출처 : https://medium.com/@feliperlucena/jira-chatgpt-triage-tickets-and-analyze-sentiments-with-ai-492ce7ead69d

OpenAI의 인공지능을 사용하여 티켓 분류를 자동화하기 위해 ChatGPT를 Jira Service와 통합하는 아티클이 있어 소개한다.

1. AI에 분류를 위임하는 이유
2. 자동 티켓 분류 요구 사항
3. Jira에서 감정을 분류하고 분석하라는 메시지
4. Jira Service를 ChatGPT와 통합하는 방법(단계별)
5. 비용 및 절감 발생
6. AI 티켓 분류의 미래

🤔 왜 AI에게 응급처치를 위임하나요?

티켓을 수동으로 분류하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 작업일 수 있으며, 이 기능을 AI에 위임하면 회사는 여러 가지 면에서 이점을 얻을 수 있습니다.

• 정확성: AI는 정의된 기준에 따라 티켓을 분석하여 인간의 오류를 제거합니다.
• 효율성: 몇 초 안에 전화가 분류되어 서비스 프로세스가 간소화됩니다.
• 업무량 감소: AI가 분류 작업을 담당하면 팀은 더 복잡하고 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

아래 이미지에서는 ChatGPT가 Sentiment, Service, Sentiment Reason 필드를 자동으로 채우는 것을 볼 수 있습니다.

📋 ChatGPT를 사용한 자동 티켓 분류 요구 사항

ChatGPT 통합을 구성하는 동안 AI가 다음 필드를 완료해야 한다고 지정했습니다.

1. 감정 [필드 선택]: ChatGPT는 요청자가 표현한 감정이 긍정적, 부정적 또는 중립적인지 판단합니다.
2. 서비스 [필드 선택]: ChatGPT는 고객의 문제 또는 피드백과 관련된 서비스 범주를 식별합니다.
3. 감정 이유 [문단 필드]: ChatGPT는 감정 선택에 대한 근거를 제공합니다.

💬 Jira 티켓에 대한 감정 분석을 분류하라는 메시지

이제 자동 티켓 분류에 대한 요구 사항이 무엇인지 알았으니, ChatGPT에서 이 모든 질문에 답하는 프롬프트를 만들 차례입니다. 이를 위해 아래 프롬프트를 사용합니다.

위의 프롬프트는 그 목적에 대해 분명하지만, 위의 이미지에서 세 가지 중요한 섹션을 강조했습니다. 그것들은 다음과 같습니다.

1. Jira 프로젝트의 서비스 필드에 사용 가능한 모든 옵션을 넣어서 ChatGPT가 항상 Jira에서 유효한 옵션을 선택하도록 했습니다.

2. ChatGPT API의 쿼리 요청과 함께 저장하기 위해 JSON 형식으로 결과를 반환해 달라고 요청했습니다.

3. ChatGPT에서는 <description></description> 구분 기호 사이에 있는 티켓 설명을 고려해야 한다는 점을 명확히 했습니다.

🤖 Jira를 ChatGPT와 통합하는 방법(단계별)

통합을 위해 무엇을 해야 하나요?

Jira Service를 ChatGPT와 통합하는 것은 언뜻 보기에 복잡해 보일 수 있지만 올바른 단계를 거치면 프로세스가 간소화됩니다. 필요한 것은 다음과 같습니다.

1. OpenAI API(ChatGPT)에 액세스하기 위한 토큰: 이 링크 에서 API 키를 생성할 수 있습니다 (OpenAI 계정 하나 생성 필요).
2. OpenAI API에 연결할 수 있는 앱: 이 튜토리얼에서는 Appfire 의 Jira Misc Workflows Extensions(JMWE)를 사용하겠습니다 .

ChatGPT API에 액세스하기 위한 토큰 생성

OpenAI API에 연결하려면 먼저 인증 토큰이 필요한데, 아래 단계에 따라 인증 토큰을 만들 수 있습니다.

1. OpenAI 공식 웹사이트로 가세요: https://openai.com/
2. 계정을 만드세요 ( 아직 계정이 없으면 ).
3. 그런 다음 플랫폼 페이지에서 사용자 이름으로 인증하고 사용자 이름(오른쪽 상단 모서리)을 클릭한 다음 API 키 보기 옵션으로 이동합니다 .

4. 이 페이지에는 귀하의 계정과 관련된 모든 키가 표시됩니다. 이 단계에서 “새 비밀 키 만들기”를 클릭하여 새 API 키를 만듭니다.

✅ ChatGPT API를 사용하는 데는 관련 비용이 있다는 점에 유의하세요. API 키를 만들 때 신용카드 정보를 입력하기 위해 결제 페이지로 이동하게 될 가능성이 높습니다. OpenAI는 인센티브로 API를 사용해 볼 수 있는 신규 사용자에게 5달러 보너스를 제공합니다.

