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벨루가, 똑똑하게 쓰는 법
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자주 묻는 질문
자주하는 질문(FAQs)
📘 기본 사용 가이드
Q. Veluga를 처음 사용할 때 어떤 순서로 설정을 시작해야 하나요?
A. 회원가입 후 서비스 목적에 맞는 채널을 생성하는 것부터 시작하는 것을 추천합니다. 이후 AI 설정과 템플릿을 적용하고, 지식 문서(파일/웹링크)를 학습시킨 뒤 테스트 대화를 돌려보며 톤과 답변 품질을 조정하면 됩니다.
Q. 채널과 대시보드는 어떻게 다른 개념인가요?
A. 대시보드는 "공간"이고, 그 안에서 여러 챗봇을 운영할 수 있는 최소 단위가 채널입니다. 예를 들어 하나의 대시보드 안에 고객센터 채널, 사내지식 채널, 마케팅용 채널 등을 여러 개 만들 수 있습니다.
Q. 새 채널은 어디에서 생성할 수 있나요?
A. 대시보드에 들어가면 "채널 만들기" 버튼을 통해 새 채널을 만들 수 있습니다. 채널 이름·설명·기본 언어 등을 입력한 뒤 템플릿과 AI 설정을 연결하면 기본 골격이 완성됩니다.
Q. 채널을 여러 개 만드는 게 좋은 경우는 언제인가요?
A. 응답 톤, 목적, 대상 고객이 뚜렷하게 다를 때는 채널을 분리하는 것이 훨씬 관리하기 쉽습니다. 예를 들어 "국문 CS", "영문 세일즈", "내부 인사규정 Q&A"를 하나의 채널에 섞지 말고 각각 채널화하는 식입니다. 각 용도에 맞게 사용하실 수 있습니다.
Q. 웹사이트에 챗봇을 띄우려면 무엇을 준비해야 하나요?
A. 우선 채널을 생성하고 AI 설정·템플릿·학습 문서를 어느 정도 맞춰둔 뒤, 위젯 스크립트나 전용 채팅 URL을 가져와 웹사이트에 삽입하면 됩니다. 디자인 가이드가 있다면 채널 아이콘, 이름, 색상 등을 브랜드에 맞춰 조정해 주세요.
Q. Veluga로 만들 수 있는 대표적인 챗봇 유형에는 무엇이 있나요?
A. 가장 많이 쓰이는 것은 고객센터 FAQ, AI 튜터, IR 챗봇, 사내 규정/문서 Q&A 등입니다. 동일 엔진으로도 프롬프트와 템플릿만 달리하면 여러 유형의 봇을 손쉽게 만들 수 있습니다.
Q. 한 채널에서 여러 언어를 동시에 지원할 수 있나요?
A. 한 채널 안에서 언어 설정을 자동으로 해두면, 입력하는 언어 기준으로 답변이 나오도록 설계되어있습니다.
💰 가격, 플랜, V-크레딧
Q. Veluga의 플랜 구조는 어떻게 되어 있나요?
A. 무료 플랜과 여러 단계의 유료 플랜으로 구성되어 있으며, 각 플랜마다 제공 크레딧·채널 수·팀 멤버 수·로그 보관 기간 등이 다릅니다.
Q. 무료 플랜에서 어떤 기능까지 사용할 수 있나요?
A. 기본적인 채널 생성(1개), 간단한 AI 설정, 제한된 크레딧을 이용한 테스트는 가능합니다. 다만 장기 로그 보관, 일부 고급 기능·고성능 모델은 유료 플랜에서만 제공될 수 있습니다.
Q. 유료 플랜 간 가장 큰 차이는 무엇인가요?
A. 월 제공 크레딧 용량, 생성 가능한 채널 수, 초대 가능한 멤버 수, 로그 보관 일수, 고성능 모델 사용, 일부 엔터프라이즈 기능 제공 여부에서 차이가 납니다. "운영 규모가 커질수록 상위 플랜이 자연스럽게 필요하다"는 기준으로 보면 이해가 쉽습니다.
