피드백
감정 인식과 성장/진화의 연결 기준이 모호함
장기 대화 구조에서 기억/세션 관리 방식이 구체적이어야 함
AI 기능은 흥미롭지만 게임 요소가 아직 약함
긴 대화 UX, 로딩, 성능 문제를 실제 서비스 관점에서 검토해야 함
SLLM 자체 운영에 필요한 인프라 현실성도 함께 고려해야 함
- 주요 질문 및 피드백
2.1 “큰 위로를 받았다”는 것을 시스템이 어떻게 인지하는가
받은 질문
사용자가 캐릭터에게 위로를 받았다고 느꼈다는 것을 시스템이 어떤 기준으로 판단할 수 있는가?
현재 해석
이 질문은 단순히 감정분류를 했다는 수준이 아니라,
상담형 서비스에서 ‘위로가 실제로 전달되었다’는 상태를 어떻게 정의할 것인지를 묻는 것이다.
즉,
사용자의 문장이 슬픈지
불안한지
를 분류하는 것만으로는 부족하고,
그 이후에
사용자의 감정 강도가 완화되었는지
공감형 응답 이후 대화 지속도가 높아졌는지
사용자가 안정을 표현했는지
같은 변화 지표를 봐야 한다.
반영 방향
“큰 위로를 받음”은 하나의 단일 값이 아니라 아래 요소를 종합해서 판단하는 구조로 정의할 수 있다.
감정 강도 감소
안정/편안함 관련 표현 증가
공감형 응답 이후 대화 지속률 증가
사용자의 긍정 피드백 표현
반복 고민의 강도 완화
같은 고민 주제에서 불안/슬픔 점수 하락
서비스 연결 아이디어
이 점수가 일정 수준 이상 누적되면:
배경이 변화함
몬스터가 다음 단계로 진화함
최대 5개의 감정/성향 캐릭터를 수집할 수 있음
특정 캐릭터와의 신뢰도/친밀도 상승 연출이 발생함
즉, 상담 효과 → 시각적 성장 보상으로 연결하는 구조가 가능하다.
2.2 자체 생성 모델 운영 시 서버/스토리지 스펙을 알아봤는가
받은 질문
SLLM을 자체 운영하려면 필요한 서버, 스토리지, GPU 스펙을 조사했는가?
현재 상태
정확한 스펙 산정은 아직 부족하며,
초기 구상은 Runpod 같은 GPU 임대 환경에서 상시 실행하는 방향으로 생각하고 있다.
반영 방향
이 부분은 반드시 보완이 필요하다.
특히 다음을 나눠서 조사해야 한다.
1) 모델 크기
몇 B 모델을 쓸 것인지
한국어 대화 품질이 어느 정도 필요한지
LoRA 적용 여부
2) 추론 방식
단순 1:1 채팅인지
동시 접속 수를 어느 정도로 가정하는지
긴 대화를 얼마나 자주 이어가는지
3) 인프라 항목
GPU 메모리
CPU/RAM
디스크 용량
모델 파일 저장 공간
로그 저장 공간
요약 메모리 저장 공간
발표/문서에서의 표현 보완
현재는
“정확한 수치는 아직 조사 중이나, 초기에는 Runpod 기반 GPU 서버에서 SLLM을 상시 실행하는 구조를 고려하고 있으며, 이후 동시 사용자 수와 모델 크기에 맞춰 스펙을 세분화할 예정”
이라고 정리하는 것이 안전하다.
2.3 채팅방 초기화는 어떻게 되는가
받은 질문
채팅방이 자동으로 초기화되는지, 계속 이어지는지, 초기화가 된다면 어떤 방식인지
현재 방향
채팅방은 자동 초기화하지 않고,
사용자가 원할 때만 초기화 버튼을 통해 직접 리셋하도록 하는 방향이 적절하다.
반영 이유
이 서비스는 캐릭터와의 지속적인 관계 형성이 중요하므로,
대화가 임의로 사라지면 사용자 경험이 크게 깨질 수 있다.
