질문 답변

질문 답변의 작동 방식

효과적인 QA 시스템 구축에는 일반적으로 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다:

1. 질문 분석: 시스템은 먼저 사용자의 질문을 구문 분석하여 질문의 의도를 파악하고, 주요 개체를 식별하며, 찾고자 하는 정보의 유형을 결정합니다. 이는 NLU 기능에 크게 의존합니다.
2. 정보 검색: 관련 정보는 지정된 지식 소스에서 찾을 수 있습니다. 이 소스는 구조화된 데이터베이스, 지식 그래프, 일련의 문서(웹 페이지 또는 내부 보고서 등), 심지어 시각적 질의응답(VQA)의 경우 시각적 데이터일 수도 있습니다. 여기에는 시맨틱 검색과 같은 기술이 자주 사용됩니다.
3. 답변 생성: 관련 정보가 발견되면 시스템은 간결하고 정확한 답변을 작성합니다. 여기에는 특정 텍스트 스니펫을 추출(추출적 QA)하거나 검색된 정보를 기반으로 새로운 문장을 생성(추상적 QA)하는 작업이 포함될 수 있으며, 종종 텍스트 생성 모델을 사용합니다. 최신 QA는 딥 러닝, 특히 Transformer와 같은 아키텍처에 기반한 대규모 언어 모델(LLM)에 크게 의존합니다.

실제 애플리케이션

QA 기술은 수많은 애플리케이션을 지원하여 정보에 더욱 직관적으로 액세스할 수 있도록 합니다:

• 가상 비서: Apple의 Siri 또는 Google 어시스턴트와 같은 시스템은 QA를 사용하여 날씨, 사실, 길 찾기 등에 대한 음성 또는 텍스트 쿼리를 이해하고 응답합니다.
• 고객 지원 자동화: 웹사이트나 메시징 앱에 통합된 챗봇은 QA를 통해 자주 묻는 질문에 즉시 답변하여 효율성과 사용자 경험을 개선합니다.
• 엔터프라이즈 검색: 내부 QA 시스템은 직원들이 대규모 기업 지식 기반 또는 문서 저장소 내에서 특정 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
• 교육: QA 도구는 강의 자료 또는 특정 주제와 관련된 질문에 답변하여 자동 튜터 역할을 함으로써 학생들을 도울 수 있습니다.

질문 답변과 관련 개념

QA를 유사한 AI 작업과 구분하는 것이 도움이 됩니다:

• 정보 검색(IR): 초기 웹 검색 엔진과 같은 기존의 IR 시스템은 키워드를 기반으로 관련 문서를 찾고 순위를 매기는 데 중점을 둡니다. QA는 이러한 문서나 기타 지식 소스에서 직접 답변을 종합함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 정보 검색 개념에 대해 자세히 알아보세요.
• 챗봇: 많은 챗봇이 QA 기능을 활용하지만, 작업 실행, 대화 흐름 관리, 대화 시뮬레이션 등 그 범위는 더 넓을 수 있습니다. QA는 많은 챗봇에서 정보 제공을 위한 상호작용을 가능하게 하는 핵심 구성 요소입니다.
• 텍스트 요약: 이 작업은 긴 텍스트 문서를 간결하게 요약하는 것을 목표로 합니다. 이와 대조적으로 QA는 질문에서 요청된 특정 정보를 대상으로 합니다. 텍스트 요약에 대한 용어집 페이지를 참조하세요.

AI의 중요성

질문 답변은 보다 자연스럽고 지능적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 향한 중요한 단계입니다. BERT 및 GPT-4와 같은 모델의 발전으로 QA 성능이 크게 향상되어 시스템이 점점 더 복잡하고 미묘한 질문을 처리할 수 있게 되었습니다. QA 시스템 개발에는 종종 다음과 같은 표준 ML 프레임워크가 사용됩니다. PyTorch 또는 TensorFlow 과 같은 표준 ML 프레임워크를 사용하며, 기본 모델 학습 및 배포를 관리하기 위해 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 또한 VQA에서 QA와 컴퓨터 비전을 통합하면 이미지나 비디오의 콘텐츠에 대한 질문에 답하고 다음과 같은 모델의 출력을 사용하는 등 새로운 가능성을 열 수 있습니다. Ultralytics YOLO 와 같은 모델의 결과물을 물체 감지에 사용할 수 있습니다. Allen AI 연구소(AI2) 와 같은 연구 기관과 스탠포드 질문 답변 데이터세트(SQuAD) 같은 리소스는 이 흥미로운 분야의 발전을 계속 주도하고 있습니다. 다음과 같은 조직의 라이브러리 Hugging Face 와 같은 조직의 라이브러리는 최첨단 QA 모델을 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.