Mordor Intelligence에 따르면, 챗봇 시장은 2023년에 56.4억 달러에 도달하고, 2028년에는 167.4억 달러에 이를 것으로 예상되며, CAGR 24.32%로 성장할 것으로 예상됩니다.

그렇지만, 챗봇은 사라지지 않을 것입니다. 많은 기업들에게 비용 효율적인 솔루션으로 입증되었으며, 앞으로도 계속될 것입니다. 모든 회사는 고유하며, 서로 다른 요구 사항을 가지고 있습니다. 이러한 사업에는 '하나만 맞는' 솔루션은 없습니다.

이것이 다양한 유형의 챗봇의 창조로 이어졌으며, 이 주제에 대해 이 블로그에서 논의할 것입니다. 챗봇이 무엇인지 설명하고, 그 유형에 대해 이야기하는 것으로 여정을 시작할 것입니다.

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챗봇이란 무엇인가?

챗봇은 사람들과 대화하고 응답하도록 만들어진 로봇입니다. 주로 업무를 자동화하고 효율성을 제공하는 데 사용됩니다.

챗봇의 종류는 무엇인가?

오늘날에는 고객 서비스 봇, 가상 비서 등 다양한 종류의 챗봇이 존재합니다.AI 동반자 애플리케이션. 기능, 목적 또는 기반 기술에 따라 분류하는 것은 종종 어렵습니다. 다양한 챗봇 유형 간의 차별이 항상 명확하지 않기 때문입니다. 챗봇을 구분하는 데 도움이 되는 경계가 때로는 모호해져 챗봇 분류가 어려운 과제가 됩니다.

이 모든 것을 더 쉽게 이해할 수 있도록, 우리는 이 내용을 2가지 범주로 나누었습니다. 아직 챗봇의 종류가 몇 가지인지에 대한 명확한 답은 없지만.

다음은 주요 범주와 그 변형에 대한 설명입니다:

기능에 따라

기능, IT 분야에서 이 단어를 언급할 때, 이는 컴퓨터의 용량과 능력이 얼마나 잘 작동하는지를 의미합니다. 일반적인 언어로 말하면, 이는 특정 작업을 얼마나 잘 수행하는지를 의미합니다.

기능을 기반으로, 챗봇에는 세 가지 유형이 있습니다. 아래와 같이 명명된 것들:

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  업무 지향형 챗봇:

이 챗봇들은 작업을 효과적이고 효율적으로 완료하도록 설계되었습니다. 업무 지향형 챗봇은 다음과 같이 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다:

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  규칙 기반 챗봇:

규칙 기반 챗봇은 다음과 같은 규칙에 따라 작동합니다. 사용자가 질문하는 것에 답하기 위해 특정 지침에 따라 움직입니다. 예측 가능하고 명확한 구조를 가진 작업을 처리하는 데 적합합니다. 은행 앱에서 규칙 기반 챗봇을 상상해 보세요. 문제를 해결하거나 계정에 대한 정보를 제공하기 위해 일련의 질문을 안내할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 판매원이 전화에서 사용하는 방식과 유사하게 작동합니다. 스크립트 또는 지침에 따라 움직입니다. 따라서 예측 가능하고 반복적인 작업 또는 시간이 많이 소요되고 지루한 작업 처리에 효과적이고 효율적입니다.

예를 들어, 은행은 대부분의 계정 관련 문의에 규칙 기반 챗봇을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 문의의 단계는 인간과 봇 모두에게 동일합니다.

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  AI 기반 챗봇:

AI는 인공지능을 의미하며, 이러한 챗봇은 NLP(자연어 처리) 및 다양한 머신러닝 프로그램을 사용하여 작동합니다.

그래서 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML)은 무엇을 할 수 있을까요? 이들은 사용자와 상호 작용하고, 사용자의 조건에 따라 대화하는 내용을 학습할 수 있습니다. 사용자가 이들과 더 많이 상호 작용할수록, 그들의 텍스트는 더 좋고 적응력이 높아집니다.

이 챗봇들은 고객 지원 도구로서, 간단한 질문에 답변하고 복잡한 질문은 사람에게 전달하는 고객 서비스 분야에서 인기가 있습니다.

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  하이브리드 챗봇

하이브리드 챗봇은 가장 인기 있는 챗봇으로, 양쪽의 장점을 모두 제공합니다. 즉, AI 챗봇과 규칙 기반 챗봇의 기능을 모두 가지고 있습니다.

일상적인 작업뿐만 아니라 복잡한 작업에도 유용합니다. 챗봇은 머신러닝을 통해 더 까다로운 질문에 답변할 수 있습니다. 또한, 챗봇의 AI 기능은 반복적인 작업과 복잡한 작업을 위한 잘 구조화된 계획을 실행하는 데 도움이 됩니다.

