챗봇

핵심 개념

최신 챗봇의 기본은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력에 있습니다. 주요 개념은 다음과 같습니다:

• 자연어 처리(NLP): 컴퓨터가 대량의 자연어 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI 분야입니다. NLP 기술에 대해 자세히 알아보세요.
• 자연어 이해(NLU): 문자 그대로의 해석을 넘어 사용자 입력 뒤에 숨은 의미나 의도를 해석하는 것과 관련된 NLP의 하위 분야입니다. NLU 연구 과제를 살펴보세요.
• 대화 관리: 대화의 흐름을 제어하고, 컨텍스트를 관리하고, 챗봇의 다음 행동이나 응답을 결정하는 프로세스입니다.
• 자연어 생성(NLG): 챗봇의 이해와 대화 상태를 기반으로 사람과 유사한 텍스트 응답을 생성하는 프로세스입니다.
• 대규모 언어 모델(LLM): 방대한 텍스트 데이터 세트에 대해 학습된 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 고급 딥러닝 모델은 최신 챗봇에서 매우 정교한 언어 이해 및 생성 기능을 지원합니다. OpenAI의 사례를 살펴보세요.

챗봇의 유형

챗봇은 복잡성과 기능이 매우 다양합니다:

• 규칙 기반 챗봇: 사전 정의된 규칙과 스크립트를 기반으로 작동합니다. 좁은 도메인 내에서 간단하고 구체적인 쿼리를 처리하는 데는 탁월하지만 예기치 않은 입력이나 복잡한 대화에는 어려움을 겪습니다.
• AI 기반 챗봇: ML과 NLP를 활용하여 사용자의 의도를 파악하고, 상호작용을 통해 학습하며, 더욱 다양하고 복잡한 대화를 처리합니다. 이러한 챗봇은 대규모 데이터 세트에서 학습된 임베딩 및 신경망과 같은 기술을 사용하는 경우가 많습니다. Google 다이얼로그플로우와 같은 플랫폼이 이를 구축하는 데 도움이 됩니다.
• 하이브리드 챗봇: 간단한 작업을 위한 규칙 기반 접근 방식과 보다 복잡한 상호작용을 위한 AI 기능을 결합하여 예측 가능성과 유연성 사이의 균형을 제공합니다.

실제 애플리케이션

챗봇은 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다:

• 고객 서비스: 많은 기업이 연중무휴 24시간 지원을 제공하고, 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하고, 프로세스를 안내하고, 복잡한 문제를 인간 상담원에게 에스컬레이션하기 전에 초기 고객 문의를 처리하기 위해 챗봇( IBM Watson Assistant로 구축된 것과 같은)을 사용하고 있습니다. 이를 통해 응답 시간을 개선하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
• 정보 및 작업 지원: 챗봇은 항공편이나 호텔 예약, 음식 주문, 일기 예보 확인, 데이터베이스나 웹사이트에서 특정 정보 검색과 같은 작업을 보조하는 역할을 합니다. 대화형 인터페이스를 통해 서비스 및 데이터에 빠르게 액세스할 수 있도록 하여 사용자 상호작용을 간소화합니다. Rasa와 같은 도구를 사용하여 대화형 AI를 구축하는 방법을 살펴볼 수 있습니다.

챗봇과 가상 비서

챗봇과 가상 비서는 비슷하지만 약간 다릅니다. 챗봇은 일반적으로 단일 애플리케이션이나 웹사이트 내에서 특정 대화 작업에 중점을 두며 주로 텍스트 기반입니다. 가상 비서(예: Amazon Alexa 또는 Apple Siri)는 범위가 더 넓고, 음성으로 작동하며, 여러 디바이스와 플랫폼에 통합되어 있고, 대화 외에도 컴퓨터 비전이나 기타 감각 입력을 통합하여 더 광범위한 작업을 수행할 수 있는 경우가 많습니다.

AI 및 머신 러닝의 관련성

챗봇은 AI와 ML, 특히 NLP의 대표적인 응용 분야입니다. 효과적인 챗봇을 개발하려면 데이터 수집과 주석 달기, 다음과 같은 프레임워크를 사용한 모델 학습에 상당한 노력이 필요합니다. PyTorch 또는 TensorFlow를 사용한 모델 훈련, 지속적인 모델 모니터링 및 개선이 필요합니다. 전이 학습 및 사전 학습된 LLM의 미세 조정과 같은 기술은 일반적인 관행입니다. 이러한 복잡한 AI 프로젝트 관리는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼으로 용이하게 할 수 있지만, 주로 Ultralytics YOLO 같은 비전 AI 모델에 초점을 맞추는 경우가 많습니다. 챗봇의 진화는 핵심 AI 연구의 발전을 반영합니다.