Q. [대화의도 목록]에 저장된 내용과 실제 챗봇이 말하는 답변이 똑같지 않아요.

분명히 대화의도 목록(데이터베이스)에는 A라고 저장되어 있는데, 챗봇은 A'라고 말하거나 문장을 조금 바꿔서 말합니다. 왜 저장된 그대로 출력되지 않나요?

A. AI가 실시간으로 문장을 '재구성'하여 더 자연스럽게 말하기 때문입니다.

이는 오류가 아니며, 생성형 AI(RAG 모델)가 사람처럼 자연스럽게 대화하기 위한 핵심 기능입니다.
과거의 챗봇은 저장된 문장을 단순히 '복사+붙여넣기' 했지만, 클라우드튜링의 AI는 검색된 정보를 바탕으로 답변을 실시간으로 '작문' 합니다.

🔍 AI 챗봇의 답변 생성 과정 (RAG 방식)

클라우드튜링은 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용하여 다음과 같은 2단계를 거쳐 답변을 내보냅니다.

1. 정보 검색 (Retrieval)
사용자가 질문을 하면, AI는 질문의 의도를 파악하고 업로드된 문서(지식 데이터베이스)에서 가장 관련 있는 정보 조각들을 찾아냅니다.

2. 답변 생성 (Generation)
찾아낸 정보 조각들을 재료로 삼아, 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자의 질문 맥락에 가장 잘 어울리는 문장으로 답변을 새로 씁니다.
따라서 저장된 텍스트를 그대로 읊는 것이 아니라, 상황에 맞게 말을 다듬어서 내보내게 됩니다.

💡 왜 이렇게 작동하나요? (장점)

저장된 대로만 말하지 않고 매번 생성하는 방식은 다음과 같은 강력한 장점이 있습니다.

사람 같은 자연스러움 : 사용자가 "가격 알려줘"라고 하든 "얼마야?"라고 하든, AI는 질문의 뉘앙스에 맞춰 가장 자연스러운 대화체로 답변합니다.
복합 질문 해결 (정보 취합) : 답변 목록에는 '주소'와 '전화번호'가 따로 저장되어 있어도, 사용자가 "주소랑 전화번호 알려줘" 라고 한 번에 물으면 AI가 두 정보를 합쳐서 하나의 완벽한 문장으로 만들어줍니다.
필요한 정보만 요약 : 반대로 답변 목록에 긴 정보가 있더라도, 사용자가 그중 일부만 물어보면 필요한 핵심만 뽑아서 간결하게 답변합니다.

📝 예시로 살펴보기

Case 1. 여러 정보를 합쳐서 답변하는 경우

저장된 데이터:

답변 A: 회사의 주소는 서울시 강서구 마곡중앙6로 11입니다.

답변 B: 대표 전화번호는 02-332-4320입니다.

답변 C: 이메일은 help@cloudturing.com입니다.

사용자 질문: "회사 위치랑 연락처, 메일 주소 싹 다 알려줘."

챗봇의 실제 답변: "회사의 주소는 서울시 강서구 마곡중앙6로 11이며, 전화번호는 02-1234-5678입니다. 이메일 문의는 help@cloudturing.com으로 주시면 됩니다."

(저장된 A, B, C를 AI가 실시간으로 합쳐서 문장으로 만듦)

Case 2. 긴 정보에서 필요한 것만 답변하는 경우

저장된 데이터: (주소와 전화번호가 한 문단에 길게 적혀 있음)

사용자 질문: "전화번호가 뭐야?"

챗봇의 실제 답변: "대표 전화번호는 02-1234-5678입니다."

(주소 정보는 제외하고 질문한 전화번호만 쏙 뽑아서 답변함)

✅ 결론

챗봇이 답변 목록과 토씨 하나 틀리지 않고 똑같이 말하지 않는 것은, 더 똑똑하고 맥락에 맞는 답변을 주기 위한 AI의 정상적인 작동입니다.

만약 "법적 고지사항" 이나 "규정" 처럼 토씨 하나라도 틀리면 안 되는 답변이 있다면, [버튼 기능] 을 활용하거나 페르소나 설정에서 "사실 그대로 간결하게 답변해줘" 라고 요청사항을 넣는 것을 권장합니다.