Q. 플랜을 중간에 업그레이드/다운그레이드할 수 있나요?
A. 일반적으로 상위 플랜 업그레이드는 바로 반영되고, 다운그레이드는 결제 주기에 맞춰 반영되도록 설계합니다.
Q. 남은 크레딧은 다음 달로 이월되나요?
A. 대부분의 서비스처럼 기본 정책은 "해당 월 안에 사용"을 전제로 합니다.
Q. V-크레딧은 무엇이며 왜 필요한가요?
A. V-크레딧은 Veluga 내에서 모델 호출에 사용되는 일종의 "포인트" 단위입니다. 모델 종류와 요청/응답 길이에 따라 차감량이 달라지며, 사용량 관리·비용 예측을 위해 크레딧 개념을 도입하고 있습니다.
Q. 모델마다 V-크레딧 배수가 다른 이유는 무엇인가요?
A. 파라미터 수가 많고 성능이 높은 모델일수록 실제 연산 비용이 더 크기 때문에,
동일 토큰 기준으로 더 많은 크레딧이 차감됩니다.
https://slashpage.com/velugadoc/v-credit 참고
동일 토큰 기준으로 더 많은 크레딧이 차감됩니다.
https://slashpage.com/velugadoc/v-credit 참고
Q. 크레딧이 부족해지면 챗봇은 어떻게 동작하나요?
A. 잔여 크레딧이 20% 남으면 관리자에게 알림을 보내고, 응답을 제한할 수 있습니다. b2c 플랜의 경우에는 운영 중인 채널은 모니터링을 통해 사전에 업그레이드 하는 것을 추천합니다. 엔터프라이즈 플랜의 경우 유동적으로 증설이 가능합니다.
Q. 크레딧 사용량을 줄이기 위한 팁이 있나요?
A. 첫째, 불필요하게 긴 답변을 피하도록 프롬프트와 최대 토큰을 조정합니다. 둘째, 고성능 모델이 꼭 필요한 채널에만 할당하고, 일반 FAQ 채널은 경량 모델+요약 기능을 활용하는 전략이 유효합니다.
🛠 채널 생성·배포·관리
Q. 채널 이름은 어떻게 짓는 것이 좋나요?
A. 목적·대상·언어가 드러나도록 "CS_국문몰 고객센터", "HR_내부 인사규정 Q&A" 같은 식으로 짓는 것이 좋습니다. 이렇게 해두면 내부적으로 벨루가가 직접 설계해둔 프롬프트를 통해 챗봇도 맥락을 이해해 품질 좋은 답변을 받아 볼 수 있습니다.
Q. 채널 아이콘과 브랜딩은 변경할 수 있나요?
A. 네, 채널별로 로고 이미지, 봇 이름, 대표 색상 등을 설정하여 서비스 브랜드에 맞는 경험을 제공할 수 있습니다. 웹 위젯·카카오 채널 등에 동일 아이덴티티를 노출하면 사용자 입장에서 더 자연스럽습니다.
Q. 채널을 비공개로 운영할 수 있나요?
A. 네, 개인 채널과 공개 채널로 나뉘어, 개인 채널의 경우 비공개로 운영이 가능합니다. 초대를 통해서 채널에 접근이 가능하도록 되어있습니다. 추가적으로 엔터프라이즈의 경우 인증 연동을 통해 사내 로그인 뒤에만 보이도록 설정하는 등 내부 전용 채널로 운영할 수 있습니다. 사내 지식봇·내부 규정 봇은 보통 이렇게 제한된 채널로 구성합니다.
Q. 채널별로 다른 AI 설정을 적용할 수 있나요?
A. 가능합니다. 예를 들어 고객센터 채널은 정중하고 짧은 답변, 마케팅 채널은 조금 더 캐주얼하고 길게 설명하는 식으로 채널마다 말투와 프롬프트를 완전히 다르게 가져갈 수 있습니다.
Q. 채널 삭제 시 데이터는 어떻게 처리되나요?
A. 채널이 삭제되면 사용자 접근은 차단되며, 로그와 설정 정보는 서비스 정책에 따라 일정 기간 보관 후 완전 삭제됩니다.
Q. 운영 중 채널 설정을 변경해도 문제가 없나요?
A. 대부분의 변경 사항은 "이후에 시작되는 새 대화"부터 반영되므로 큰 문제 없이 수정할 수 있습니다. 다만 프롬프트나 모델을 크게 바꾸는 경우에는 테스트 채널에서 먼저 검증해 보는 것을 추천합니다.
🤖 AI 설정 및 답변 품질
Q. 기본 모델은 어떤 기준으로 선택하면 좋나요?
A. "응답 속도와 비용"이 더 중요하면 경량 모델, "복잡한 추론·긴 문서 처리·고품질 자연어"가 중요하면 고성능 모델을 우선 고려하세요. 엔터프라이즈 플랜으로 진행 할 경우에는 문서 구조와 목적성에 따라 값싼 비용으로 효율적으로 사용 할 수 있도록 맞춤형으로 설계해드리고 있습니다.