대화형 챗봇:

대화형 챗봇은 기능과 인간과의 대화 능력을 기준으로 명명됩니다. 인간의 자연스럽고 공감적인 면모를 모방하도록 설계되어, 사용자 맞춤형 챗봇을 만드는 데 인기 있는 선택입니다.

이 챗봇들은 사용자와 자연스럽고 매력적인 방식으로 대화합니다. 따라서, 엔터테인먼트나 동반을 위해 자주 사용됩니다. 두 가지 하위 카테고리는 다음과 같습니다:

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  오픈 도메인 챗봇

오픈 도메인 챗봇은 마치 모든 것에 대해 이야기할 수 있는 좋은 친구와 같습니다. 다양한 주제와 문제 없이 대화할 수 있습니다.

이 챗봇들은 날씨에 대한 이야기부터 조명 수리 방법까지, 다양한 주제에 대해 대화하고 주문을 처리할 수 있는 능력이 있습니다. 대부분의 질문에 답변하거나 응답할 수 있습니다.

가장 유사한 예는 구글 듀플렉스입니다. 이 챗봇은 자연스러운 대화를 통해 인간과 상호 작용하여 식당 예약이나 약속을 스스로 처리할 수 있습니다.

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  캐릭터 기반 챗봇

캐릭터의 정의를 살펴보면, 다른 사람들이 인지하거나 제시하는 특정 사람의 측면을 나타내는 단어라는 것을 알 수 있습니다. 또는 특정 캐릭터가 특정 상황에서 어떻게 반응할 것인지에 대한 기대라고 할 수 있습니다.

캐릭터 기반 챗봇은 특정 캐릭터나 성격을 모방하거나 복제하도록 설계되거나 만들어졌습니다. 역할극이나 스토리텔링과 같은 특정 목적을 위해 만들어졌습니다.

이 챗봇의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 일관성입니다. 이러한 챗봇은 할당된 캐릭터와 매우 일관성을 유지합니다. 특정 캐릭터를 할당받고 질문을 하면, 받을 답변은 해당 캐릭터의 말투와 행동을 반영할 것입니다.

창의적인 챗봇

만약 모든 챗봇이 수업의 학생이라면, 이 챗봇들은 수업 내에서 가장 창의적인 학생들일 것입니다. 틀을 벗어난 사고를 하는 학생들입니다. 이러한 봇들은 텍스트, 이미지 등 다양한 형태로 다른 유형의 콘텐츠를 생성하는 독특한 방식으로 상호 작용합니다.

창의적인 챗봇의 하위 카테고리는 다음과 같습니다:

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  생성형 AI 챗봇

생성적 AI 챗봇는 AI 산업에서 가장 인기 있는 분야 중 하나입니다. 실제로 좋은 예는 ChatGPT입니다.

이 챗봇들은 창의적이고 개방적인 응답을 생성할 수 있습니다. 뿐만 아니라 시, 이야기, 수수께끼 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수도 있습니다.

이는 LLM 모델의 도움으로 가능합니다. LLM은 Large Language Model의 약자입니다. 이러한 모델은 엄청난 양의 데이터와 정보로 훈련됩니다. 이는 기본적으로 기계 학습의 하위 집합이며, 이를 통해 창의적이고 복잡한 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다.

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  실험적인 챗봇

실험적인 챗봇은 기능의 한계와 가능성을 탐구하기 위해 만들어졌습니다. 이러한 실험적인 챗봇은 인터랙티브 게임, 시뮬레이션, 또는 새로운 분야에서 새로운 길을 열도록 돕는 창의적이고 독창적인 접근 방식에 사용됩니다.

이는 인간과 기계 간의 상호 작용에서 새로운 가능성을 테스트하고 탐구하기 위한 놀이터와 같습니다. 유명한 실험적인 챗봇의 예로는 Cleverbot, Mitsuki, 그리고 더 많은 예가 있습니다.

결론

이 블로그에서 우리는 다양한 종류의 봇에 대해 이야기했습니다. 우리는 기본 질문인 '챗봇이란 무엇인가?'로 논의를 시작했습니다. 그런 다음, 모든 범주를 기록하는 것이 불가능하다는 것을 설명했습니다.

다음 섹션에서는 다양한 챗봇과 그 분류의 기초에 대해 이야기할 것입니다. 이는 몇 가지 하위 범주와 그 하위 범주로 구성된 두 가지 범주입니다.

여기까지입니다. 이 블로그가 유익하고 도움이 되었기를 바랍니다.

마지막까지 읽어주셔서 감사합니다.