Konkui AI

태국 온라인 판매자는 LINE, Facebook, Instagram으로 동시에 고객 질문을 받고, 그 대부분은 가격, 재고, 배송비, 상점 정책처럼 반복되는 질문이라 관리자가 하나씩 직접 답합니다. 이를 AI에 맡기는 것은 위험합니다. 잘못된 가격이나 재고는 답하지 않는 것보다 더 큰 피해를 주기 때문입니다. 과제는 첫날부터 상점 자체 데이터로 답하고, 조회하지 않은 숫자는 절대 말하지 않으며, 도울 수 없는 순간 바로 사람에게 대화를 넘기는 어시스턴트를 만드는 것이었습니다.

판매 챗봇에서 어려운 것은 답하는 것이 아니라 틀리게 답하지 않는 것입니다. 그래서 모든 답변은 나가기 전에 두 번째 모델이 검토하고, 상점이 입력한 데이터만을 유일한 사실의 근거로 삼습니다.

1. 1. 첫날부터 멀티테넌트

   각 상점은 데이터가 완전히 분리된 워크스페이스이며, 모든 쿼리는 그 범위로 제한됩니다. 구성원은 관리자와 상담원(Operator)으로 나뉘고 Google로 로그인합니다. Next.js 16, Postgres, pgvector, Drizzle로 구축했습니다.

2. 2. 플랫폼 규칙을 따르는 채널 어댑터

   LINE 공식 계정은 Channel ID, 시크릿, 액세스 토큰으로 연결되며, 서명된 웹훅 테스트가 검증되어야 ‘연결됨’ 상태가 됩니다. Facebook 페이지와 Instagram은 Facebook 로그인으로 연결합니다. LINE에서는 무료 답장 창을 먼저 쓰고 실패할 때만 푸시로 보내며, Meta에서는 24시간 창 안에서만 보냅니다.

3. 3. 어시스턴트가 믿을 수 있는 데이터

   상점은 상품, 프로모션, 예약, 고객을 관리합니다. 핵심 필드에는 가격, 재고 같은 역할(Role)이 있어 어시스턴트에게 의미를 알려 주고, 프로모션은 유효 기간 안에서 자동 적용됩니다. AI는 예약과 고객 데이터에 쓸 수는 있지만 검색은 할 수 없으므로, 한 고객이 다른 고객의 정보를 보게 될 일은 없습니다. 7가지 소스는 모두 백그라운드에서 수집되며, 지시문처럼 보이는 텍스트는 항목에 표시됩니다.

4. 4. 모든 동작 전에 저지

   어시스턴트는 임베딩을 이용해 태국어와 영어 지식을 의미 기반으로 검색합니다. 쓰기 전과 답변 전송 전에는 저지 모델이 검토하여, 도구가 반환하지 않은 금액이나 재고를 언급한 답변은 거부되고 한 번 수정 기회를 얻습니다. 저지가 작동하지 않으면 대화는 팀에 인계됩니다.

5. 5. 사람이 승인하는 학습 루프

   싫어요와 함께 수정 답변이 남겨지면 큐에 들어가고, 관리자가 이를 Q&A로 승인합니다. Curator는 관리자가 붙여 넣은 자료를 검토용 제안으로 바꾸며, Claude Code, Codex, Cursor 같은 외부 AI도 MCP로 지식을 제안할 수 있습니다. 모든 제안은 사람의 승인을 기다립니다. Playground는 답변마다 매칭 점수, 호출한 도구, 저지 판정, 비용을 보여 줍니다.

Konkui AI는 운영 환경에서 가동 중입니다. LINE 공식 계정은 지금 바로 연결할 수 있으며, 다른 기업 소유의 Facebook 페이지와 Instagram 계정은 Meta 앱 검수가 끝날 때까지 ‘검토 대기’ 상태로 표시됩니다.

• 모든 채팅을 하나의 인박스로

  팀은 각 대화를 누가 맡고 있는지 — 어시스턴트, 상담원, 고객 대기, 해결됨 — 한눈에 보고, 각 상점의 데이터는 자기 워크스페이스에 머뭅니다.

• 상점 데이터에 근거한 답변

  어시스턴트는 상점이 입력한 정보로 상품, 가격, 프로모션 질문에 답하고, 정보가 없으면 추측하지 않고 그렇다고 분명히 말합니다.

• 사람이 깔끔하게 이어받음

  인계되면 어시스턴트는 답변을 멈추지만, 입력창에 추천 답변 초안을 남겨 상담원이 사용·수정·폐기할 수 있습니다.

• 수정이 지식이 됨

  팀의 수정은 승인되면 바로 다음 메시지부터 어시스턴트가 사용합니다.