GenAI 기반 에이전트를 위한 콘텐츠가 준비되어 있나요? 라는 문서에 대한 번역입니다. 개인적인 학습 용도이며, 아마도 이 글을 보는 것보다 이 글을 작성한 시점보다 좀 더 나아진 기계번역의 힘을 빌리는 것이 좀 더 좋은 방법이라 생각됩니다.
인간 사용자와 마찬가지로 GenAI는 정확한 응답을 생성하기 위해 정교하고 풍부한 텍스트 정보가 필요합니다. 새로운 시대에 대비하여 콘텐츠를 준비하는 방법은 다음과 같습니다.
생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence, GenAI)의 등장은 셀프 서비스(사용자 스스로 처리하는 서비스, 예를 들면 검색, 키오스크 같은)에 영향을 미쳤습니다. 고객은 더 이상 검색 키워드를 입력하고 원하는 정보를 찾기 위해 몇 개의 기사를 찾아보는 데 관심이 없습니다. 대신 질문에 대한 정확한 답변을 제공하는 ChatGPT와 같은 대화형 검색을 활용합니다. 기본 콘텐츠는 고객의 기대에 부응하고 GenAI가 오작동을 일으키지 않도록 신뢰할 수 있는 것이어야 합니다.
전 세계 많은 기업들이 지식 기반에 GenAI 대화형 검색을 적용하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 이러한 지식 기반의 기본 콘텐츠는 여전히 사람이 사용하기 위해 작성되었으며 다음과 같은 인간의 요구 사항을 충족하는 데 중점을 두고 있습니다:
→ 콘텐츠는 일반적으로 간결하며, 인간의 주의 집중 시간의 한계에 맞춰져 있습니다.
→ 콘텐츠를 이해하기 쉽도록 애니메이션 GIF, 이미지, 동영상 등의 리치 미디어 콘텐츠로 보완하는 경우가 많습니다.
→ 추가 참조를 위해 다양한 관련 문서에 대한 하이퍼링크가 추가됩니다.
그러나 GenAI 기반 에이전트를 위한 콘텐츠 작성은 다음과 같은 다양한 요구 사항을 충족해야 합니다:
→ GenAI 기반 에이전트는 텍스트를 많이 사용하므로 기본 콘텐츠는 가능한 한 설명이 많아야 합니다.
→ 채팅과 같은 인터페이스의 특성을 고려할 때 기본 콘텐츠는 보다 일반적인 페르소나의 대화 스타일로 작성되어야 합니다.
→ GenAI가 엉뚱한 답변이 아닌 정확한 답변을 제공하려면 적절한 비즈니스 용어집이 필요합니다.
고객이 ChatGPT와 같은 대화형 검색을 사용하고 있고 기존 콘텐츠가 GenAI 기반 에이전트의 요구 사항을 수용하도록 조정되지 않았다면 콘텐츠 점검을 실시해야 할 때입니다. 고객에게 신뢰할 수 있는 응답을 제공하려면 기본 콘텐츠가 GenAI 친화적이어야 합니다. 이 문서에서는 GenAI 에이전트가 구축할 수 있도록 콘텐츠를 준비하기 위한 일련의 평가 기준을 제공합니다. 콘텐츠 평가에서는 콘텐츠의 최신성, 콘텐츠 구조, 비즈니스 용어집 등의 콘텐츠 품질 문제에 중점을 둡니다.
콘텐츠 최신성(Content freshness)
GenAI 기반 에이전트가 고객에게 정확한 정보를 제공하려면 기본 콘텐츠가 항상 최신 상태여야 합니다. 따라서 지식창고의 모든 콘텐츠에 '마지막 수정'/'마지막 업데이트' 날짜가 메타데이터에 추가되어 있는지 확인하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 GenAI 기반 에이전트가 고객의 질문에 적시에 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 콘텐츠의 최신성을 확인하는 좋은 방법은 시간을 기준으로 콘텐츠를 몇 개의 버킷(예: 1개월 된 콘텐츠, 3개월 된 콘텐츠, 3개월 이상 된 콘텐츠)으로 분류하는 것입니다. 그런 다음 콘텐츠 검토의 우선 순위를 정하여 지식창고가 최신 상태로 유지되도록 하세요. 새로운 정보를 자주 추가해야 하므로 항상 최신 상태로 유지해야 하는 콘텐츠에 집중하세요. 기술 문서 작성 팀 내에 좋은 프로세스를 적용하세요.
