엔티티와 고객응대
고객이 카카오톡으로 "보톡스 가격이 얼마예요?"라고 물었을 때, AI는 어디서 답을 가져올까요. 프롬프트에 가격을 하드코딩해둔 것이 아닙니다. 레이니의 AI는 병원에 등록된 엔티티를 직접 조회하고, 필요한 정보를 꺼내 답변을 만듭니다. 이 구조를 이해하면 왜 어떤 병원은 AI 응대가 매끄럽고 어떤 병원은 답변이 부정확한지가 보입니다.
AI가 엔티티에 의존하는 이유
AI는 스스로 병원을 알지 못합니다. 어떤 시술을 하는지, 가격이 얼마인지, 누가 담당인지, 시술 후에 뭘 주의해야 하는지를 알지 못합니다. 이 정보를 어딘가에서 가져와야 답을 만들 수 있고, 그 "어딘가"가 병원이 레이니에 등록해둔 엔티티입니다.
따라서 AI 응대 품질은 AI 모델의 성능보다 엔티티에 얼마나 정돈된 정보가 쌓여 있느냐에서 갈립니다. 시술 이름만 있고 가격이 없으면 AI는 가격을 안내할 수 없고, 주의사항이 비어 있으면 사후 안내도 불가능합니다. 시술과 의료진이 관계로 연결되어 있고 시술 후 안내까지 붙어 있으면, AI는 한 번의 질문에 여러 각도로 답할 수 있습니다.
엔티티가 AI의 지식 저장소입니다.
고객 질문 처리 흐름
고객이 "보톡스 가격이 얼마예요?"라고 묻는 단순한 질문 하나에도, AI는 여러 단계를 거쳐 답을 만듭니다.
1. 질문의 의도 파악
먼저 메시지를 읽고 "이 사람이 무엇을 묻고 있는가"를 해석합니다. "보톡스 가격이 얼마예요?"는 시술에 대한 질문이고, 그중에서도 가격을 묻고 있다는 것을 파악합니다.
2. 대상 엔티티 결정
질문 의도에 맞춰 관련 엔티티를 찾습니다. 이 경우에는 "시술" 엔티티 중 "보톡스"가 대상입니다. 질문이 의료진에 대한 것이었다면 "의료진" 엔티티를, 예약 가능 시간이었다면 "예약" 관련 데이터를 찾습니다.
3. 엔티티와 관계 조회
보톡스 엔티티 자체의 필드(가격, 소요 시간, 대표 이미지)를 읽고, 관계로 연결된 주변 엔티티(담당 의료진, 시술 후 안내, 연관 카테고리)도 함께 조회합니다. AI는 답에 필요한 정보가 어디에 있는지 관계를 따라 움직입니다.
4. 고객 맥락 반영
이 고객이 이전에 어떤 문의를 했는지, 과거에 어떤 시술을 받았는지, 알레르기 이력이 있는지 같은 고객 쪽 데이터도 함께 확인합니다. 같은 질문이라도 신규 고객과 재방문 고객에게 필요한 안내가 다릅니다.
5. 답변 조립
앞에서 모은 정보를 문장으로 엮어 답변을 만듭니다. 가격만 알려주지 않고, 소요 시간과 담당 의료진, 예약 링크까지 한 번에 전달합니다.
엔티티가 잘 정돈되어 있을수록 2-3단계가 빨라지고, 4단계에서 사용할 수 있는 재료가 늘어납니다. 결과적으로 같은 모델이어도 답변 품질이 높아집니다.
관계를 따라 움직이는 AI
엔티티가 단독으로만 쓰이면 "가격은 얼마"처럼 단편적인 답밖에 할 수 없습니다. 실제 상담에서 고객은 하나의 질문 안에 여러 의도를 섞어서 물어보는 경우가 많고, 이때 AI는 관계로 연결된 주변 엔티티까지 따라가며 답을 조립합니다.
예시:
고객: "보톡스는 누가 하나요?"
AI가 보톡스 엔티티의 담당 의료진 관계를 조회합니다. 연결된 의료진: 김원장, 이원장. 각 의료진 엔티티에서 진료 시간을 가져옵니다.
AI: "보톡스는 김원장 선생님과 이원장 선생님이 담당합니다. 김원장 선생님은 월·수·금 오전, 이원장 선생님은 화·목 오전에 진료하세요."
고객: "주사 시술 종류가 뭐 있어요?"
"카테고리" 엔티티에서 "주사 시술"을 찾고, 여기에 연결된 시술 엔티티를 역방향으로 조회합니다. 걸리는 시술: 보톡스, 필러, 스킨부스터.
AI: "주사 시술로는 보톡스, 필러, 스킨부스터가 있습니다. 어떤 시술이 궁금하실까요?"
고객: "보톡스 맞고 나서 주의할 거 있어요?"
보톡스 엔티티와 연결된 "시술 후 안내" 엔티티를 읽습니다. 걸리는 항목: "6시간 동안 눕지 않기", "당일 음주 금지".
AI: "보톡스 시술 후에는 6시간 동안 눕지 않으시는 것이 좋고, 당일 음주는 피해주세요."
이 세 가지 대화가 자연스럽게 흐르는 이유는 모델이 똑똑해서가 아니라, 시술·의료진·카테고리·시술 후 안내가 관계로 엮여 있기 때문입니다. 관계가 없으면 AI는 보톡스라는 이름만 알고 그 주변 정보로 넘어갈 수 없습니다.
데이터 수준에 따라 응대 품질이 바뀝니다
같은 AI, 같은 프롬프트여도 엔티티가 어느 정도까지 채워져 있는지에 따라 응대 품질이 달라집니다.
| 데이터 상태 | AI 응대 품질 |
|---|---|
| 엔티티 미등록 | 답변 불가 또는 부정확 |
| 기본 정보만 등록 (이름, 가격) | 기본 안내 가능 |
| 상세 정보 등록 (주의사항, 카테고리) | 맞춤 안내 가능 |
| 관계까지 연결 (담당 의료진, 시술 후 안내) | 복합 질문 대응 가능 |
| 고객 필드까지 연동 (이력, 알레르기) | 개인화 응대 가능 |
차이는 AI 자체가 아니라 AI가 읽을 데이터를 얼마나 정리해두었는가에서 발생합니다. AI는 정돈된 데이터 위에서만 제 역할을 합니다.
데이터를 바꾸면 AI도 따라갑니다
엔티티는 한 번 쌓고 끝나는 자료가 아닙니다. 가격이 바뀌거나 담당 의료진이 조정되면 엔티티를 고치고, 그 순간부터 AI는 바뀐 정보로 답합니다. 보톡스 가격을 15만 원으로 수정하면 다음 상담부터 "15만 원"이라는 답이 나옵니다.
홈페이지, 예약, 알림 메시지까지 모두 같은 엔티티를 보고 있기 때문에, AI에만 따로 학습시키거나 AI 쪽에서 수정할 일이 없습니다. 한 곳을 고치면 모든 접점이 동시에 갱신됩니다.