챗봇 아키텍처: 유형, 기능 및 사용자 상호 작용

오늘날 비즈니스의 주요 요구 사항 중 하나는 즉각적이고 개방적인 커뮤니케이션입니다. 많은 기업이 고객과의 강력한 커뮤니케이션을 위해 인공 지능 및 챗봇과 같은 첨단 기술의 중요성을 깨달았습니다.

가까운 장래에 고급 챗봇이 인간을 대체할 예정입니다. 이것은 데이터에서 패턴을 발견하여 "학습"하는 챗봇의 능력 때문에 가능합니다.

두 가지 유형의 챗봇

주로 챗봇은 두 가지 종류가 있습니다.

• 명령 기반은 특정 특정 명령 및 해당 응답으로 하드코딩된 매우 다양한 기능 세트를 제공하지 않습니다. 이전에 만난 적이 없는 새 쿼리에 응답할 수 없습니다.
• AI 기반 챗봇은 명령 기반 챗봇의 고급 버전입니다. 여기에는 인간형 행동, 속도 및 즉흥 연주와 같은 추가 기능이 함께 제공됩니다. 인간의 마음과 유사하게 이러한 챗봇의 처리 및 대응 능력은 경험에 따라 성장하여 더욱 상호작용이 가능합니다.

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챗봇의 작동 원리

무엇보다도 로봇이 학습을 통해 즉흥적으로 실제 사람처럼 응답할 수 있도록 하는 복잡성에 대해 알아보겠습니다.

챗봇의 AI는 두 가지 구성 요소로 구성됩니다.

• 자연어 처리(NLP) – 인간의 행동을 모방하는 능력을 향상시키고 응답 시간을 단축합니다.
• 일부 딥 러닝이 추가된 머신 러닝 – 응답을 제공하기 위해 복잡한 방식으로 순서가 지정된 다양한 알고리즘을 구현합니다.

챗봇 아키텍처

챗봇 아키텍처는 쿼리에 응답하도록 설계되었습니다. 챗봇이 입력에서 데이터 패턴을 찾는 데 도움이 되며, 이후 참조를 위해 이러한 입력을 저장하여 학습 프로세스를 구성합니다.

원천

챗봇과의 사용자 상호작용

챗봇은 그래픽 사용자 인터페이스, 즉 화면 기반 상호 작용 또는 음성 사용자 인터페이스, 즉 음성 활성화를 가질 수 있습니다. 어느 쪽이든, 사용자가 응답을 기대하는 데이터 입력을 제공하는 대화식 사용자 인터페이스입니다.

1. 챗봇은 텍스트를 분석합니다.

쿼리를 수신한 후 챗봇은 의도(고객이 묻고자 하는 것)와 엔터티(사용자가 말하거나 입력한 내용)를 컨텍스트화하고 결과적으로 쿼리에 가장 적절한 응답을 반환합니다.

이 시점에서 자연어 처리가 작동합니다. 챗봇이 대화형으로 반응할 수 있도록 하여 인간의 손길을 제공합니다. 일반적으로 NLP는 딥 러닝과 함께 언어를 감지하고 일부 알고리즘을 실행하여 쿼리의 컨텍스트를 찾고 전처리 단계에서 텍스트를 분할하고 입력을 모델링한 후 출력을 제공합니다. 일반적으로 NLP에는 다음이 포함됩니다.

• 텍스트를 기계가 이해할 수 있는 언어로 변환하는 데 도움이 되는 NLU(자연어 이해)
• 자연어 생성(NLG) 을 통해 구조화된 데이터를 다시 텍스트로 변환하여 고객의 실제 의도를 추측하는 데 도움이 됩니다.

챗봇은 또한 감정 분석을 수행하는데, 이 분석은 사용자의 기분을 이진 형식 또는 일련의 다른 기분으로 여러 단계를 통해 지정합니다.

2. 챗봇이 답을 준다

챗봇은 다음 두 가지 방법으로 쿼리에 대한 응답을 생성합니다.

• 기계 학습 알고리즘을 사용하여 새로운 응답을 제공합니다. ML 도구는 입력을 사용하여 복잡한 구조화된 데이터를 분석한 다음 높은 정확도의 응답을 생성합니다.
• 다양한 플러그인에서 제공하는 데이터베이스나 API 솔루션에서 현명한 대응을 선택하세요. 이전에 제공된 다양한 입력에 대한 올바른 응답과 함께 사전 설정된 조건이 있는 데이터베이스가 사용됩니다. 기계는 데이터에서 패턴을 찾아내고 그에 따라 최소한의 인간 개입으로 결정을 내립니다.

두 프로세스 중 하나가 끝나면 챗봇은 텍스트, 이미지, 사운드 등의 형태로 쿼리에 응답합니다. 또한 대화 관리를 사용하여 관련 경로를 생성하여 답변이 더 적합하고 피드백 메커니즘이 학습을 촉진하는지 확인합니다.

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3. 봇은 인간에게서 배울 수 있습니다.

챗봇의 주요 목적은 쿼리에 대한 응답을 제공하는 것이지만 프로세스의 끝은 아닙니다. 이것들:

• 데이터를 저장
• 기계 학습 알고리즘을 사용하여 패턴 식별
• 나중에 참조할 수 있도록 저장하십시오.
• 대응 능력을 향상

위의 모든 것은 인공 신경망(인간의 두뇌 복제)이라는 계층화된 알고리즘을 사용하여 딥 러닝을 촉진하도록 설계되었습니다. 각 레이어는 연결이 분류되고 과거 이벤트를 기반으로 저장되는 상호 연결된 인공 뉴런으로 구성되어 새로운 쿼리를 처리하는 데 도움이 됩니다.

4. 챗봇은 더 많은 정보를 얻을수록 더 많이 학습합니다.

위의 모든 정보에서 우리는 챗봇이 더 많은 입력을 받을수록 상호 작용의 결과로 더 정확하고 빠르고 합리적인 응답이 될 것임을 인지할 수 있습니다. 이것이 가능한 모든 입력에 대해 사람이 제공하지 않고도 시스템이 응답을 제공할 수 있도록 하는 ML 알고리즘의 중요성입니다.

합산

챗봇은 전자 상거래에서 여러 비즈니스의 고객 서비스에 혁명을 일으켰습니다. Amazon의 Alexa와 Apple의 Siri는 이러한 로봇이 상호 작용하고 고객 쿼리와 요구를 충족시키는 능력의 주요 예입니다. 하지만 그게 다가 아닙니다. 오늘날 소규모 기업은 이러한 지능형 기계가 제공하는 서비스를 사용하여 밤낮으로 고객에게 응답할 수 있습니다. 전화, 웹사이트, 메신저 등과 통합할 수 있습니다.

Bing의 검색 전도 책임자인 Christi Olson에 따르면 “ 미래의 챗봇은 질문에만 응답하지 않습니다. 그들은 말했다. 그들은 생각한다. 그들은 지식 그래프에서 통찰력을 얻습니다. 그들은 고객과 정서적 관계를 형성합니다.” .

오늘날 챗봇 아키텍처의 발전으로 인해 다양한 작업에 사용할 수 있는 소규모 브랜드는 물론 브랜드도 챗봇에 액세스할 수 있지만 주요 기능은 고객 서비스 효율성입니다.

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