콘텐츠 구조(Content structure)
콘텐츠 구조는 GenAI 기반 에이전트가 문서 내 각 하위 섹션의 중요성을 이해하는 데 매우 중요합니다. 문서 콘텐츠 계층 구조는 H1 - H6 태그를 사용하여 준수할 수 있습니다. 이러한 콘텐츠의 시맨틱 구조는 GenAI 기반 에이전트가 문서의 적절한 하위 섹션 내에서 관련 정보를 검색하여 고객의 질문에 답변하는 데 도움이 됩니다. 콘텐츠 평가 중에 문서 콘텐츠가 시맨틱 규칙에서 벗어나는 경우가 있는지 확인합니다. 평가가 끝나면 기술 전문가는 문서의 각 섹션을 재구조화하여 정보 흐름을 간소화하고 여러 섹션 간의 전환을 보다 명확하게 하는 데 집중할 수 있습니다.
문서 콘텐츠(Article content)
모든 콘텐츠가 정교하게 작성되도록 문서 콘텐츠를 수정해야 합니다. 더 많은 텍스트 콘텐츠를 추가하여 콘텐츠를 최대한 설명적으로 만드세요. 자연어의 힘을 활용하는 GenAI의 특성을 고려할 때 지식창고 콘텐츠의 의미와 영역을 이해하려면 더 많은 콘텐츠가 필요합니다. 콘텐츠를 검토할 때 문서의 목적이 명확하게 표현되어 있고 범위가 명확하게 정의되어 있는지 확인하세요. 문서 콘텐츠의 성격에 따라 문서의 다음 하위 섹션에 절차적 단계를 추가할 수 있습니다. 기타 관련 콘텐츠는 올바른 콘텐츠 구조에 따라 문서에 추가할 수 있습니다.
대명사 '그것(it)'은 단락 내에서 사용할 수 있지만 다음 단락의 내용을 참조하는 데는 사용할 수 없습니다. 새 단락에서 주어를 반복합니다. 그 이유는 GenAI 기반 에이전트가 적절한 문맥을 생성하기 위해 콘텐츠를 덩어리로 묶어 작동하는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 프레임워크를 사용하기 때문입니다. 청크된 콘텐츠에 '그것'이 사용되면 관련성을 잃을 수 있습니다! 평가가 끝나면 테크니컬 라이터는 기존 문서에 더 많은 콘텐츠를 추가하는 데 집중할 수 있으므로 GenAI 기반 에이전트는 콘텐츠에 대한 전체적인 관점을 얻을 수 있습니다. 그림 1은 Airtable의 정교한 '시작하기 가이드'의 예를 보여줍니다. 고객이 GenAI 에이전트 대신 지식창고 콘텐츠와 직접 상호작용하기를 원할 경우 GenAI 툴킷에는 문서 콘텐츠를 요약하는 기술도 포함되어 있습니다.
자주 묻는 질문(FAQs)
콘텐츠를 평가하는 동안 문서 콘텐츠에 FAQ가 있는지 확인하세요. 없는 경우에는 지식창고의 각 문서에 FAQ를 추가하는 것이 중요합니다. FAQ를 만들기 위한 콘텐츠는 고객 지원 채널에서 가져올 수 있으므로 GenAI가 일반적인 질문에 더 적합하게 답변할 수 있습니다. 또한 기존 콘텐츠에 대한 FAQ는 GenAI 기반 에이전트가 문서 콘텐츠의 뉘앙스를 이해하는 데 도움이 됩니다. 테크니컬 라이터는 새로운 고객 질문에 대응하기 위해 정기적으로 FAQ를 업데이트해야 합니다. 이렇게 새로운 지식을 추가하면 GenAI 기반 에이전트가 안정적이고 일관된 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다. 그림 2는 문서 콘텐츠에 대한 FAQ의 예를 보여줍니다.
