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응답관리 > 인텐트

질문의 목적을 분류하고 응답의 시작점을 정하는 기능

Intent Guide

인텐트는 사용자의 질문을
목적 기준으로 묶는 기능입니다

사용자는 같은 의미를 여러 방식으로 말합니다. 인텐트는 그런 다양한 표현을 하나의 질문 목적로 묶어 챗봇이 일관되게 답변하도록 돕습니다.

한 줄 정의

인텐트는 사용자의 질문 문장이 아니라 질문의 목적을 구분하는 기준입니다.

왜 필요한가요?

비슷한 질문을 같은 의미로 이해해야 답변 품질이 흔들리지 않고 운영이 쉬워집니다.

무엇과 연결되나요?

인텐트는 연결된 스킬을 실행하거나 플로우 시작점으로 이어질 수 있습니다.

사용자의 말
배송 언제 와요?
인텐트
배송 상태 확인
연결 동작
배송 안내 스킬 실행
Difference

인텐트와 스킬은 역할이 다릅니다

이 둘을 섞어서 이해하면 설정이 꼬이기 쉽습니다. 인텐트는 분류 기준이고, 스킬은 실제 응답과 동작입니다.

인텐트

사용자가 무엇을 원하는가

  • 배송 조회
  • 환불 문의
  • 영업시간 문의
  • 서류 제출 방법 문의
스킬

그 요청에 대해 챗봇이 무엇을 할 것인가

  • 배송 상태 안내 문구 출력
  • 정책 카드형 응답 제공
  • 외부 API 호출
  • 단계형 안내 시작
Screen

인텐트 관리 화면에서는 이런 항목을 다룹니다

현재 응답관리 > 인텐트 화면 기준으로 운영자가 직접 확인하고 수정하는 핵심 항목입니다.

인텐트 이름
학습 문구 개수
정확도
연결된 스킬 수
활성/비활성 상태
현재 화면에서 할 수 있는 일
인텐트 목록 확인
인텐트 검색
새 인텐트 추가
기존 인텐트 수정
활성/비활성 관리
연결된 스킬 확인
여러 인텐트 선택 후 삭제
Design

좋은 인텐트는 적절하게 나누는 것이 핵심입니다

많이 만드는 것이 중요한 게 아니라, 너무 넓지도 너무 잘지도 않게 경계를 잡는 것이 중요합니다.

너무 넓게 만들지 않습니다

질문 목적이 너무 넓으면 서로 다른 문의가 한 인텐트에 섞여 정확도가 떨어집니다.

좋은 방향
  • 배송 상태 확인
  • 반품 배송비 문의
  • 영업시간 문의
피해야 할 방향
  • 일반 문의
  • 고객 요청
  • 안내

너무 잘게 쪼개지도 않습니다

초기부터 지나치게 세분화하면 유지보수가 어려워지고 중복 인텐트가 늘어납니다.

좋은 방향
  • 배송 문의
  • 비밀번호 재설정
  • 서류 제출 방법
피해야 할 방향
  • 배송_오늘출발_문의
  • 배송_택배사_문의
  • 배송_주말수령_문의

사용자 표현으로 설계합니다

운영자 용어가 아니라 실제 사용자가 말할 법한 표현을 기준으로 생각해야 합니다.

좋은 방향
  • 비밀번호 바꾸고 싶어요
  • 서류는 어디에 내나요?
  • 택배 조회해줘
피해야 할 방향
  • 회원 인증 정보 변경 프로세스
  • 민원 제출 프로시저
Training Phrases

학습 문구는 다양성과 현실성이 중요합니다

학습 문구는 사용자가 실제로 할 법한 질문 표현입니다. 많이 넣는 것보다 다양한 표현을 균형 있게 넣는 편이 더 중요합니다.

작성 원칙
  • 문장 수보다 표현의 다양성이 더 중요합니다.
  • 짧은 질문, 완전한 문장, 구어체 표현을 함께 넣는 것이 좋습니다.
  • 챗봇이 말할 답변 문장을 학습 문구에 넣으면 안 됩니다.
  • 비슷한 인텐트끼리는 학습 문구가 겹치지 않게 경계를 분명히 해야 합니다.
예시: 배송 상태 확인
배송 언제 오나요?
택배 어디쯤 왔나요?
주문한 상품 배송 조회하고 싶어요
내 주문 배송 상태 알려줘
아직 배송 시작 안 됐나요?
Confidence

정확도는 인텐트 선택 기준을 조절합니다

이 질문이 정말 이 인텐트가 맞는지 판단할 때 어느 정도 확신이 있어야 선택할지를 정하는 값입니다.

값이 높을 때
  • 더 확실할 때만 해당 인텐트로 판단합니다.
  • 엉뚱한 인텐트로 연결되는 위험이 줄어듭니다.
  • 조금 애매한 표현은 놓칠 수 있습니다.
값이 낮을 때
  • 조금만 비슷해도 해당 인텐트로 잡을 수 있습니다.
  • 다양한 표현을 더 넓게 수용할 수 있습니다.
  • 다른 인텐트와 혼동될 가능성이 커질 수 있습니다.
처음에는 기본값 근처에서 시작하고, 실제 대화 히스토리를 보며 조정하는 것이 가장 현실적입니다.
Examples

좋은 예시와 나쁜 예시를 함께 보는 것이 빠릅니다

인텐트 설계는 글로만 읽는 것보다 실제 예시를 같이 볼 때 훨씬 이해가 쉽습니다.

좋은 예시 1. 영업시간 문의

몇 시까지 운영하나요?영업시간 알려주세요주말에도 운영하나요?오늘 몇 시에 문 닫아요?

좋은 예시 2. 비밀번호 재설정

비밀번호를 잊어버렸어요비밀번호 바꾸고 싶어요로그인 비밀번호 재설정 어떻게 하나요?계정 비밀번호 찾고 싶어요

좋지 않은 예시

일반 문의배송은 2~3일 소요회원 상태 전환 프로세스
Workflow

처음에는 이 순서로 운영하는 것이 좋습니다

인텐트는 처음부터 완벽하게 만들기보다, 자주 들어오는 질문부터 정리하고 운영 중 계속 다듬는 방식이 가장 안정적입니다.

1
자주 들어오는 질문을 먼저 모읍니다.
2
같은 목적의 질문끼리 묶어 인텐트를 정리합니다.
3
운영자가 이해하기 쉬운 이름을 붙입니다.
4
실제 사용자 표현을 기준으로 학습 문구를 등록합니다.
5
연결할 스킬을 정하고 테스트합니다.
6
대화 히스토리를 보며 표현과 임계값을 계속 조정합니다.
가장 중요한 한 문장

인텐트는 챗봇이 사용자의 문장을 읽고 무엇을 원하는 질문인지 판단하기 위한 기준입니다.