Q. 온도(temperature)는 어떻게 이해하면 되나요?
A. 온도 값이 낮을수록 답변이 보수적이고 일관되며, 값이 높을수록 창의적이지만 변동성이 커집니다. 정책·매뉴얼 기반 챗봇은 0~0.3, 마케팅 카피·아이디어 챗봇은 0.5 이상으로 설정하는 식으로 구분하는 것을 추천합니다.
Q. 최대 토큰 길이는 어느 정도로 두는 게 적당한가요?
A. 너무 크게 잡으면 응답이 불필요하게 길어지고 비용도 함께 증가합니다.
Q. 시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트의 차이는 무엇인가요?
A. 시스템 프롬프트는 "이 AI는 어떤 역할로, 어떤 규칙을 지켜야 하는가"를 정의하는 상위 규칙입니다. 사용자 프롬프트는 각 질문마다 추가되는 세부 지시나 컨텍스트로, 둘을 분리해 관리하면 운영이 훨씬 체계적입니다.
Q. 답변을 모를 때 AI가 추측해서 말하지 않게 하려면 어떻게 해야 하나요?
A. 시스템 프롬프트에 "근거 문서가 없으면 모른다고 답할 것"을 명시하고, "추측하지 말 것"을 반복해서 규칙으로 넣어주세요. 또한 "답변 불가 시 사용될 문구"를 채널 설정에서 지정해두면 UX도 정돈됩니다. 추가적으로 AI 설정으로 답변을 찾지 못할 때 "정보없음으로 대답하기" 기능 설정도 가능합니다.
Q. 모델이 너무 길게만 답하는 경우는 어떻게 튜닝하나요?
A. 첫째, 프롬프트에서 "3줄 이내로 요약" 혹은 "Bullet 3개만"처럼 출력 형식을 제한합니다. 둘째, 최대 토큰 수를 줄이고, "필요 이상으로 장황한 설명은 하지 말 것"이라는 규칙을 추가해 주면 효과가 좋습니다.
📂 학습 문서·파일·웹링크·앱
Q. 어떤 형식의 파일을 학습 문서로 올리는 것이 좋나요?
A. 내용이 구조화된 PDF, DOCX, TXT 등 텍스트 위주 문서가 가장 안정적입니다. 스캔 이미지처럼 글자가 포함된 PDF는 텍스트 추출 품질에 따라 검색 품질이 떨어질 수 있어 가능하면 원본 텍스트 파일을 쓰는 것이 좋습니다.
Q. 웹 링크를 학습시키면 어떤 정보까지 반영되나요?
A. 주로 페이지의 본문 텍스트와 주요 제목/소제목이 인덱싱됩니다. 로그인 뒤에 숨겨진 내용이나 동적 렌더링 요소는 제한될 수 있으므로, 핵심 가이드는 되도록 공개 문서나 파일 형태로도 준비해 두는 것을 권장합니다.
Q. 파일 내용을 수정하면 챗봇 답변도 자동으로 바뀌나요?
A. 파일을 다시 업로드하거나 재학습을 트리거해야 최신 내용으로 인덱싱됩니다. 자주 바뀌는 문서는 버전명을 파일명에 포함시키고, 변경 시 재학습 프로세스를 운영 규칙으로 삼으면 혼선을 줄일 수 있습니다. 엔터프라이즈의 경우, 내부 시스템을 연결해놓고 자동으로 업데이트 되는 경우 내용이 변경되도록 커스터마이징이 가능합니다.
Q. 문서가 너무 많으면 검색 성능이 떨어지지 않나요?
A. 문서 수가 많더라도 제목·목차·섹션 구조가 잘 정돈되어 있으면 오히려 더 풍부한 답변을 할 수 있습니다. 반대로 중복 문서나 같은 내용의 오래된 버전이 많으면 혼선이 생기므로, 주기적인 "문서 다이어트"가 도움이 됩니다. 문서 올릴 수 있는 양의 제약은 없지만 할당되어있는 문서 학습량으로 학습 제약이 걸릴 수 있습니다.
🔧 프롬프트 엔지니어링 & 체이닝
Q. 프롬프트를 잘 설계하면 어떤 점이 가장 먼저 달라지나요?
A. 동일한 모델이라도 답변의 톤·일관성·포맷이 확 눈에 띄게 안정됩니다. 특히 사람마다 질문 방식이 달라도 "항상 같은 구조로 답하는 챗봇"을 만들 수 있는 것이 가장 큰 장점입니다.
Q. 좋은 프롬프트의 기본 요소는 무엇인가요?
A. 역할(Act as), 대상 사용자, 목표, 출력 형식, 제약 조건, 예시, 금지 사항, 예외 케이스 등이 핵심 요소입니다.
"벨루가, 똑똑하게 쓰는 법"을 참고하시기를 바랍니다.
