AI 도슨트 제작과 대화형 전시 안내 사례

전시 해설 데이터를 학습시킨 대화형 AI에 음성·텍스트 인식과 캐릭터(아바타) 응답 화면을 결합하면, 관람객의 질문에 실시간으로 답하는 AI 도슨트를 구성할 수 있습니다. 특히 해외 전시처럼 다양한 언어·억양에 대응해야 하는 환경에서 유용합니다. 이 글에서는 라온스퀘어가 실제로 구축한 사례를 통해 AI 도슨트의 구성 요소를 살펴봅니다.

AI 도슨트의 구성 요소

전시 해설 데이터베이스, 음성·텍스트 인식 엔진, 대화형 응답 로직(LLM 기반), 캐릭터·아바타 출력 화면 네 가지로 구성됩니다. 답할 수 있는 범위(제품 특징, 회사 철학 등)를 사전에 정의하고, 범위를 벗어난 질문은 담당자 안내로 연결하는 예외 처리가 필요합니다.

라온스퀘어 실제 사례

다국어·다양한 억양 대응 준비

전시 콘텐츠 관련 Q&A 데이터, 캐릭터 설정(말투·페르소나), 다국어 지원 여부를 사전에 준비해야 합니다. 솔루엠 사례처럼 해외 전시라면 자연어 처리 엔진이 다양한 억양의 질문을 인식하도록 사전 테스트를 충분히 거치는 것이 중요합니다.

자주 묻는 질문

Q. 답변 범위를 벗어난 질문을 받으면 어떻게 되나요?

A. "잘 모르겠다"는 답변과 함께 담당자 안내로 연결하는 예외 처리를 구성하는 것이 일반적이며, 이런 질문 로그를 데이터베이스 보강에 활용할 수 있습니다.

Q. 답변 범위를 넓게 잡을수록 좋은 거 아닌가요? 왜 미리 범위를 제한하나요?