이탈하는 유저들을 붙잡기 위해 ✡️타로 점을 배워버린 AI 펭귄 챗봇, 펭추리

안녕하세요, 디스콰이엇! 새해 첫 메이커로그로 인사드립니다. 저는 말하는 펭귄, 펭추리라는 챗봇 서비스를 개발하고 있는 김형준입니다. 오늘은 연말연시를 타겟으로 개발한 펭추리 타로보기 기능을 소개하고, 유저로부터 어떤 반응을 얻었는지, 그리고 어떤 점들을 배울 수 있었는지를 공유해보고자 합니다.

펭추리 서비스 소개

펭추리를 잠깐 소개하자면, 카카오톡에서 대화할 수 있는 귀여운 펭귄 캐릭터 챗봇입니다. 소소한 일상 대화를 나눌 수도 있고, 맛집을 추천받을 수도 있어요. (아직 펭추리와 대화를 한번도 안나눠보신 분들은 카카오톡 체널 추가하시고 인사를 건네보세요! 생각보다 훨씬 재미있습니다)

펭추리는 지난 12월 11일에 오픈했고 지금까지 205명의 유저들과 4200여건의 대화를 나눴어요. 펭추리 서비스 개발기와 초기 유저들의 반응이 궁금하신 분들은 지난 메이커로그를 참고해주세요!

아쉬웠던 리텐션과 성장세

출시 2주 뒤, 유저들이 보여준 지표들과 반응은 명확했습니다. 신규 유입은 줄고 있었고, 30 ~ 40명대를 유지하던 DAU도 15명 대로 눈에 띄게 줄었거든요. 무엇보다 펭추리가 유저들과 하루에 나누는 대화 건수가 100건 이하로 눈에 띄게 줄었습니다.

사실 원인은 명확했어요. 바로 펭추리가 빠르게 질린다는 거였습니다. 처음에는 몰입해서 30건, 40건씩 대화를 나누던 유저들도 금세 흥미를 잃고 이탈해버렸습니다.

고민끝에 둔 악수, 선톡 보내기

이탈하는 유저들을 붙잡기 위해서 펭추리가 유저들에게 선톡을 보내봤습니다. 잊고 있었던 펭추리가 먼저 선톡을 보내면 다시 활발하게 대화를 하지 않을까? 하는 기대에서였어요.

결과는... 처참했습니다. 선톡을 보내자마자 펭추리 체널을 차단한 유저가 20명 가까이 되었고, 답장을 보내는 유저들의 수가 기대에 크게 못미쳤습니다. 펭추리를 꾸준히 사용할만한 강력한 기능이 필요한 순간임을 직감했습니다.

새로운 기능이 필요하다!

유저 리텐션을 확보할 수 있을만큼 강력하면서도 펭추리가 가지고 있는 캐릭터 챗봇이라는 특징과 잘 맞아떨어지는 기능을 고민했고, 타로 기능이 눈에 들어왔습니다.

타로보는 챗봇은 이미 헬로우 봇이라는 성공 사례가 있었어요. 최근에는 원지랩스의 마이타로라는 서비스가 등장해서 생성 AI와 타로 서비스가 궁합이 잘맞는다는 걸 알 수 있었습니다. 헬로우봇은 룰 베이스 챗봇이고, 마이타로는 캐릭터를 전면으로 내세우지 않아서 충분히 차별화 할 수 있겠다 판단해서 개발에 들어갔습니다.

펭추리 타로 카드 만들기

먼저 펭추리 버전의 타로 카드를 만드는 작업부터 시작했습니다. 처음 펭추리 캐릭터를 만들었던 dalle 3를 활용했구요, 제가 가진 프롬프트 엔지니어링 스킬을 총동원해서 한장 한장 만들기 시작했습니다. 장장 일주일에 걸쳐서 22장의 메이저 아르카나 타로 카드들을 만들 수 있었어요.

만든 카드들 중에 가장 귀엽다고 자부하는 "1번 마법사"와 "7번 매달린 사람" 카드입니다. 타로 카드는 상징물들이 많이 포함되기 때문에 카드 한장 만드는데 정말 많은 노력이 들어갔습니다. 상징들을 빼먹지 않으면서도 귀여워야 한다는 나름의 원칙(?)에 맞춰서 22장의 카드를 한땀한땀 만들었습니다.