Q. 예시(샷)를 프롬프트에 넣는 것이 왜 중요한가요?
A. "이런 질문이 들어오면 이렇게 답해라"는 샘플을 보여주면 모델이 패턴을 더 정확히 학습합니다. 특히 말투·브랜드 톤처럼 추상적인 요소를 맞추는 데 예시가 매우 큰 역할을 합니다.
Q. 프롬프트가 너무 길어질 때는 어떻게 다듬어야 하나요?
A. 중복되거나 중요도가 낮은 규칙을 과감히 정리하고, 상위 규칙과 세부 규칙을 계층화해 주세요. 자주 사용하는 규칙은 템플릿으로 뽑아두고, 채널별로 달라지는 부분만 짧게 덧붙이는 구조가 효율적입니다.
Q. 프롬프트 체이닝은 어떤 상황에서 도입하면 좋나요?
A. "문서 분석 → 핵심 추출 → 정책 체크 → 최종 메시지 작성"처럼 단계가 명확한 작업에서 효과적입니다. 한 번에 모든 일을 시키기보다, 각 단계를 작게 쪼개서 품질을 관리할 수 있다는 점이 장점입니다.
📚 RAG(검색 기반 응답) 및 품질 관리
Q. RAG를 도입하면 어떤 문제가 해결되나요?
A. 일반 모델이 모르는 회사 내부 지식, 최신 가격/정책, 상세 매뉴얼까지도 정확히 답할 수 있게 됩니다. 대규모 문서를 모두 프롬프트에 넣을 필요 없이, 필요한 부분만 검색해 답변에 반영할 수 있다는 점이 핵심입니다.
Q. RAG 성능이 안 좋을 때 가장 먼저 체크해야 할 것은 무엇인가요?
A. 문서 제목과 목차 구조가 이해하기 쉽게 되어 있는지, 중복/오래된 문서가 너무 많지 않은지, 인덱싱이 제대로 되었는지를 우선 확인해야 합니다. 그 다음으로 검색 쿼리 프롬프트와 "근거 기반 답변" 규칙을 점검해 주세요.
Q. 챗봇이 근거 없는 얘기를 지어낼 때(환각) 줄이는 방법은 무엇인가요?
A. "반드시 제공된 문서 안에서만 답할 것", "근거 문서가 없으면 모른다고 답할 것"을 시스템 프롬프트에 명시합니다. 그리고 실제 로그를 보며 환각이 발생한 질문 유형을 모아 해당 케이스에 맞는 RAG·프롬프트 보완을 하는 것이 좋습니다.
📊 로그, 히스토리, 멤버, 운영
Q. 대화 히스토리는 어디에서 확인할 수 있나요?
A. 일반적으로 채널 설정에 히스토리 메뉴에서 확인 가능합니다. 엔터프라이즈의 경우 어드민페이지를 제공하는데, 관리자 대시보드 메뉴에서 기간·채널·사용자 기준으로 대화를 조회할 수 있습니다. 이 로그는 챗봇 품질 개선, CS 인사이트 분석, 교육자료 수집 등 여러 용도로 활용할 수 있습니다.
Q. 로그 보관 기간은 플랜별로 어떻게 다른가요?
A. 무료플랜은 상대적으로 짧은 기간만 로그를 보관하고, 상위 플랜으로 갈수록 몇 개월 이상 길게 보관할 수 있습니다. GDPR·개인정보 정책에 따라 보관 기간이 제한될 수 있으니, 필요한 경우 엔터프라이즈 옵션을 검토해 주세요.
Q. 로그를 내보내서 따로 분석할 수 있나요?
A. 기간별로 CSV/Excel 형식으로 다운로드한 뒤, 스프레드시트나 BI 도구로 업로드해 분석할 수 있습니다. 자주 묻는 질문, CS 인입 감소 효과, NLU 품질 등 지표를 직접 만들어 보는 것도 좋습니다.
Q. 멤버 초대와 권한 관리는 어떻게 하나요?
A. 채널 설정에서 이메일을 입력해 멤버를 초대하고, 소유자/편집자/뷰어 등 역할을 지정할 수 있습니다. 일반적으로 20명까지 초대가 가능하고, 엔터프라이즈의 경우, 보다 많은 인원을 초대할 수 있습니다.