추천 구조
기본: 대화는 계속 유지
옵션: “대화 초기화” 버튼 제공
동작: “정말 삭제하시겠습니까?” 확인 모달 표시
초기화 시:
최근 대화 삭제
관계 메모리 초기화 여부 선택 가능
캐릭터 진화 상태는 유지 또는 초기화 선택 가능
추가 고려
완전 초기화와 부분 초기화를 나눌 수도 있다.
채팅만 초기화
캐릭터와의 관계까지 초기화
처음부터 다시 키우기
이런 식으로 구분하면 게임성과 관계형 UX를 둘 다 살릴 수 있다.
2.4 장기 기억은 어떻게 관리할 것인가
받은 질문
캐릭터와 지속적으로 대화할 수 있게 하려면, 이전 대화를 어떻게 기억하는가
현재 방향
전체 대화를 매번 모두 다시 넣는 것이 아니라,
핵심 내용만 요약해서 장기 기억으로 저장하는 구조가 필요하다.
반영 방향
이 서비스에서는 다음 3단 메모리 구조가 적합하다.
1) 최근 대화
최근 10~20턴 정도는 원문 유지
2) 장기 요약 기억
오래된 대화는 핵심만 요약 저장
반복 고민
선호 반응
관계 변화
중요한 사건
별명/호칭
3) 캐릭터별 관계 메모리
친밀도
신뢰도
최근 분위기
현재 진화 단계
최종 성격
사용자가 기대하는 역할
의미
즉, 서비스가 사용자의 모든 대화를 그대로 기억하는 것이 아니라
핵심만 저장해 이어가는 장기 기억 구조를 가져야 한다.
2.5 긴 대화에서 로딩/속도/기능 이슈는 없는가
받은 질문
프론트나 백엔드에서 대화가 아주 길어졌을 때,
모든 대화 내용을 가져오면 속도나 화면 렌더링 문제가 생기지 않는가
피드백 의미
이건 실제 서비스 구현에서 매우 중요한 질문이다.
단순히 AI 응답 생성만 잘하면 끝나는 것이 아니라,
스크롤
로딩 속도
채팅창 렌더링
메시지 깨짐
오래된 메시지 불러오기 방식
까지 고려해야 한다는 뜻이다.
반영 방향
이 부분은 실제로 제타 같은 서비스 UX를 직접 써보면서 검토해야 한다.
확인 포인트:
스크롤이 길어져도 자연스러운지
오래된 메시지를 페이지네이션 하는지
로딩 중 UI가 깨지지 않는지
이미지/이벤트 요소가 섞여도 자연스러운지
모바일 환경에서 무리가 없는지
구현적으로는
전체 메시지 일괄 로드 금지
최신 메시지 우선 로드
과거 메시지는 추가 로드 방식
최근 대화만 메모리 컨텍스트에 사용
오래된 대화는 요약으로 대체
이런 방식이 필요하다.
2.6 “제타 + 게임 프로젝트 느낌이 없다”는 피드백
받은 피드백
AI 기능은 흥미롭지만, 현재 상태로는 “게임적인 재미”가 충분히 느껴지지 않는다는 의견이 있었다.
해석
지금 기획은 채팅 기능과 감정분석, 캐릭터 성장 아이디어는 괜찮지만
게임으로서의 동기 요소가 아직 약하다는 의미다.
즉,
단순 진화만으로는 부족할 수 있고
수집, 이벤트, 보상, 목표, 반복 플레이 요소가 더 필요하다는 뜻이다.
2.7 게임 요소가 부족하다는 피드백
받은 피드백
대화를 하다가 이벤트가 발생한다거나,
감정에 따라 수집을 하거나, 성장시키는 재미가 더 필요하다.
반영 방향
채팅이 주된 서비스 축이더라도,
게임 요소는 “장식”이 아니라 계속 쓰고 싶게 만드는 구조적 보상이어야 한다.
추가 가능한 게임 요소
대화 누적에 따른 3단 진화
진화 도감 수집
성격별/감정별 분기 일러스트 해금
특정 감정 패턴에서만 발생하는 이벤트
캐릭터별 특별 회상 장면
주간 성장 보상
친밀도 레벨업
특정 조건 달성 시 희귀 스킨/배경 해금
상담 성향에 따라 달라지는 스토리 조각 수집
중요한 점
단순히 “이미지가 바뀐다” 정도로는 게임성이 약하다.
