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AI 엔진 컴포넌트

핵심 구성 요소는 스크립팅된 AI 에이전트와 관련이 있지만 기능이 약간 달라요.

• 자연어 이해 (NLU): NLU 구성 요소는 고객 입력을 스크립트에 정의된 인텐트에 매핑해요. 프레임워크 내에서 고객의 입력을 인식해요.
• 대화 관리: 이 구성 요소는 스크립트에 따라 대화의 흐름을 관리해요. 에이전트가 정의된 경로를 따르고 인식된 의도와 컨텍스트를 기반으로 올바른 응답을 제공하도록 합니다.
• 응답 검색: 이 구성 요소는 스크립트에 구성된 응답을 전달해요.

음성 기반 상호 작용의 경우, 위에서 언급한 구성 요소 외에도 AI 엔진에는 ASR (자동 음성 인식) 과 TTS (텍스트 음성 변환) 도 포함돼요.

올바른 엔진 고르는 법

• 웹엑스 AI 프로 2.0 (스위프트매치 포함)

  이게 스크립트 AI 에이전트를 위한 최신 제너레이티브 AI 기반 자연어 이해 (NLU) 엔진이에요. 고급 기계 학습 알고리즘을 활용하여 사용자 입력을 해석하고 의도를 정확하게 분류해요. LLM에서 생성한 다양한 언어 패턴을 학습해서 엔진이 표현이나 단어 선택이 다를 때에도 사용자가 달성하고자 하는 바를 매우 정밀하게 이해해요.

  주요 이점들

  • 의도 인식 개선: 보이지 않는 샘플이나 입력 변형을 포함하여 광범위한 사용자 쿼리를 이해할 수 있어서 더 정확한 의도 분류가 가능해요.

  • 적응형 학습: 모델이 비슷한 발화 전반을 효과적으로 일반화해서 철저한 수동 예제를 만들 필요가 줄어들어요.

  구성 요구 사항 및 제한 사항

  • 정확한 학습을 위해 모델에 충분한 언어적 다양성을 제공하려면 각 의도에 최소 10개 이상의 대표 발화가 포함되어야 해요.

  • 명확하고 의미 있는 의도 설명이 필수예요. 시스템이 밀접하게 관련된 의도를 구별하고 일관된 분류 성능을 유지하는 데 도움이 되기 때문입니다.

  • 교육 데이터가 불충분하거나 모호하면 분류 정확도가 떨어질 수 있어요. 특히 언어 패턴이 겹치는 인텐트의 경우 말이죠.

• 웹엑스 AI 프로 1.0 (스위프트매치 포함)

  이 AI 엔진은 다양한 사용자 표현을 관리하는 동시에 입력을 사전 정의된 인텐트에 정확하게 매핑하여 다양한 시나리오에서 일관되고 안정적인 상호 작용을 보장하는 AI 에이전트를 개발하는 데 이상적이에요. 유용해요:

  • 작은 훈련 데이터 세트 처리: 훈련 데이터 세트의 인텐트당 발화가 10개 미만이면 이 엔진이 더 적합해요.
  • 다국어 스크립트 에이전트: 대화를 다국어로 처리하는 에이전트를 만들 때 좋은 선택이에요.
  • 일정 수준의 “스마트 매칭” 기능이 있는 스크립팅된 에이전트: 응답이 스크립팅되는 동안 이 AI 엔진은 표현이 정확하지 않더라도 사용자 입력을 가장 가까운 인텐트에 매칭시켜 자연스러운 느낌을 줘요.

  이점: 입력 변화에 도움이 되고, 훈련 데이터 세트가 적을 때 더 좋고, 다국어를 지원하고, 스마트 매칭을 지원해요.

  한계: 스위프트매치는 강한 자연어 이해 능력이 뛰어나요. 하지만 스크립트에 사용자 입력을 인텐트에 일치시키는 유연성이 필요하다면 (구문의 변형을 허용함) SwiftMatch에는 다양한 훈련 데이터로 추가 데이터 구성이 필요할 수 있어요. 정밀하고 견고한 매칭을 위해 설계되었기 때문에 다양한 변형을 다루기가 더 어려울 수 있어요.