비즈니스 용어 사용(Business glossary usage)
평가하는 동안 전체 지식창고 콘텐츠의 모든 비즈니스 용어를 평가하세요. 지식창고 전체에서 일관된 비즈니스 용어를 사용하는 것은 모호함과 혼란을 없애는 데 필수적입니다. 예를 들어 '클라이언트', '고객', '사용자', '이해 관계자'와 같은 용어를 동의어로 사용하는 경우 이러한 용어 간의 '문장 유사성'은 매우 비슷하지만 비즈니스 정의가 다를 수 있으므로 GenAI가 혼동을 일으킬 수 있습니다. 따라서 GenAI 기반 에이전트는 고객의 질문에 사용된 용어에 따라 일관성 없는 응답을 생성할 수 있습니다. 평가하는 동안 비즈니스 용어 목록과 그 정의가 포함된 비즈니스 용어집을 만드세요. 그런 다음 모든 콘텐츠를 다시 검토하여 비즈니스 용어가 일관되게 사용되는지 확인하세요. 이렇게 하면 GenAI 기반 에이전트가 고객에게 명확한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.
기타 측면
테크니컬 라이터는 GenAI 기반 에이전트를 배포하는 동안 지식창고 콘텐츠와 관련된 전처리 단계를 알고 있어야 합니다. GenAI 기반 에이전트를 구현하는 공급업체/개발자가 콘텐츠의 전처리 단계 목록을 제공할 수 있습니다. 변수, 스니펫, 테이블, 코드 조각 및 콘텐츠 레이블이 RAG 프레임워크에서 추가 처리를 위해 전송되기 전에 어떻게 전처리되는지 이해하는 것이 중요합니다. 또한 테크니컬 라이터는 공급업체/개발자로부터 해당 도구의 콘텐츠 청킹(content chunking) 전략에 대한 정보를 구해야 합니다.
다음 단계
GenAI 기반 에이전트를 통해 콘텐츠에 액세스하는 고객 행동의 변화로 인해 콘텐츠 개편이 필요합니다. 이제 고객은 글머리 기호, 표, 언어 기본 설정 등 GenAI로부터 받는 응답의 형식을 선택할 수 있습니다. 따라서 일반적인 형식과 대화 스타일로 콘텐츠를 작성하면 GenAI 기반 에이전트가 고객 페르소나와 개인 선호도에 따라 적절한 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다. 콘텐츠 평가가 끝나면 기술 문서 작성 팀은 GenAI 기반 에이전트의 요구를 충족하기 위해 지식창고 콘텐츠를 강화하기 위한 노력을 평가하고 우선 순위를 정해야 합니다. 지식창고 전체를 대대적으로 개편해야 하는 경우에는 정보 설계자를 참여시키는 것이 좋습니다.
결론
지식창고에 GenAI 기반 에이전트를 배포하기 전에 콘텐츠 평가는 필수입니다. 기존 지식창고 콘텐츠를 GenAI 기반 에이전트의 특성에 맞게 개선해야 합니다. 시의적절하고 정확한 콘텐츠는 지식창고에 대한 신뢰를 구축하여 GenAI가 안정적이고 일관된 답변을 제공할 수 있도록 합니다. 지식창고 전반에 걸쳐 일관된 비즈니스 용어를 활용하면 GenAI가 최대한 명확하게 답변을 생성하고 착각을 줄일 수 있습니다.
GenAI 기반 에이전트가 고객과 소통하여 더욱 풍부한 지식 경험을 제공할 수 있도록 콘텐츠를 준비해 보세요.