사용자가 명확히 목표를 가질 수 있도록 해야 한다.
예:
“이 캐릭터를 최종 진화시키고 싶다”
“다른 성향으로 키워서 도감 완성하고 싶다”
“이벤트 대화를 모두 모으고 싶다”
2.8 캐릭터 이미지와 아트 리소스 문제
받은 피드백
성장/수집 구조를 넣으려면 이미지나 캐릭터를 많이 만들어야 하지 않느냐
현재 해석
이건 맞는 지적이다.
게임성을 강화할수록 아트 리소스 부담이 커진다.
반영 방향
초기에는 모든 분기를 다 비주얼로 만들기보다
단계적으로 줄여서 설계하는 게 현실적이다.
초기 MVP 방식
기본 몬스터 공통형
중간 진화형 일부 공통 분기
최종 성격형 캐릭터 중심
이후 확장
감정별 표정 분기
배경 변화
특별 이벤트 컷신
희귀 진화형
즉, 처음부터 모든 캐릭터를 풀세트로 만드는 것이 아니라
채팅 경험을 중심에 두고, 게임 요소는 확장형으로 설계하는 것이 적절하다.
- 현재 프로젝트에 반영해야 할 핵심 보완점
3.1 감정 인식과 성장의 연결 기준 명확화
단순 감정분류가 아니라,
위로/안정/공감 효과를 어떻게 측정할지
그 점수가 어떻게 진화/보상으로 이어지는지
를 명확히 정의해야 한다.
3.2 장기 대화 구조 구체화
“계속 대화할 수 있다”가 아니라,
최근 대화
장기 기억
캐릭터별 관계 메모리
초기화 정책
까지 설명할 수 있어야 한다.
3.3 게임성 강화
채팅 외에
수집
성장
이벤트
보상
목표 달성 요소
를 더 구체적으로 설계해야 한다.
3.4 실제 UX 검증 필요
제타와 유사한 장기 채팅 UX를 직접 관찰하고,
긴 대화 로딩
스크롤
화면 안정성
메시지 유지 구조
를 벤치마킹할 필요가 있다.
3.5 인프라 현실성 보완
SLLM/vLLM 기반 운영을 주장하려면,
최소한
모델 크기
GPU 요구사항
Runpod 운영 방식
예상 비용/운영 가능성
정도는 조사해서 정리해야 한다.
4. 최종 정리
이번 피드백을 통해 확인된 핵심은 다음과 같다.
현재 프로젝트는 AI 기능 자체의 방향성은 충분히 흥미롭고 가능성도 있다.
하지만 이를 실제 서비스 기획으로 설득력 있게 만들려면 다음이 더 필요하다.
감정 인식 결과가 성장/진화와 어떻게 연결되는지
장기 대화와 기억 구조를 어떻게 유지할지
채팅 서비스에 게임 요소를 어떻게 자연스럽게 녹일지
긴 대화 UX와 성능 이슈를 어떻게 처리할지
자체 AI 서버 운영의 현실성을 어느 정도까지 검토했는지
즉, 현재 프로젝트는
“AI 채팅 기능은 괜찮지만, 기획이 아직 덜 다듬어진 상태”로 볼 수 있고,
앞으로는 AI 기능 위에 성장 구조, 리텐션 구조, UX 구조, 운영 구조를 더 구체화하는 방향으로 보완해야 한다.
짧은 요약본
발표 피드백 핵심
“큰 위로를 받음”을 어떻게 판단하는지 기준이 필요함
감정/상담 효과와 진화 연출의 연결이 필요함
채팅방은 자동 초기화보다 사용자 선택 초기화가 적절함
장기 대화는 전체 로그가 아니라 핵심 요약 기억 구조가 필요함
긴 채팅에서 스크롤/로딩/깨짐 등 실제 UX 검토가 필요함
현재 AI 기능은 괜찮지만 게임성이 부족하다는 피드백이 있었음
이벤트, 수집, 성장, 보상 요소를 더 구체화해야 함
캐릭터/이미지 리소스 부담도 현실적으로 고려해야 함
SLLM/vLLM 운영을 위해 최소 GPU/스토리지/비용 검토가 필요함