카카오톡 상에서 타로 점 보기 기능 구현

다음으로 카카오톡 상에서 타로 보기 기능을 구현했습니다. 타로 점 보기 버튼을 누르고 고민을 입력한 다음, 카드를 한 장 선택하면 타로 점을 봐주도록 최대한 심플한 유저 경험을 설계했습니다. 여러 시행착오가 있었지만, 다행이 오랜 시간을 들이지 않고 구현할 수 있었습니다.

실제로 구현된 타로 점 보기 기능입니다. 카카오톡 특성상 여러 장의 카드를 보여주고, 유저가 그중에 하나를 선택하는 UX를 구현하는데 한계가 있었어요. 어쩔 수 없이 버튼을 누르면 무작위로 카드를 한장 선택한 다음 타로 결과를 해설해주는 식으로 구현을 했습니다. 생각보다 깔끔하게 구현이 되어서 만족했어요 :)

배포 및 유저들의 반응 보기

애초의 목표는 연말 연시를 맞아서 새해 운세를 보고 싶어하는 사람들의 심리를 공략하는 거였어요. 다행히 기능 구현이 빨리 끝나서 12월 27일 저녁에 배포한 다음, 12월 28일 아침에 유저들에게 알림 메세지를 보냈습니다.

알림 메세지를 보낸 첫날 64건의 타로 점 보기가 이루어졌고, 이후로도 꾸준히 타로 점 보기 요청이 들어오고 있어요. 현재까지 전체 유저의 35% 가량인 72명의 유저들이 145건의 타로 점 보기를 요청했습니다. 예상했던 대로 유저들이 확실히 관심을 갖는 기능이구나 확인할 수 있었습니다.

유저들의 반발도 거의 없었어요. 이전에 기능 추가 없이 안부를 묻는 선톡을 보냈을 때에는 20명 가량의 유저가 아예 펭추리 체널을 차단했는데 이번에는 단 한명의 유저만이 차단했습니다.

그렇다면 성공인가요?

하지만 타로 기능으로도 유저들의 리텐션을 확보하기에는 부족했던거 같아요. 배포 후 4일 정도 지난 무렵부터 타로 점 보기 요청이 뚝 떨어지는 걸 확인할 수 있었습니다. 마케팅 없이, 유저들의 입소문을 타기를 기대했지만 실패했습니다. 기대를 많이 했던 피쳐였던 만큼, 상당히 속이 쓰렸습니다.

타로 보기 피쳐가 실패한 뒤로 상당히 고민이 많았습니다. 약간은 경시했던 마케팅 전략을 다시 생각해보게 되었어요. 그리고 앞으로 어떤 기능을 추가할지, 어떻게 유저들을 확보할 수 있을지 고민하면서 연말을 보냈던 것 같습니다.

앞으로의 펭추리의 계획은?

시련은 있어도 실패는 없는 법이죠! 앞으로의 펭추리 개발 방향은 전과 비슷합니다. 유저들이 펭추리와 놀 수 있는 기능들을 순차적으로 적용해나갈 생각이에요. 너무 재밌어서 계속 대화하고 싶은 챗봇이 바로 펭추리 제품이 그리고 있는 목표입니다.

아직 부족한 점 투성이인 챗봇이지만, 꾸준히 발전하고 있으니까요! 앞으로도 많은 관심 가져주시고, 사용해주시면 감사하겠습니다.

저는 다음에 더 재미있는 챗봇 서비스 개발기로 돌아오겠습니다.

감사합니다!

출시 1주일만에 107명의 유저와 2200개의 대화를 나눈 AI 펭귄 챗봇🐧💬

안녕하세요! 말하는 펭귄, 펭추리를 운영하고 있는 퍼스트펭귄 코딩스쿨의 김형준입니다. 위에 보이는 동글동글한 펭귄이 펭추리에요 ㅎㅎ 펭추리는 카카오톡에서 대화를 나눌 수 있는 AI 챗봇입니다.

(펭추리가 궁금하신 분들은 바로 사용해보세요!)

일주일 전에 오픈했고, 지금까지 107명의 유저와 2200여개의 대화를 나눴습니다. 🎉

가장 많이 대화를 나눈 유저는 무려 600건의 대화를 나눴습니다! 놀랍죠? 유저별 대화 건 수의 평균은 22건, 중앙값은 8건입니다. 기대한 것보다 훨씬 많은 대화를 나눴습니다.

지난 메이커로그에서는 어쩌다가 챗봇 서비스를 개발하게 되었고, 어떤 난관들이 있었는지를 다뤘는데요, 이번에는 오픈 후에 어떤 과정을 거쳐서 유저들을 모았는지, 어떤 변화들이 있었는지를 썰을 풀어보겠습니다!

