주간 루프: 챗봇 정체를 해결하는 간단한 방법

이 글에서는 챗봇을 지속적으로 개선하는 방법을 소개하며, 모든 오류를 반복적인 개선을 위한 신호로 처리하는 데 중점을 둡니다. 핵심 개념은 매주 반복되는 루프입니다. 사용자 질문, 어시스턴트 결정, 정보 출처, 답변, 대체 방법을 추적하기 위한 효율적인 계측을 구현합니다. 미응답 질문에 대한 명확한 규칙을 정의하고, 노이즈와 실제 차이를 구분합니다. 미응답 질문 대기열을 매주 검토하고, 유사한 문제를 그룹화하여 해결책을 적용합니다(가드레일 강화 또는 지식 베이스 업데이트). 마지막으로, 명확한 책임을 할당하고, 주요 지표(미응답률, 첫 번째 수정까지 걸린 시간, 수락률 등)를 측정합니다. 일관된 반복을 통해 더 큰 모델이 필요 없이 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.