하기 - 업데이트된 내용을 지식DB에 반영합니다.
6. 검색 - 키워드 매칭 검색입니다.

직관적이고 편리한 Q&A 관리

1. 이미지를 포함한 워드 문서의 지식 DB 일괄 업로드 와 개별 편집 기능 제공
2. ‘이미지를 포함한 매뉴얼’ 같은 가독성을 지니는 답변의 생성
3. 생성형 AI의 특성인 순차적 생성 기능을 활용하여 답변 대기 시간이 거의 없이 바로 답변

5.3 - 챗봇 테스트

1. 좌측에 새로운 채팅의 시작 버튼과 기존에 대화의 이력 리스트입니다.
2. 가운데 하단에 질문을 넣고 ‘Enter’ 키를 누르거나, 종이비행기 아이콘을 클릭하면 챗봇이 답변을 시작합니다.
3. 질문과 답변은 대화 이력 정보에 자동으로 저장됩니다.

• 챗봇 답변의 하단에 ‘추가 정보’ 버튼을 클릭하면, 아래와 같은 팝업 화면에서 챗봇이 답변에 참조한 정보들을 보여 줍니다.

5.4 - 상담사 상담 화면

1. 챗봇과 대화하던 고객이 ‘상담사와 연결’을 선택합니다.
2. 상담사는 좌측 상담 대기 리스트에서 상담 시작을 선택합니다.
3. 가운데 상담 화면에 고객과 챗봇간의 대화 내용이 표시됩니다.
4. 고객 창에 ‘상담사가 연결되었습니다’ 는 메시지가 표시됩니다.
5. 고객과 상담사 간의 채팅이 진행됩니다.

sequenceDiagram
    autonumber
    loop 질답 이력
    사용자->>챗봇: 질문
    챗봇->>회사 정보: 회사 정보 검색
    회사 정보->>챗봇: 회사 정보 반환
    loop LLM 생성 호출
    챗봇->>LLM: 답변 요청 ( 질문 + 회사 정보 + 질답 이력 )
    LLM->>챗봇: 답변 반환
    end
    챗봇->>사용자: LLM 답변 + 회사 정보
    Note right of 챗봇: 질문과 답변의 저장
    end
    사용자->>챗봇: 상담사 연결 선택
    챗봇->>사용자: 전화번호, 이름 요청
    사용자->>챗봇: 전화번호, 이름 입력
    챗봇->>상담사: 상담사 연결 대기
    상담사->>챗봇: 상담 시작
    챗봇->>상담사: 챗봇 대화 정보 제공
    상담사->>사용자: 채팅, 혹은 전화
    Note right of 챗봇: 질문과 답변의 저장
    
    

• 아래 동영상은 사용자와 챗봇 간의 상담 시연입니다.

5.5 - 일괄 업로드

1. 엑셀 파일은 질문과 답변으로 구성되어야 합니다. 질문은 첫 번째 열에 있고 답변은 두 번째 열에 있어야 합니다.
2. 워드 파일도 질문과 답변으로 구성되어야 합니다. 아래 워드 파일 섹션을 참조하세요.

• 파일을 작성하신 후, ‘문서 업로드하기’ 버튼을 누르고, 파일을 업로드합니다.

5.5.1 - 엑셀 파일

엑셀 파일 양식

• 아래와 같은 양식으로 구성한 엑셀을 저장한 후에 업로드하면, Q&A 정보로 저장됩니다.
• 엑셀 파일의 첫번째 행은 헤더 파일로 업로드되지 않고, 두번째 행부터 업로드됩니다.
• 일괄 업로드 후에는 Q&A 관리에서 편집할 수 있습니다.

5.5.2 - 워드 파일

• 이미지를 포함한 워드 파일을 업로드하는 경우, 텍스트와 함께 이미지도 저장됩니다.
• 워드 파일 또한, 엑셀 파일과 마찬가지로 질문과 답변의 양식으로 구성하되, ‘Question’ / ‘Answer’ 와 같은 식별자를 두는 방식으로 데이터를 구분할 수 있으면 일괄 업로드가 가능합니다.
• 일괄 업로드 후에는 Q&A 관리에서 편집할 수 있습니다.

Alerts

6 - 데모 기능 둘러 보기

Dfocus 챗봇 체험 * 디포커스 홈페이지로 가서, 우측 하단의 챗봇 버튼을 누르세요.

6.1 - 챗봇에게 질문하기

Dfocus 챗봇 체험

디포커스의 위치와 인재상에 물어보는 영상입니다. 사람처럼 인식하고 사람처럼 답하고 있습니다.

7 - 참조

관리자 설정 사항들

7.1 - 상담사 업무 시간

1. 주간 설정 - 요일 별 업무 시간과 점심 시간을 설정합니다.
2. 휴무일 - 공휴일 등 휴무일을 설정합니다.

7.2 - 챗봇 문구

8 - 문의하기

게시판

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기타 유용한 정보들

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• Vector 임베딩: 2022년 1월 OpenAI 는 자사의 벡터 임베딩 모델이 텍스트 유사성 분류 및 텍스트 의미 검색 그리고 자연어 코드 검색에서 획기적인 성능 향상을 주장한다.