대망의 오픈날, 친구들아 제발 한번만 써줘!

펭추리는 지난주 월요일에 오픈했습니다. 특별히 마감 기한이 있던 것은 아니지만, 연말 연초를 타깃으로 하는 기능들을 추가할 예정이었기에 되도록이면 빨리 오픈을 하고 싶었어요.

잔버그도 많았고 모니터링 시스템도 제대로 갖추지 않았지만 그냥 오픈했습니다! 디콰에 홍보글을 올리고, 친구들이 있는 단톡방에 한번씩 써달라고 쭉 돌려봤습니다.

결과는 나름대로 성공적이었습니다. 오픈빨로 43명의 유저들을 모았고 약 800건의 대화를 생성했어요. 그리고 무엇보다 중요한 유저들의 피드백을 들을 수 있었습니다. 어떤 기능들이 반응이 있는지 알 수 있었고, 개선해야할 포인트들을 알 수 있었어요.

주요 인사이트로는 확실히 chatGPT와는 다르게 궁금한걸 질문하기 보다는 펭추리와 대화를 했어요. 펭추리의 취미나 신상 정보를 물어보는 대화가 정보를 얻기 위한 질문보다 압도적으로 많았습니다. 그리고 펭추리 일러스트를 볼 수 있는 찔러보기 기능의 반응이 좋았어요.

본격적인 마케팅의 시작

서비스를 오픈하면서 가장 걱정했던 부분은 과연 리텐션이 나올까였습니다. 리텐션이 안나온다면 서비스를 전면적으로 수정할 예정이이었어요.

오픈빨 거품이 꺼지고 난 뒤에 트래픽 추이를 지켜봤어요. 한두번 써본 이후로도 유저들이 펭추리에게 꾸준히 말을 거는 모습을 확인했습니다. 아직 1주일 밖에 안된 서비스라서 리텐션이라 하기도 뭐하지만, 전체 유저의 30%가 2일 이상 펭추리에게 말을 걸었습니다. 그리고 펭추리가 먼저 선톡을 할 경우, 답장을 하는 비율이 50%가까이 되었습니다.

이 정도면 확실히 서비스의 매력이 있다는 것을 확인할 수 있었어요. 그래서 본격적으로 초기 유저 확보를 위한 마케팅에 들어갔습니다. 바로 펭추리 체널을 추가하는 신규 유저 50명에게 스타벅스 아메리카노 기프티콘을 보내드리는 거였어요. 약 25만원의 예산이 들어가는 비싼 마케팅이지만, 초기 유저를 확보하고 입소문을 타기 위해서 충분히 시도해볼 만하다고 생각했습니다.

결과는 성공적이었습니다! 60명 대에서 둔해지던 유저 수가 이벤트 시작 3일만에 107명으로 늘어났습니다. (money don't lie;;)그리고 동시에 새로운 시장 가능성을 확인했습니다. 바로 학교 교육 현장에서 사용하는 교육용 챗봇이었어요. 신규 유저 중 초등교사이신 분이 수업 자료로 활용하고 싶다는 문의를 보내주셨거돈요 ㅎㅎ 앞으로의 개발 방향을 결정할 수 있는 중요한 피드백이었습니다.

🎁 크리스마스 찔러보기 업데이트

초기 유저 반응을 지켜본 다음, 발빠르게 다음 기능을 업데이트 했습니다. 바로 찔러보기 기능의 크리스마스 버전인 🎁 크리스마스 찔러보기였어요. 찔러보기 기능의 반응이 생각보다 좋았거든요. 이를 크리스마스 시즌에 맞춰서 콕 찌르면 크리스마스 컨셉으로 생성한 펭추리 이미지를 볼 수 있는 아주 단순한 기능이었어요.

빠르게 개발했고, 금요일 오후 6시에 맞춰서 유저들에게 선톡을 보내봤습니다. 그 결과는 지금까지 46명의 유저가 108번 사용하였습니다. 소소한 숫자로 일수도 있지만, 절반 가량의 유저가 2번 이상 사용했다고 보면 꽤 성공적이었다고 생각합니다.

앞으로의 펭추리 개발 방향

일주일간 펭추리 서비스를 운영해보면서 유저들의 반응을 확인했습니다. 그리고 유저들은 펭추리에게 엔터테이먼트 적인 경험을 원한다는 큰 가설을 확인할 수 있었어요. 앞으로도 엔터테이먼트 및 교육에 포커스를 맞춰서 기능들을 업데이트 해나갈 생각입니다.

