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방문자의 질문에 승인된 지식에서 찾은 내용으로만 답하고, 답변 아래에 이어서 물을 만한 질문을 후속 버튼으로 내놓습니다. 답변에 들어간 숫자, 날짜, URL 같은 사실은 근거 지식의 원문과 같은지 검사하고, 통과하지 못하면 원문 카드나 정보 없음 안내로 바꿉니다. 지식에 없는 질문에는 내용을 만들지 않고 기관이 정한 담당처 연락처와 함께 제공된 정보만 안내한다고 알립니다. 성적이나 장학금 신청 상태처럼 연결된 시스템의 정보가 필요한 질문은 도구로 조회해 카드로 답하고, 로그인하지 않은 사용자에게는 로그인 후 다시 시도하라고 안내합니다.

방문자가 위젯을 열었을 때 보이는 시작 메뉴와 답변 뒤에 붙는 후속 버튼을 그룹과 액션 단위로 구성합니다. 액션은 승인 지식, 메뉴 이동, 질문 전송, 개인화 도구, 로그인, 안전 링크 중 하나이고, 개인화 도구는 로그인한 사용자에게만 실행됩니다. 안전 링크는 관리자가 등록한 URL로만 연결됩니다. 그룹과 액션을 저장하면 재배포 없이 위젯에 반영되고, 자유 입력은 시작 메뉴와 별개로 계속 쓸 수 있습니다.

대화, 피드백, 배치 수집에서 나온 질문과 답변 후보를 운영자가 검토해 지식으로 올릴지 정합니다. 후보는 검수 대기, 승인됨, 반려됨을 거치고, 승인할 때 카테고리와 우선순위를 정하며 반려할 때는 사유를 남겨야 합니다. 질문과 답변은 그대로 복제되어 등록되고 고침은 승인 뒤 지식 관리에서 하며, 승인된 것만 라이브 답변에 쓰입니다. 같은 질문이 들어온 빈도도 기록해 반복되는 질문부터 처리할 수 있습니다.

저장된 대화를 내용, 응답 종류, 기간으로 찾아 챗봇이 어떻게 답했는지 봅니다. 답변마다 응답 종류, 근거 지식과의 유사도, 사용자가 남긴 피드백이 기록되어 있어 잘못 답한 경우의 원인을 추적하는 데 씁니다. 답하지 못한 질문은 지식 후보로 보내 검수 대기열에 올릴 수 있습니다. 저장되는 메시지는 개인정보가 마스킹된 상태이고 관리자는 읽기만 할 수 있습니다.

챗봇이 얼마나 쓰이고 어떻게 응답하는지를 응답 수, 거절률, 피드백, 토큰 사용량으로 점검합니다. 거절률은 범위 밖 질문과 차단된 응답이 챗봇 응답 전체에서 차지하는 비율입니다. 응답은 FAQ, 도구, 거절, 일상 대화로 나눠 분포를 보고, 토큰은 입력과 출력으로 나눠 셉니다. 학생 채팅, 저작, 파이프라인 같은 워크로드별로 대화 수, 토큰, 추정 비용, 할당량 대비 사용 비율을 당월 누적으로 봅니다.

지식은 FAQ 직접 입력과 상담 Q&A로 등록하고, 문서는 마크다운 파일을 올려 검색 대상으로 쌓습니다. 올린 문서는 청크로 나뉘고 청크마다 임베딩이 만들어져 벡터 검색에 들어갑니다. 문서는 경로와 스냅샷 해시로 구분되고, 같은 경로에 다시 올리면 이전 활성본은 은퇴 처리되고 새 본이 활성이 됩니다. 문서별로 청크 수와 임베딩 수가 기록되어 적재가 끝까지 되었는지 볼 수 있습니다.

로그인한 사용자의 회원 정보를 사이트의 회원 API에서 가져오는 연결을 설정합니다. 인증은 HMAC 서명을 기본으로 Bearer, Basic, 사용자 지정 헤더 중에서 정하고, 시크릿은 값이 아니라 환경변수 이름으로만 지정합니다. 사용자 JWT의 값이나 고정값을 요청의 쿼리, 본문, 헤더에 넣고, 응답 JSON의 경로를 sub와 name 같은 신원 클레임과 추가 속성에 연결합니다. 제한시간과 캐시 TTL을 정하고 저장한 설정으로 연결 테스트를 돌리며, 조회한 정보는 챗봇 대화에만 쓰이고 조회가 실패해도 대화는 거부되지 않습니다.

고객 사이트 페이지에 widget.js를 불러오는 script 태그를 붙이면 챗봇 위젯이 나타납니다. 태그에는 테넌트 키가 들어가고, 위젯은 임베드 호스트 목록에 등록된 호스트에서만 동작하며 호스트마다 임베드 토큰 필요 여부를 정합니다. 브랜드 색, 위젯 타이틀, 리포트 수신자는 관리자 화면에서 바꿉니다. 위젯 키는 앞뒤 일부만 보이고 전체 값은 재발급해야 다시 볼 수 있습니다.

챗봇이 호출할 수 있는 고객 시스템을 커넥터로 등록하고, 호출할 수 있는 호스트와 경로를 제한합니다. 커넥터는 기준 URL, 허용 경로, 서비스 키 참조 이름을 가지고 비밀값은 저장하거나 보여 주지 않습니다. 도구는 커넥터에 연결된 엔드포인트별로 등록하고 인증 방식을 정하는데, 성적 조회나 장학금 신청 상태처럼 개인 정보를 다루는 도구는 사용자 JWT로 호출하고 운영 시간이나 공지 같은 공개 정보는 인증 없이 호출합니다. 도구가 돌려준 결과는 챗봇 답변 안에 카드로 표시됩니다.

정한 기간의 대화를 모아 지식과 도구가 실제로 어떻게 쓰였는지 분석합니다. 지식마다 적중 횟수, 부정 피드백 수, 부정률을 계산하고, 적중이 평균 이상이면서 부정 피드백이 있는 지식은 우선 점검 대상으로 표시합니다. 답하지 못해 거절한 질문은 빈도순으로 모아 새 지식 후보로 삼고, 도구는 호출 수, 성공률, 평균 지연으로 상태를 봅니다. 같은 메뉴의 평가 러너와 지식 저작 워크벤치로 답변 품질을 따로 점검합니다.

계약 기간을 기준으로 워크로드별 할당량이 언제쯤 소진될지 추세로 예측합니다. 대상은 학생 채팅의 대화 수와 LLM 토큰, 저작의 LLM 토큰, 승인된 지식 항목 수이고, 항목마다 사용량과 계약 포함량, 유효 상한을 비교합니다. 추세가 예산을 넘으면 예상 소진일을 보여 주고, 넘지 않으면 기간 내 소진 없음으로 구분합니다. 월별 소프트 상한과의 비교, 월별 명세서, 한도 증설 요청도 같은 메뉴에서 다룹니다.

하나의 플랫폼에서 기관마다 별도 테넌트로 지식, 도구, 위젯 설정을 나눠 운영합니다. 테넌트는 슬러그, 이름, 활성·정지·종료 상태, 브랜드 색, 임베드 호스트 origin을 가지고 시스템 콘솔에서 등록합니다. 요금제는 플랜 키와 버전으로 관리하고 초안, 활성, 폐기 상태를 구분합니다. 관리자 계정, 전환 이력, 테넌트 계약, 테넌트별 사용량도 같은 콘솔에서 다룹니다.