JMWE에서 Jira Misc Workflow 확장 구성

Jira Misc Workflow Extensions는 Jira의 워크플로를 풍부하게 하는 필수 앱입니다. 사용자 정의 가능한 조건, 검증 및 사후 기능을 제공하며, 자체 스크립트를 만드는 기능도 있습니다. 이러한 다양성 덕분에 관리자는 워크플로를 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있어 Jira를 더욱 적응력 있고 효율적으로 만들 수 있습니다.

Jira와 OpenAI(ChatGPT)의 통합은 JMWE가 아래 아키텍처를 통해 수행했습니다.

아래에서 위에서 설명한 통합을 수행하는 방법에 대한 단계별 설명을 확인할 수 있습니다.

1단계: ChatGPT 응답을 저장할 엔터티 속성 만들기

다음 단계에 따라 이 작업을 수행할 수 있습니다.

1. ” 엔터티 속성 값 설정” 유형의 게시 함수를 만듭니다 .

2. 그런 다음 “속성 이름” 필드에 “triage_info”(또는 원하는 다른 이름) 값을 입력합니다.

3. “값” 필드에 내 GitHub 저장소에 있는 이 스크립트를 삽입합니다.

4. “옵션” 섹션으로 스크롤하여 ” 값을 JSON으로 처리 ” 매개변수를 확인합니다.

5. 저장을 클릭합니다 .

이 사후 기능이 준비되고 프로젝트 워크플로에서 전환에 배치하면 Jira는 전환이 실행될 때마다 아래 이미지와 같은 이슈 속성을 생성합니다.

이 엔터티 속성은 감정, 서비스(범주), 감정 이유 필드에 입력하는 데 필요한 모든 정보가 포함된 JSON입니다. 😉

2단계: Jira 필드를 업데이트하기 위한 사후 기능 만들기

1. ” 문제 필드 설정(JMWE 앱)” 과 같은 게시물 기능을 만듭니다 .
2. 감정 필드를 선택하세요.
3. Value 필드에 내 GitHub 저장소에 있는 이 스크립트를 입력합니다 . 참고: Service 필드와 Reason for Sentiment 필드에도 동일하게 합니다.

위의 단계를 완료하고 Jira Workflow 전환에서 이러한 사후 기능이 올바르게 구성된 경우 티켓은 아래 이미지와 같이 자동으로 정렬됩니다.

ChatGPT를 사용한 자동화 비용

🚀 관리자와 임원에게 좋은 소식입니다! ChatGPT로 서비스 데스크 팀의 티켓 분류를 자동화하면 티켓당 $0.0005515 만 내면 됩니다 ! 맞습니다. 인공 지능의 정밀성과 효율성을 갖추는 데 드는 비용은 1페니도 안 됩니다. 이것이 운영에 얼마나 큰 절감과 효율성을 가져올 수 있는지 상상해 보세요!

ChatGPT를 통해 Jira 티켓을 자동으로 정렬하는 데 드는 월 비용은 아래 표를 참조하세요.

놀랍지 않나요? 서비스 데스크에 월 10,000개의 티켓이 있는 경우, 모든 티켓을 정리하는 데 투자하는 비용은 단돈 5.52달러입니다! 운영을 최적화할 수 있는 놓칠 수 없는 기회입니다!

하지만 어떻게 이 값에 도달했을까요? 세부 사항을 살펴보겠습니다.

토큰: AI 화폐

ChatGPT API는 처리된 토큰 수에 따라 요금을 청구합니다. 토큰은 언어에 따라 달라지는 단어, 문자, 심지어 기호일 수 있습니다. 텍스트가 소모할 수 있는 토큰 수를 추정할 수 있지만, ChatGPT API가 특정 프롬프트를 처리하고 응답하는 데 사용하는 정확한 토큰 수를 결정하는 데는 복잡한 변수가 포함되며 절대적인 정밀도로 예측할 수 없습니다.

토큰 계산 이해 :

ChatGPT에서 토큰을 계산하는 것은 언뜻 보기에 복잡해 보일 수 있지만, 실제적인 목적으로 단순화할 수 있습니다. 이 계산에는 많은 기술적 사항이 있지만, 저는 두 가지 변수만 사용하여 단순화된 접근 방식을 제시하겠습니다.

• 단어 수 : ChatGPT에서 생성된 초기 질문과 답변을 포함한 프롬프트에 있는 총 단어 수를 나타냅니다.
• 언어 요인 : 각 언어는 구조와 장황함이 다르며, 이는 토큰 수에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 영어 텍스트는 더 간결한 경향이 있습니다.

토큰의 양을 추정하는 간단한 공식은 다음과 같습니다.