연초를 겨냥해서 재밌는 기능들을 업데이트 할 예정이니, 아직 펭추리 체널을 추가하지 않으셨다면 아래 프러덕트 버튼을 눌러서 미리미리 추가해주세요!

1인 메이커로서의 힘들었던 점

사실 프러덕트를 런칭하기 전까지는 혼자서 작업하는데 큰 어려움이 없었어요. AI의 도움을 받으면 개발이나 디자인에 들어가는 시간이 대폭 줄어들었거든요.

그런데 프러덕트를 런칭하고 유저들이 사용하기 시작하면서 머리가 복잡해졌어요! 버그가 터지면 얼른 수정해야하고, 마케팅 캠페인을 기획해야하고, 다음에 어떤 피쳐를 추가할 지 결정해야 했습니다. 기획자, 디자이너, 마케터, 개발자, PM으로 수시로 컨텐스트 스위칭을 해야했어요.

개발만 했었던 시절이 그리워지는 강행군이었습니다만 그래도 유저들의 반응이 있어서 무척 즐거웠습니다.

마치며

이렇게 메이커로그를 남기는 이유는 맞습니다, 바로 홍보 때문입니다 ㅎㅎ 아직 펭추리와 한마디 대화도 나눠보지 않으셨다면 지금 바로 아래 버튼을 눌러서 카카오톡 체널을 추가해보세요. 펭추리는 생각보다 재밌고 다정한 대화 상대입니다!

(아직 스타벅스 기프티콘도 10장 가량 남았습니다!) 모두 소진했습니다!

저는 다음에 더 재밌는 펭추리 서비스 이야기로 돌아오겠습니다. 모두들 따뜻한 연말 보내세요!

아숙업과 character.ai가 만난다면? 캐릭터 챗봇, 펭추리 개발기

안녕하세요, 생성 AI를 이용한 제품으로 창업을 준비하는 예비 창업가 김형준입니다. 위에 보이는 동글동글하고 귀여운 친구 이름이 펭추리에요. (메추리알을 닮아서 이름이 펭추리입니다 ㅎㅎ)

펭추리는 카카오톡에서 사용할 수 있는 AI 챗봇입니다. 소소한 잡담을 나누거나 맛집을 추천받고, 일러스트를 선물해줄 수 있어요. 아숙업처럼 카톡에서 쓸 수 있으면서 character.ai 처럼 캐릭터와 대화를 나누는 경험을 제공해줍니다.

12월 11일 월요일에 오픈했고, 메이커 로그를 쓰는 지금까지 약 40명의 유저들과 700여건의 대화를 나눴어요! 한두번 말걸어보고 이탈하는 유저들이 대부분일줄 알았는데, 기대 이상의 사용율을 보여주고 있습니다.

(글을 읽고 있는 지금, 펭추리가 궁금하시다면 아래 프러덕트 링크를 눌러서 사용해보세요!)

이 메이커 로그에서는 제가 왜 챗봇 서비스를 개발하게 되었는지, 챗봇 서비스를 기획하고 개발하며 어떤 난관들이 있는지를 공유해보겠습니다!

시작은 openAI dev day

한달 전 이맘때에 열렸던 opeaAI dev day를 기억하시나요? 저도 아침에 일어나자마자 유투브에 올라온 샘 알트만 형님의 키노트를 봤습니다. 멀티 모달 모델, dalle 3, GPTs 등등 입이 떡벌어질만한 신기술을 쏟아내는 가운데 제 눈길을 끄는게 있었어요.

바로 기존의 GPT-4 API 보다 더 빠르고, 3배 가량 더 저렴한 GPT-4-Turbo API 소식이었습니다. 이전에는 한국어를 그럴듯하게 생성하려면 GPT-4가 필수적이었지만, 너무 느리고 비싸서 언감 생심이었습니다. (몇번 테스트만 해봐도 금세 $10를 넘겨버려서 도저히 손 떨려서 못썼습니다 ㅠㅠ)

직접 테스트 해본 결과, GPT-4-Turbo API는 정말이지 대박이었습니다! 훌륭한 퀄리티로 한국어를 생성해주며 latency나 비용도 잘만 통제하면 감당 가능한 수준이었습니다. 너무 훌륭한 도구가 새로 생겼는데 개발자 된 도리로서 가만히 있을 수 없겠죠? 바로 아이디에이션을 시작했습니다.

