LLM Agent, 불완전한 발화도 OK! Clarification 전략으로 사용자 경험 UP!

LLM 기반 Agent 기획 시, 기존 룰 기반 방식과 다른 접근 방식 필요

사용자 발화 해석을 위해, 불완전한 발화 유형 분류 및 Clarification 전략 적용

Clarification은 오류 수정이 아닌, 자연어 학습 UX를 위한 핵심 전략

불완전한 발화, 왜 문제인가?

사용자의 불완전한 발화는 Agent의 정확한 의도 파악을 어렵게 만든다. 따라서, Clarification 전략을 통해 사용자의 의도를 명확히 해야 한다. 구체적으로, Intention 해석 유형을 분류하고, 각 유형에 맞는 질문을 설계해야 한다. 결과적으로, 서비스 품질을 향상시키고, 사용자 이탈을 방지할 수 있다.

Clarification 전략의 핵심: 프롬프트 설계

Clarification은 단순한 질문이 아닌, 구조화된 프롬프트를 설계하는 과정이다. 따라서, Functional Slot과 Semantic Slot을 구분하여 질문을 구성해야 한다. 반면, 의도 해석 유형에 따라 다양한 질문을 설계해야 하는 어려움이 있다. 결과적으로, 자연어 학습 UX를 제공하고, Agent의 성능을 개선할 수 있다.

Clarification, 대화형 튜토리얼로 활용

Clarification 과정은 단순 오류 수정이 아닌, 대화형 튜토리얼로 활용해야 한다. 구체적으로, 사용자가 서비스와 효과적으로 소통하는 방법을 학습하도록 유도해야 한다. 따라서, 프롬프트 설계를 통해 대화 흐름을 제어하고, 의도전이와 같은 상황에 유연하게 대처해야 한다. 결과적으로, 사용자 만족도를 높이고, 서비스의 활용도를 증대시킬 수 있다.