- 사전 설계된 대화 흐름(시나리오 트리)을 따라 사용자의 입력에 단계적으로 응답하는 구조
- 열린 질문 대신 선택지를 먼저 제시하고 다음 질문으로 유도하는 방식. 사용자 입력을 "이해"하기보다 관리하는 데 중점
- 예약, 신청, 상담 접수, 설문, 제품 추천 등 대화 흐름이 반복적인 업무에 적합
- 프로세스는 챗봇 요구사항 정의 → 시나리오 트리 설계 → 챗봇 구현 및 통합 → 테스트 및 유지보수(피드백 루프) 순으로 이어짐
챗봇 요구사항 정의 : 챗봇이 수행할 업무와 한계를 명확히 정의. 어떤 질문/요청을 처리할지, 버튼/텍스트 입력 등 UI 방식은 무엇으로 할지 결정
시나리오 트리 설계 : 사용자의 선택에 따라 대화가 어떻게 분기되는지 트리 구조로 정의. 조건 분기, 반복 처리, 대체 흐름 등을 포함. Rasa X, Botpress, Dialogflow 같은 시각화 도구로 드래그 앤 드롭 방식으로 설계 가능
챗봇 구현 및 통합 : Rasa가 가장 널리 사용되는 오픈소스 프레임워크. 사용자 입력은 인텐트로 분류되고, 인텐트에 따라 액션 실행. sentence-transformers/spaCy/FastText로 인텐트 분류 성능을 높일 수 있지만, 흐름 설계의 완성도가 기술보다 더 중요
테스트 및 유지보수 : 이탈 구간을 분석하고 시나리오 개선. 버튼 선택/입력 형식 제한/경고 메시지 등 UX 요소도 혼란 방지에 직결