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AI 엔진의 구성 요소

핵심 구성 요소는 스크립트 기반 AI 에이전트에 모두 적용되지만, 기능은 약간 다릅니다.

• 자연어 이해(NLU): NLU 구성 요소는 고객 입력을 스크립트에 정의된 의도에 매핑합니다. 이는 프레임워크 내에서 고객의 입력을 인식합니다.
• 대화 관리: 이 구성 요소는 스크립트에 따라 대화의 흐름을 관리합니다. 이는 에이전트가 정의된 경로를 따르고 인식된 의도와 맥락에 따라 올바른 응답을 제공하도록 보장합니다.
• 응답 검색: 이 구성 요소는 스크립트에 구성된 응답을 전달합니다.

음성 기반 상호 작용의 경우, 위에서 언급한 구성 요소 외에도 AI 엔진에는 ASR(자동 음성 인식) 및 TTS(텍스트 음성 변환) 기능이 포함되어 있습니다.

적합한 엔진을 선택하는 방법

• Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch 포함)

  이는 스크립트 기반 AI 에이전트를 위한 최신 생성형 AI 기반 자연어 이해(NLU) 엔진입니다. 이 시스템은 고급 머신러닝 알고리즘을 활용하여 사용자 입력을 해석하고 의도를 정확하게 분류합니다. LLM에서 생성된 다양한 언어 패턴을 학습함으로써, 이 엔진은 표현이나 단어 선택이 다르더라도 사용자가 달성하고자 하는 목표를 매우 정확하게 파악합니다.

  주요 이점

  • 향상된 의도 인식: 다양한 사용자 쿼리를 이해할 수 있으며, 이전에 보지 못한 샘플이나 입력 변형도 포함하여 더욱 정확한 의도 분류가 가능합니다.

  • 적응형 학습: 이 모델은 유사한 발화 전반에 걸쳐 효과적으로 일반화되므로, 방대한 수동 예시의 필요성을 줄여줍니다.

  구성 요구 사항 & 제한

  • 정확한 학습을 위해 모델에 충분한 언어적 다양성을 제공하려면 각 의도에는 최소 10개의 대표적인 발화가 포함되어야 합니다.

  • 명확하고 의미 있는 의도 설명은 시스템이 밀접하게 관련된 의도를 구분하고 일관된 분류 성능을 유지하는 데 필수적입니다.

  • 불충분하거나 모호한 학습 데이터는 분류 정확도를 떨어뜨릴 수 있으며, 특히 언어 패턴이 겹치는 의도의 경우 더욱 그렇습니다.

• Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch 포함)

  이 AI 엔진은 다양한 사용자 표현을 관리하면서 입력값을 미리 정의된 의도에 정확하게 매핑하는 AI 에이전트를 개발하는 데 이상적이며, 다양한 시나리오에서 일관되고 안정적인 상호 작용을 보장합니다. 다음과 같은 경우에 유용합니다:

  • 더 작은 훈련 데이터 세트 처리: 학습 데이터 세트에 의도당 발화가 10개 미만인 경우 이 엔진이 더 적합합니다.
  • 다국어 스크립트 에이전트: 이는 여러 언어로 대화를 처리하는 에이전트를 만드는 데 적합한 선택입니다.
  • 어느 정도 "스마트 매칭" 기능을 갖춘 스크립트 기반 에이전트: 답변은 미리 작성된 스크립트에 따라 이루어지지만, 이 AI 엔진은 사용자의 입력을 가장 의도에 가까운 표현과 연결하여 자연스러운 느낌을 제공합니다. 표현이 정확히 일치하지 않더라도 마찬가지입니다.

  이익: 입력값 변화에 도움이 되고, 소규모 학습 데이터 세트에서 더 나은 성능을 보이며, 다국어를 지원하고, 스마트 매칭을 지원합니다.

  제한 사항: Swiftmatch는 뛰어난 자연어 이해 능력을 자랑합니다. 하지만 스크립트에서 사용자 입력과 의도를 일치시키는 데 유연성이 필요하고, 표현 방식의 변화를 허용해야 하는 경우 Swiftmatch에 다양한 학습 데이터를 사용한 추가 데이터 구성이 필요할 수 있습니다. 이 제품은 정밀하고 견고한 매칭을 위해 설계되었으므로, 다양한 변수를 다루는 것이 더 어려울 수 있습니다.