예상 토큰 수 = [단어 수] x [언어 요인]

다음 표는 영어, 프랑스어, 포르투갈어의 세 가지 언어로 된 100개 단어의 텍스트에 대한 토큰 추정치를 보여줍니다. 위의 공식을 사용하면 각 언어에 필요한 토큰 수를 대략적으로 알 수 있습니다.

⚠️ 이는 단순화된 접근 방식이며 실제 토큰 수는 텍스트의 복잡성과 생성된 응답을 포함한 여러 요소에 따라 달라질 수 있습니다.

각 토큰의 가격은 얼마인가요?

본 기사가 발행된 날짜를 기준으로 OpenAI가 API로 전송된 메시지를 처리하는 데 청구하는 가격은 다음과 같습니다.

• GPT-3.5 Turbo 모델과 4K 컨텍스트를 사용하는 경우 1K 토큰 (입력)은 0.0015달러, 1K 토큰 (출력)은 0.002달러입니다.
• GPT-3.5 Turbo 모델과 16K 컨텍스트: 1K 토큰당 $0.003 (입력), 1K 토큰당 $0.004 (출력).

예를 들어, 200개 토큰의 프롬프트를 보내고 4K 모델로 800개 토큰의 응답을 받으면 비용은 1000개 토큰입니다. 이는 (200개 토큰 * $0.0015) + (800개 토큰 * $0.002)로 변환됩니다.

실제 데이터를 기반으로 한 추정

ChatGPT API가 메시지를 처리할 때 얼마나 많은 토큰이 필요한지 확인하기 위해 Jira Service Management에서 여러 데이터베이스를 분석했습니다. 목적은 다양한 유형의 프로젝트를 고려하여 티켓당 평균 단어 수를 파악하는 것이었습니다. 다음 표는 원래 티켓(입력)과 ChatGPT에서 생성된 응답 모두의 평균 단어 수를 보여줍니다.

프로젝트 유형당 평균 단어 수를 기준으로 ChatGPT API가 메시지를 처리하는 데 필요한 토큰의 추정량을 계산할 수 있습니다. 이 추정치의 공식은 다음과 같습니다.

토큰 ( 입력 )  =  ( [ 기본 프롬프트 단어 수 ] + [ 프로젝트 유형별 단어 수 ] ) * [ 언어 요인 ] .

참고: “Prompt Base”에는 총 153개의 단어가 있습니다. 이 프롬프트의 전체 내용은 이 링크 에서 확인할 수 있습니다 .

토큰 ( 응답 ) = [ ChatGPT 응답의 단어 수 ]  * [ 언어 요소 ]    

예를 들어, 영어로 된 Servide Desk IT 프로젝트의 경우 다음과 같습니다.

• 토큰(입력) = (153단어 + 37단어) x 1.5 =~ 285토큰 .
• 토큰(정답) = 41 x 1.5 =~ 62개 토큰 .

이제 입력 및 응답을 위한 토큰의 총 수를 사용하여 ChatGPT 3.5 Turbo에 대한 OpenAI 가격을 사용하여 비용을 계산할 수 있습니다.

• 진입 가격(입력) = 진입 토큰 / 1000 x $0.0015
• 응답 가격(출력) = 응답 토큰 / 1000 x $0.002

총 비용

• 참가비 = 285토큰 x $0.0015/1000 = $0.0004275
• 정답 = 62개 토큰 x $0.002/1000 = $0.000124
• 총액 = $0.0004275 + $0.000124 = $0.0005515

결론:

이러한 추정에 따르면, 영어를 사용하여 IT 서비스 데스크 환경에서 티켓을 분류하는 데 드는 비용은 티켓당 0.0005515달러에 불과합니다.

이는 제가 관리하는 인스턴스와 다른 Jira 관리자와의 대화에서 수집한 데이터를 기반으로 한 추정치라는 점을 강조하고 싶습니다. 각 환경은 고유한 특성과 특징이 있습니다. 또한 OpenAI의 가격 정책은 수시로 변경될 수 있습니다.

이 문서의 이 섹션의 목적은 비용에 대한 개요를 제공하는 것입니다. 월별 비용을 결정하기 위해 구현하기 전에 Jira 환경에서 특정 연구를 수행하는 것이 좋습니다. 또한 최신 가격 정보는 OpenAI 공식 웹사이트를 방문하세요.

🔮 AI를 활용한 티켓 분류의 미래

ChatGPT와 같은 도구를 Jira에 통합한 것은 티켓 관리에서 인공지능의 혁신적 힘을 이미 입증했습니다. AI는 현재 감정 분류 및 분석을 지원하지만, 향후 최적화의 잠재력은 엄청납니다. 기술의 지속적인 발전은 곧 더욱 통합된 솔루션을 갖게 되어 지원 프로세스가 더욱 민첩하고 정확해질 것임을 시사합니다. 효율성이 중요한 세상에서 Jira와 AI를 결합하면 고객 서비스 혁명의 이정표가 될 것입니다.