사람들이 미리 응답을 설계해 놓으면, 사용자의 입력 메시지를 분류해 후보 응답들 중 적합한 것을 출력하는 모델이다. 적합성은 사전에 정해진 시나리오에 따라 판별되며 이에 따라 출력될 응답이 결정된다. 미리 정의된 시나리오에 따른 결과가 도출되어 오류가 적다는 장점이 있다. 그러나 시나리오를 설계하는 것이 어렵고 작성에 소요되는 시간과 노동력이 필요하고, 다양한 상황에 유연한 대응을 하지 못한다는 단점 존재.
2) 학습 기반 모델(Learning-based Model)이 있다.
빅데이터를 기반으로 인공지능 모델을 학습해 사용자의 입력에 따라 대답을 예측하는 모델이다. 이 모델은 챗봇과의 자유로운 대화가 가능하다는 장점이 있지만 주제를 제어하기 어렵고 사용자의 질문이나 요구사항에 적절히 대응하지 못하는 오류가 발생할 수 있다.
심리 상담에 규칙 기반 모델을 사용하는 이유
심리 상담은 일상적인 대화와는 다르게 내담자와 합의된 목표 도달을 위한 과정이다. 그러나 목표 도달을 위해 내담자의 이야기를 이끌어내야 한다는 점에서 대화의 효율성을 지향하는 과업지향 대화 시스템과는 거리가 있어 챗봇으로 분류되는 것이 적합하다. 심리 상담은 전체적인 방향성을 잡아주는 상담 이론에 기반하고, 전문적인 기술을 갖춘 상담사에 의해 단계적으로 진행될 때 실질적인 변화를 이룰 가능성이 높다. 학습 기반 모델은 사용자가 대화를 주도하기 때문에 상담의 방향성을 유지하는 것이 어렵다. 그에 반해 규칙 기반 모델은 주로 버튼 및 선택 방식을 차용하여 사전에 설계된 시나리오에 따라 대화가 진행되기 때문에 일관성 있는 대화 흐름을 유지할 수 있다.