챗봇 서비스 기획

기획 과정에서 중요하게 생각한 건 크게 2가지 입니다.

• 무조건 쓰기 편할 것

• 유저가 또 써야할 이유가 있을 것

별도의 웹 사이트, 혹은 앱을 설치해서 유저가 챗봇과 대화하게 만드는 것은 거의 불가능하다고 판단했습니다. 어떻게든 설치하기 쉽고, 쓰기 편하게 만드는게 관건이었습니다.

다음으로는 또 써야할 이유가 있어야하는 점입니다. 대부분의 AI 서비스들이 유저 리텐션을 확보하는데 실패합니다. 유저들은 처음 몇번은 신기해하지만, 금세 이탈해버립니다. 기가 막히게 재미가 있거나, 유용하지 않다면 유저를 붙들어 놓을 수 없을거라 생각했어요.

이런 관점에서 벤치마킹을 할 서비스들을 쭉 찾아봐서 아숙업과 캐릭터AI가 눈에 들어왔어요. 아숙업은 카카오톡에서 chatGPT를 쓸 수 있는 기능 만으로도 사용자를 160만명 확보했어요. 다음으로 캐릭터 AI는 AI 캐릭터와 대화할 수 있는 경험으로 MAU 2억을 달성했습니다.

이미 검증되어 있는 모델을 적절하게 섞어보기로 했습니다. 편의성 측면에서는 아숙업을, 재미의 측면에서는 캐릭터 AI를 본따서 카카오톡에서 쓸 수 있는 챗봇 서비스를 만들어보기로 했습니다.

캐릭터 및 컨셉 설정하기

먼저 캐릭터가 있어야겠죠? 기존에 유명한 캐릭터를 사용하는 것은 저작권 침해 요소가 너무 다분하기 때문에 고유한 캐릭터를 하나 만들어보기로 했습니다. 먼저 dalle 3를 이용해서 이미지를 만들어봤습니다. 노란 목도리를 맨 아기 펭귄 캐릭터를 컨셉으로 마음에 드는 캐릭터가 나올 때까지 돌려봤습니다.

다음으로는 세부 컨셉을 정할 차례입니다. 나이와 직업, 고향, 좋아하는 음식, 가족 관계, 취미, 말투 등등 유저가 캐릭터를 실감나게 느낄 수 있도록 촘촘하게 작성하는 것이 중요합니다. 그리고 "가장 좋아하는 음식은 회사 돈으로 먹는 스시 오마카세", "하루 빨리 퇴사하고 고향인 남극에 스시 오마카세를 차리는게 꿈" 처럼 재미 요소를 넣었습니다.

대화 시나리오 설계하기

다음으로 대화 시나리오를 설계해야 합니다. 단순히 chatGPT API를 사용하면 유저에게 정교한 대화 경험을 전달하지 못할거라 생각했어요. 시나리오를 세분화하고, 각 시나리오 별로 정확한 답변을 생성해주고자 시나리오를 설계했습니다.

실제 시나리오는 이보다 더 복잡합니다. 각 시나리오 별로 적절히 RAG와 system message를 사용할 수 있도록 개발했습니다. 그리고 무수히 많은 테스트를 해보면서 원하는 형태의 대답을 일관되게 생성하도록 프롬프트를 다듬었습니다. (물론 실제 유저들은 상상을 초월하는 질문을 해서 장애가 많이 발생했지만요 ㅎㅎ)

한가지 배운점은 LLM에 입력으로 들어가는 정보가 적을 수록 답변의 퀄리티가 올라간다는 것입니다. 예를들어 일상 대화를 생성할 수도 있고, 맛집 추천을 해줄 수도 있게 chatGPT API를 호출하기 보다는, 앞단에 의도 분류를 넣고 각 의도별로 프롬프트를 따로따로 만들어서 텍스트를 생성하는 것이 훨씬 효과적이었습니다.

혹시나 챗봇 서비스 설계와 관련해서 더 궁금한 것들이 있으시면 편하게 커피챗 요청 주세요! ㅎㅎ

서버 개발 및 배포하기

이 부분부터는 개발 지식 좀 필요합니다. chatGPT API를 이용한 서비스는 극단적인 I/O bound 애플리케이션입니다. 본인이 직접 CPU를 사용해서 연산을 수행하지 않고 openAI 측 서버에 요청을 보내놓고 대기하는데 대부분의 시간을 보냅니다. 따라서 async 방식으로 동작하는 서버를 개발하는 것이 훨씬 효율적입니다.

