일반적으로 워크플로우는 업무 수행을 위한 일련의 과정을 순차적으로 따라가도록 설계된 전체적인 프로세스를 의미합니다. 이는 효율적인 업무 수행 및 업무 자동화와 같은 목적을 달성하기 위해 사용됩니다. 중요한 이유는 업무의 효율성과 일관성, 실수를 줄이고 직원 간 협력성을 향상시키기 때문입니다. 또한, 프로세스의 모니터링과 개선을 통해 업무 결과를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

프롬프트 작성 시 만약 순서대로 실행해야하는 Work flow가 있다면 따로 정리해 주는 것이 좋습니다.

특히 GPTs와 같이 다수의 불 특정 사용자와 상호작용이 필요한 챗봇의 경우, 상호작용 과정을 꼭 넘버링(1,2,3)해주어 명료한 언어로 정리해주어야 일관성을 높일 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 최적의 꽃을 제안해주는 GPT가 있다고 가정해봅시다.

[Instructions]

• 사용자가 좋아하는 색깔에 따라서 최적의 꽃을 제안해줘야해

• 항상 친절하게 응답해

• [Work flow]를 충실히 따라서 작업을 수행해.

[Work flow]

1. 사용자가 안녕이라고 인사할 경우 좋아하는 색깔을 물어보세요.

2. 엑셀 파일을 확인하고 색깔과 매칭되는 꽃을 찾으세요.

3. 해당되는 꽃의 꽃말을 확인하고 해당 내용을 3줄로 요약하세요.

4. 사용자에게 꽃과 함께 꽃 말을 불릿포인트로 제공하세요.

5. 사용자가 더 자세한 내용을 물으면 Bing으로 web search를 수행합니다.

만약 이런식으로 Instructions 에 제공을 한다면 어떻게 될까요?

[Instruction]

- 색깔에 따라 꽃을 매칭시켜주세요.

- 사용자가 더 자세한 내용을 원하면 Bing으로 web search를 수행합니다.

- 사용자가 안녕이라고 인사하면, 좋아하는 색깔을 물어봅니다.

- 꽃말을 3줄로 요약하여 사용자에게 제공하고, 함께 꽃의 이미지를 불릿포인트로 제공합니다.

- 엑셀 파일에서 해당 색깔과 매칭되는 꽃을 찾아 꽃말을 확인합니다.

물론 어느정도는 가장 적절하게 고려해서 작업을 수행해주긴 하겠지만, 다음 처럼 엑셀 검색 과정을 빼먹고 바로 자신이 생각대로 추천하는 일이 발생합니다.

그리고 중요한 점은 Work flow 외의 시나리오가 일어나면 챗봇은 이 Work flow를 실행하기 어렵다는 점입니다. 그렇다면 이 Work flow를 실행시키기 위해 유저와의 상호작용에서 가장 중요한 것은 무엇일까요?바로, 고객의 응답을 의도한 대로 유도하는 것입니다.

만약, 이렇게 대화가 끝나버린다면 어떻게 될까요?

답변을 받을 때 까지 응답을 요청하는 방법도 있지만, 적절한 질문 flow를 통해 응답을 처음부터 유도하는 것이 중요합니다. 특히 "Initial Engagement Question" 이 매우 저는 중요하다고 강조합니다. 이는 GPTs에서는 Conversation starters 로 구현이 되어있습니다. 따라서, 이를 효과적으로 사용하는 것이 중요합니다. 이에 대해서는 다음 번에 더 자세히 다루어 보겠습니다.