ScholarWorks@동국대학교

초록

전통적인 대화형 에이전트의 대화 스타일은 중립적인 응답 스타일 혹은 특정 MBTI 유형에 편향된 스타일 한계를 보인다. 대화형 에이전트가사용자에게 개인화된 응답 스타일을 제공하는 연구가 요구된다. 본 논문은 MBTI 기반 대화 스타일을 효과적으로 반영하는 대화 생성 기법을 제안한다. One-shot Prompt Engineering 기법을 활용하여 소수의 프롬프트 예시만으로도 에이전트의 대화 스타일을 반영할 수 있는 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 학습과 추론 과정으로 구성된다. 학습 단계에서는 대화가 대화형 에이전트 페르소나 및 MBTI 특성과 일치하는지 평가하고보정한다. 추론 단계에서는 최적화된 MBTI 프롬프트를 도출하여, 대화 에이전트가 일관된 성격을 유지하며 개인화된 응답을 생성할 수 있도록지원한다. 이러한 접근은 가상 비서, 교육용 튜터, 엔터테인먼트 캐릭터 등 다양한 분야에서 보다 자연스럽고 개인화된 상호작용 경험을 제공할수 있는 가능성을 제시한다.

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