QA(질문 답변) 시스템은 사람이 자연어로 던지는 질문에 자동으로 답변할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야입니다. 이러한 시스템은 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML) 의 발전을 활용하여 인간 언어의 복잡성을 해석하고 이해합니다. QA 시스템은 다양한 영역에서 정보 검색을 혁신할 수 있는 상당한 잠재력을 제공합니다.
QA 시스템은 정확하고 관련성 높은 정보를 신속하게 검색하는 데 매우 중요하므로 다양한 환경에서 매우 유용합니다. 대규모 데이터 세트에서 정보를 추출하여 문서나 링크 목록이 아닌 직접적인 답변을 제공할 수 있습니다. 이 기능은 사용 가능한 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다.
고객 지원: Ultralytics ' 챗봇 블로그에서 설명한 대로 많은 기업이 고객 문의를 신속하고 효율적으로 처리하기 위해 챗봇에 QA 시스템을 구현합니다. 이러한 시스템은 자주 묻는 질문에 답변하고, 문제를 해결하며, 필요한 경우 인간 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.
헬스케어: 의료 분야의 AI는 의학 문헌, 환자 기록, 치료 프로토콜에 대한 빠른 액세스를 제공하여 의료 전문가를 지원할 수 있습니다. 예를 들어, Microsoft 의 Florence-2는 복잡한 질문을 이해하고 관련 데이터를 정확하게 검색하여 의료 QA를 향상시킵니다.
QA 시스템은 종종 두 가지 주요 구성 요소의 조합에 의존합니다:
최근의 발전으로 BERT(양방향 인코더 표현을 통한 트랜스포머 )와 GPT(생성형 사전 훈련 트랜스포머) 시리즈와 같은 대규모 사전 훈련 언어 모델이 도입되었습니다. 이러한 모델은 자연어를 놀라운 정확도로 처리할 수 있어 최첨단 QA 시스템의 핵심이 되고 있습니다.
BERT: 양방향 훈련을 통해 텍스트의 컨텍스트를 이해하는 데 특화되어 있으며 정확한 QA 시스템 개발을 위해 미세 조정할 수 있습니다.
GPT-4: 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 복잡한 질문을 이해하는 능력으로 유명하며, 고객 지원부터 학술 연구에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
QA 시스템은 질문에 대한 직접적인 답변을 제공하는 것을 목표로 하지만, 일반적으로 쿼리와 관련된 문서 목록이나 URL을 반환하는 단순한 정보 검색 시스템과는 구별됩니다. 또한 QA는 정보를 압축할 뿐만 아니라 간결한 답변을 해석하고 생성함으로써 텍스트 요약 이상의 기능을 제공합니다.
또한 QA 시스템을 챗봇과 혼동해서는 안 되는데, 챗봇은 종종 QA 기능을 통합하지만 일반적으로 사실에 입각한 답변을 넘어 광범위한 대화형 대화를 위해 설계됩니다.
QA 시스템의 미래는 이미지, 텍스트, 비디오를 통합하여 더욱 풍부하고 다양한 정보 응답을 제공하는 멀티 모달 학습을 통해 맥락적 이해를 개선하고 기능을 확장하는 데 있습니다. 이러한 발전은 이 자세한 블로그에서 살펴본 Microsoft 의 '무엇이든 세그먼트 모델' 시리즈와 같은 비전 언어 모델의 지속적인 발전과 함께 산업 전반에 걸쳐 더욱 미묘하고 정확한 솔루션의 개발을 촉진할 것입니다.
AI와 NLP의 혁신으로 QA 시스템은 사실적인 질문에 대한 답변부터 보다 복잡한 상황 중심 대화에 이르기까지 다양한 작업을 수행하면서 인간과 기계의 상호 작용에 더욱 필수적인 역할을 하게 될 것입니다.
