에이전트 시대의 AI 시스템 설계

531

9

장

안전장치 설정

9.1.4

고려사항

템플릿 생성 패턴을 사용하면 생성된 모든 콘텐츠를 사람이 검토하는 데 드는 비용과 지연시간

을 피할 수 있다. 이 패턴은 필요한 템플릿의 수가 감당할 수 있는 수준일 때 효과적이다. 조합

의 수가 너무 많다면 조립 후 재구성 (이번 장의 패턴

30

)을 고려해 보자. 또 다른 대안으로 가

드레일 (이번 장의 패턴

32

)도 있지만, 엔지니어링 복잡성이 크게 높아진다.

다양한 개인화 및 커스텀화 시나리오에서 템플릿 생성을 머신러닝 (

ML

)과 결합할 수 있다. 예

를 들어 템플릿을 미리 생성해 개인화된 랜딩 페이지 세트를 구축한 뒤,

ML

을 활용해 특정 마

케팅 캠페인이나 사용자 프로필에 맞는 템플릿을 고르는 식이다. 개인화 추천의 경우, 기존 추

천 엔진으로 사용자에게 보여 줄 제품을 선정하고 그 제품에 맞는 사전 생성 콘텐츠(이미지 및

텍스트 )를 가져오면 된다.

웹사이트를 고객의 여정에 따라 커스텀화하는 경우에도 사전 생성과

ML

을 결합하는 이 접근법

이 유용하다. 이 경우 랜딩 페이지를 미리 생성해 두고

성향 모델

propensity

model

(구매 등의 이벤트

가 발생할 가능성을 예측하는

ML

모델)을 이용해서 다음 최선 행동

next

best

action

을 선택한다.

9.1.5

참고문헌

메일 머지

mail

merge

는 주 템플릿과 추가 데이터 (다른 출처에서 가져온)를 결합해서 대량 배포

용 문서나 이메일을 개인화하는 기능이다. 메일 머지는

1980

년대 워드스타

WordStar

라는 워드 프

로세서로 ...