질문 답변

질문 답변의 작동 방식

효과적인 QA 시스템 구축에는 일반적으로 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다:

1. 질문 처리: 시스템은 사용자의 질문을 분석하여 질문의 의도를 파악하고, 핵심 개체를 식별하며, 필요한 답변 유형을 결정합니다. 이는 NLU 기능에 크게 의존합니다.
2. 정보 검색: 시맨틱 검색과 같은 기술을 사용하여 방대한 양의 데이터(텍스트 문서, 데이터베이스, 지식 그래프)를 검색하여 답을 포함할 수 있는 관련 구절이나 사실을 찾습니다.
3. 답변 추출/생성: 시스템은 검색된 정보 내에서 정확한 답변을 식별하거나 합성된 정보를 기반으로 자연어 답변을 생성합니다. 이 단계에서는 텍스트 생성을 비롯한 순차적 작업에 효과적인 것으로 알려진 Transformer와 같은 정교한 딥 러닝 모델을 사용하는 경우가 많습니다. 트랜스포머 모델(Wikipedia) 아키텍처는 많은 최신 QA 시스템의 기반이 됩니다.

실제 애플리케이션

QA 기술은 수많은 애플리케이션을 지원하여 보다 직관적이고 효율적으로 정보에 액세스할 수 있도록 합니다:

• 가상 비서: Apple의 Siri 및 Google 어시스턴트와 같은 서비스는 QA를 사용하여 날씨, 사실, 길 찾기 등에 대한 사용자 질문에 직접 답변하여 사용자가 검색 결과를 살펴볼 필요 없이 즉각적인 정보를 제공합니다.
• 고객 지원 챗봇: 많은 기업이 웹사이트나 메시징 플랫폼에 챗봇을 배포합니다. 이러한 봇은 QA를 사용하여 고객의 문의를 파악하고 제품, 서비스 또는 정책에 대해 자주 묻는 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공하며, 종종 사전 정의된 지식창고나 회사 문서에서 가져옵니다.
• 엔터프라이즈 검색: 내부 QA 시스템은 직원들이 대규모 기업 문서 저장소 또는 데이터베이스 내에서 특정 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
• 교육: QA 도구는 강의 자료와 관련된 질문에 답하거나 연구를 지원하여 학생들을 도울 수 있습니다.

질문 답변과 관련 개념

QA를 유사한 AI 작업과 구분하는 것이 도움이 됩니다:

• 정보 검색(IR): 기존 웹 검색 엔진과 같은 전통적인 IR 시스템은 검색어와 관련된 문서를 찾고 순위를 매기는 데 중점을 둡니다. 사용자가 답을 찾을 수 있는 소스 목록을 반환합니다. QA는 여기서 한 걸음 더 나아가 특정 답변 자체를 추출하거나 생성하는 것을 목표로 합니다. 정보 검색 개념에 대해 자세히 알아보세요.
• 텍스트 요약: 이 작업에는 긴 텍스트 문서를 간결하게 요약하는 작업이 포함됩니다. QA와 요약 모두 텍스트를 처리하지만, QA는 특정 질문을 대상으로 하는 반면 요약은 소스 텍스트의 주요 요점에 대한 일반적인 개요를 제공합니다.
• 챗봇: 많은 챗봇이 QA 기능을 통합하고 있지만 챗봇이라는 용어는 더 광범위합니다. 일부 챗봇은 지식창고의 사실적인 질문에 답하지 않고 순전히 대화형 또는 작업 중심(예: 항공편 예약)으로만 작동합니다.

AI의 중요성

질문 응답은 보다 자연스럽고 지능적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 향한 중요한 단계입니다. BERT 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 의 발전으로 QA 성능이 획기적으로 개선되어 시스템이 점점 더 복잡하고 미묘한 질문을 처리할 수 있게 되었습니다. QA 시스템 개발에는 종종 다음과 같은 표준 ML 프레임워크가 포함됩니다. PyTorch 또는 TensorFlow 과 같은 표준 ML 프레임워크를 사용하며, 기본 모델 학습 및 배포를 관리하기 위해 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 활용할 수 있습니다.

또한 시각적 질문 답변(VQA)에서 QA와 컴퓨터 비전(CV) 을 통합하면 새로운 가능성이 열립니다. VQA 시스템은 다음과 같은 모델의 출력을 사용하여 이미지 또는 비디오의 콘텐츠에 대한 질문에 답할 수 있습니다. Ultralytics YOLO 와 같은 모델의 출력을 사용하여 객체 감지와 같은 작업에 대한 답변을 제공할 수 있습니다( 브릿징 NLP 및 CV와 같은 주제에서 살펴본 바와 같이). Allen AI 연구소(AI2) 와 같은 연구 기관과 OpenAI 및 Google AI와 같은 조직은 계속해서 경계를 넓혀가고 있습니다. 스탠포드 질문 답변 데이터세트(SQuAD) 와 같은 리소스는 진행 상황을 벤치마킹하는 데 매우 중요하며, 다음과 같은 조직의 라이브러리도 유용합니다. Hugging Face 와 같은 조직의 라이브러리는 최첨단 QA 모델을 구현할 수 있는 도구를 제공합니다. AI 솔루션 구현에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 문서와 가이드를 살펴보세요. 진행 중인 연구는 컴퓨터 언어학 협회(ACL) 와 같은 조직에서 문서화되고 Towards Data Science와 같은 커뮤니티에서 논의됩니다.