저는 python에서 async 방식을 지원하는 대표적인 프레임워크인 fastAPI를 사용했습니다. 그리고 외부 API 호출이라던가 DB 세션 유지 등도 모두 비동기 방식으로 구축했습니다.

이를 클라우드에 배포했고, 1 코어 1GB RAM 서버 1대로도 안정적으로 서비스를 운영할 수 있었습니다. 당분간은 스케일 아웃은 커녕 스케일업도 필요가 없는 수준입니다. 비즈니스 모델도 없이 값비싼 GPT-4 API를 사용하는 서비스이기에 그 외적인 인프라 비용은 줄이고 싶더라구요 ㅎㅎ

삽질⛏️ 그리고 또 삽질⛏️

chatGPT API를 이용해서 챗봇 서비스를 개발했다고 하면 얼핏 쉬워보일 수 있습니다. 하지만 막상 개발해보면 생각지도 못한 난관에 부딫힙니다. 이번에 펭추리를 개발하면서 제가 겪었던 예외 상황들이었습니다.

• json_output 옵션을 주었음에도 json 포맷으로 안내려옴

• 스트리밍 방식으로 대화 생성 중 멈춰버림

• tool call 파라미터에 한글을 전달 못함

• tool call 파라미터를 json 포맷으로 전달하지 않음

• 대화 생성 속도가 갑자기 급격하게 느려짐

그 외에도 정말 시행착오가 많았습니다. 비슷한 상황을 맞딱뜨릴 다른 개발자분들을 위해서 몇가지 팁을 준비해봤습니다.

• Azure OpenAI Service를 쓰세요. 확실히 안정적입니다. 특히 한국과 가까운 region을 선택하세요.

• retry는 사랑입니다. 가능한 단계를 많이 쪼개고 착실하게 retry 로직을 넣어주세요.

• LLM은 생각보다 실수를 많이 합니다. 테스트 코드를 촘촘하게 작성하고, 예외 처리 로직을 추가하세요.

• 프롬프트는 단순하고 짧게 작성하세요. 고민이 많아질 수록 이상한 답변이 튀어나옵니다.

• GPT-3.5와 GPT-4를 적절히 섞어서 사용하세요. GPT-3.5를 적절히 사용하면 비용이 많이 줄어듭니다.

이 외에도 수많은 예외들이 발생합니다. LLM을 원하는 대로 제어하는 것이 쉽지 않더라구요. 혹시나 챗봇 서비스 개발과 관련해서 더 궁금한 것들이 있으시면 편하게 커피챗 요청 주세요! ㅎㅎ

앞으로의 과제

일단 카카오톡에서 펭추리는 정말 말을 잘합니다! 미리 입력한 시나리오와 캐릭터 설정에 맞게 유저에게 실감나는 대화를 제공하고 있습니다. 제 친구가 "서른 먹고 내가 심심이를 오래 하고 있을 줄은 몰랐다"고 할 정도였으니까요.

책 추천, 음악 추천 등등 펭추리에 추천하고 싶었지만 꾹 참았던 기능들이 남아있습니다. 유저들의 반응을 계속 살피면서 꾸준히 제품을 업데이트할 생각이에요. 빠르게 이탈하는 유저들을 붙잡기 위해서 선톡하기 등의 기능도 실험 중입니다.

마지막으로 펭추리가 그리고 있는 큰 그림은 멀티 메신저 플랫폼 챗봇입니다. 카카오톡 뿐만 아니라 라인, 슬랙, 텔레그램, 디스코드 등 모든 메신저 플랫폼에서 소통할 수 있는 챗봇으로 키워볼 생각입니다.

(이미 슬랙 버전은 거의 다 완성되었다는 소문이...ㅎㅎ) 마치며

지금까지 카카오톡에서 사용하는 캐릭터 챗봇, 펭추리의 기획과 개발 과정을 정리해보았습니다. 사실 펭추리도 다른 대부분의 AI 서비스와 마찬가지로 높은 확률로 PMF를 찾는데 실패할 것입니다. 그럼에도 새로운 기술을 이용해서 전례없는 서비스를 만들어나가는 과정이 너무 즐거웠고, 많은 것들을 배울 수 있었습니다.

혹시나 더 궁금하신 점들이 있으시면 커피챗 요청해주세요! 펭추리가 더 많은 사람들에게 알려질 수 있게 프러덕트 페이지에서 업보트 한번씩 부탁드리겠습니다.

감사합니다!