[Google Chatbot Dialogflow #4] 에이전트 만들기

 

 

[Google Chatbot Dialogflow #1] 챗봇 개요와 용어정의

 [Google Chatbot Dialogflow #1] 챗봇 개요와 용어 정리 포스팅에서 Dialogflow는 하나의 에이전트에 여러 개의 인텐트 구조로 되어 있다고 했었다. 이번 포스팅에서는 콜센터 상담원이라고 할 수 있는 에이전트부터 설정해 보도록 하겠다. 

 

Dialogflow

Dialogflow 관리콘솔 페이지(dialogflow.cloud.google.com)로 접속 후 크레딧을 받은 구글 계정으로 로그인한다. 

 

 

파란색 에이전트 생성(CREAT AGENT) 버튼을 눌러 에이전트를 생성화면으로 이동한다. 

 

 만들고자 하는 에이전트의 이름을 붙여준다. 날씨 챗봇을 만들어보기 위해서 '기상캐스터'라는 이름을 붙여 주었다.  

 그 아래 기본 언어를 한국어로 설정해 준다. 기본 시간 존을 GMT+9:00 Tokyo로 선택해 준다. (짜증 나게 GMT+9:00 서울은 없다.)

 구글 프로젝트에서 이전 포스팅에서 만들었던 myfirstchatbot-dev를 선택해 준다.  

 

 Agent Type에서 Mega Agent는 다수의 에이전트를 하나의 에이전트로 묶는 것이다. 예를 들어 날씨 에이전트, 낚시 에이전트, 관광 에이전트를 하나로 묶어서 레저 챗봇으로 만들 수 있다. 

 

 본 과정에서는 하나의 에이전트만 만들어 볼 예정이니, Set as Mega Agent 옵션은 활성화 하지 않는다. 

 

 에이전트 설정이 완료되었으면 "CREATE" 파란 버튼을 눌러 에이전트를 만들어 준다.

 

 에이전트가 생성되면 자동으로 인텐트 생성화면으로 넘어간다. 인텐트를 생성하기 전에 에이전트 설정을 조금 더 알아보자. 화면 좌상단에 메뉴 버튼을 누르면 에이전트 설정 메뉴가 나타난다. 

 

 에이전트 이름 옆에 톱니바퀴 모양의 설정 버튼을 누르면 에이전트에 대한 세부 설정이 가능하다. 

 

에이전트 주요 설정만 살펴보겠다. 먼저 ML은 머신러닝의 약자이다. Automatic Spell Correcgtion은 발화자가 입력한 문장에 오타가 있을 경우 자동으로 수정해 주는 것이다.  자동 철자 수정 기능은 오타를 수정해 주는 순기능도 있지만, 발화자가 올바로 넣은 단어를 오타로 인식하는 경우도 있으니, 테스트를 통해서 기능을 활성화할지 검토해야 한다. 예를 들어 결재와 같은 경우이다. 결재는 상사에게 문서 승인을 받는 것을 이야기하는데, 대금을 지불하는 결제라는 단어가 일상생활에서 훨씬 많이 쓰이기 때문에 결재를 오타로 인식하고 자기 멋대로 결제로 변경하는 경우가 생긴다. 

 

Aoutmatic Training은 에이전트 트레이닝을 자동으로 시킬지 수동으로 "TRAIN" 버튼을 눌렀을 때만 시킬지 선택하는 옵션이다. 챗봇 운영중에 ML이 작동하면 챗봇 성능에 영향을 주기 때문에 자동 기능을 끄고, 필요할 때 TRAIN 버튼을 통해서 반영하는 것을 추천한다. 

 

 Speech는 음성인식 및 응답 기능에 대한 설정이다. Voice 변경을 통해 남성, 여성과 같이 음색을 변화 시킬 수 있다. Text or SSML to speak 란에 한글이나 영문으로 메시지를 입력하고 "PLAY" 버튼을 누르면 TTS 기능을 확인할 수 있다. 

 

General 탭 맨 아래에는 에이전트 삭제 기능도 있으니 참고하기 바란다.  에이전트의 모든 설정이 끝나면 "SAVE"버튼을 눌러 설정을 저장한다. 

 

이번 포스팅에서는 Google Dialogflow의 첫 단추 에이전트 생성을 해보았다. 다음 포스팅에서는 챗봇 설정의 핵심! 인텐트 설정에 대해서 알아보도록 하겠다.