RBM 에이전트가 사용자와 커뮤니케이션할 때 에이전트는 추천 답변, 추천 작업, 키워드를 사용하여 대화를 안내합니다. 이러한 도구는 에이전트가 인식하고 쉽게 반응할 수 있는 특정 방식으로 응답하라는 메시지를 사용자에게 표시합니다.
하지만 이러한 유형의 유도 대화는 부자연스럽게 느껴질 수 있으며 사용자는 응답을 자유롭게 입력할 수 있습니다. 대화 방식으로 사용자와 소통하려면 에이전트가 자연어 이해 (NLU)를 사용하여 사용자의 응답을 해석하고 에이전트가 이해할 수 있는 내용으로 변환해야 합니다.
Dialogflow는 자연스러운 사용자 입력을 처리하여 알려진 인텐트에 매핑하고 적절한 응답으로 응답하는 NLU 모듈입니다. Dialogflow를 RBM 에이전트와 통합하면 단일 RBM API 호출로 대화를 시작한 다음 Dialogflow 에이전트가 사용자를 이해하고 응답하도록 할 수 있습니다. Dialogflow는 풍부한 응답과 웹훅 호출을 인프라에 처리하여 사용자가 설계하고 싶은 대로 개인적이고 동적인 대화를 만듭니다.
사용 방법
RBM 에이전트가 Dialogflow 통합을 사용할 때 Dialogflow는 사용자와 RBM 에이전트 간의 모든 메시지를 처리합니다. 하지만 RBM 에이전트가 대화를 시작하려면 API를 호출해야 합니다. 이 통화에는 연락하려는 사용자의 전화번호 및 Dialogflow 에이전트에서 트리거할 첫 번째 인텐트(일반적으로 사용자와 대화를 시작하기 위한 인텐트)가 포함됩니다.
그러면 RBM 플랫폼이 Dialogflow 에이전트에 연결하여 지정된 인텐트를 트리거합니다.
Dialogflow가 RBM 플랫폼이 사용자에게 전송하는 응답을 전송합니다.
사용자가 응답하면 RBM 플랫폼은 이 응답을 Dialogflow로 다시 전송합니다. Dialogflow는 사용자의 텍스트를 처리하고 응답을 반환합니다.
Dialogflow 에이전트와 사용자는 대화가 끝날 때까지 RBM 플랫폼을 통해 계속 서로 응답합니다.
디자인 고려사항
Dialogflow 통합을 사용할 때는 다음 고려사항에 유의하세요.
- Dialogflow에서 에이전트의 대화와 기능을 설계해야 합니다.
- RBM 에이전트에서 Google Cloud Pub/Sub가 사용 중지되었습니다. Dialogflow 에이전트는 사용자 생성 응답과 이벤트를 모두 처리합니다.
- Dialogflow 통합은 캘린더 일정 만들기 추천 작업을 지원하지 않습니다.
다음 단계
RBM 에이전트를 Dialogflow와 통합하려면 Dialogflow 에이전트를 만들고 RBM 에이전트에 Dialogflow를 사용 설정합니다.
RBM과 Dialogflow 에이전트가 통합되면 RBM의 제안과 리치 카드를 활용하는 응답을 설계한 다음 대화를 시작하여 빌드한 내용을 테스트합니다.