챗봇 아키텍처: 챗봇의 구조를 이해하기 위한 가이드

내용 :

– 챗봇이란 정확히 무엇인가요?
– 챗봇은 어떻게 작동합니까?
– 챗봇 아키텍처란?
– 가장 기본적인 챗봇에는 어떤 아키텍처가 필요한가?
– 엔터프라이즈급 아키텍처
– 어떻게 ch의 아키텍처에봇 작동
- 엔터프라이즈 수준 아키텍처에 대한 기타 고려 사항
- 챗봇 아키텍처를 이해하는 것이 중요한 이유

점점 더 많은 음성 통화에서 텍스트와 그래픽으로 전환하고 있습니다. 

를 통해 의사 소통 채팅 봇 두 가지 주요 이유로 인기를 얻고 있습니다. 간단하고 즉각적입니다. 

여기에서는 챗봇이 작동하는 방식, 봇을 만드는 방법 및 챗봇 아키텍처의 구조를 이해하기 위해 알아야 할 모든 것을 살펴보겠습니다. 

하지만 본격적으로 시작하기 전에 기본 사항에 대해 알아보겠습니다.

챗봇이란 정확히 무엇입니까?

챗봇은 사람과 컴퓨터 간의 대화를 시뮬레이션하는 소프트웨어 프로그램입니다. 질문을 받았을 때, 챗봇 응답 지식 데이터베이스를 사용합니다. 

인공 지능(AI) 소프트웨어는 대화나 채팅을 자연어로 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 이것은 웹사이트의 메시징 플랫폼, 모바일 앱 또는 전화를 통해 수행됩니다. 

챗봇은 인간과 기계 간의 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. 인간의 도움과 독립적으로 작동하고 자연어 처리(NLP)를 사용하여 질문에 응답하도록 설계되었습니다. 이것은 인간이 할 수 있는 것과 거의 같은 방식으로 텍스트와 말을 이해할 수 있는 능력을 컴퓨터에 제공하는 인공 지능의 한 분야입니다.

챗봇은 다양한 형태와 형태로 제공됩니다. 

챗봇은 어떻게 작동합니까?

챗봇을 사용하면 사용자가 사람의 개입 없이 텍스트, 오디오 또는 둘 다를 통해 질문과 요청에 대한 답변을 쉽게 찾을 수 있습니다.

봇은 비즈니스에서 동시에 여러 고객 쿼리를 처리할 수 있는 자동화된 솔루션입니다. 통계에 따르면 비즈니스는 절대적으로 사용 가능한 24 / 7. 

챗봇은 더 많은 규칙과 자연어 처리를 빠르게 통합했으며 최신 유형은 더 많은 인간 언어에 꾸준히 노출되면서 학습할 수 있습니다.

오늘날의 AI 챗봇은 고급 AI 도구를 사용하여 사용자가 달성하려는 것을 설정합니다.

챗봇은 아래와 같이 크게 두 가지 범주로 나뉩니다.

규칙 기반 챗봇

이 봇은 프로그래밍된 제한된 수의 선택만 이해할 수 있습니다. 다음과 같은 이점을 제공합니다. 

• 고객의 쿼리를 이해하고 관련 답변을 제시하기 위해 참-거짓 알고리즘을 사용하기 때문에 구축이 더 간단합니다.
• 광범위한 교육이 필요하지 않기 때문에 구현하기가 더 쉽습니다.
• 브랜드/회사에서 설정하기 때문에 출력되는 답변을 제어하기가 더 쉽습니다.

그러나 다음과 같은 심각한 단점이 있습니다.

• 사전 정의된 규칙에 의존하고 의미를 이해하지 못합니다.
• 버튼을 기반으로 작동합니다. 즉, 챗봇은 사용자가 선택해야 하는 일련의 옵션을 보여주므로 옵션에 표시되지 않을 수 있으므로 사용자의 진정한 의도를 실제로 알기가 정말 어렵습니다.

AI 기반 챗봇

이러한 챗봇은 다음과 같은 기능을 갖추고 있기 때문에 정교합니다. 인공 지능 (일체 포함). 자연어 처리(NLP) 및 의미 체계를 사용하여 개방형 쿼리에 응답합니다. AI 챗봇은 언어, 컨텍스트 및 의도를 식별하고 이에 따라 대응할 수 있습니다. 그들은 훨씬 더 복잡한 유형의 챗봇입니다.

이 영역 내에서 두 가지 다른 접근 방식을 찾습니다.

확률적 챗봇

이 유형의 봇은 의도 감지를 통해 지식 기반에서 관련 응답을 조회하는 대신 종단 간 기계 학습을 사용하여 기록 대화 로그를 기반으로 모델을 생성합니다. 고정된 스크립트를 사용하지 않고 상호 작용하기에 매우 자연스러울 수 있다는 사실에도 불구하고 몇 가지 단점이 있습니다.

• 그들이 경험과 대화에서 배운 데이터로 인해 많은 편견이 도입될 수 있습니다. 출력 대화에 대한 제어가 제한되어 있으며 봇의 부적절한 행동의 경우 브랜드가 책임을 질 수 있습니다.
• 확률적 챗봇을 구현하고 실행하려면 많은 훈련 데이터가 필요합니다. 데이터가 많을수록 더 잘 수행되는 경향이 있어 구현이 길고 고통스럽습니다.
• 챗봇이 내린 결정은 '블랙박스'로 알려진 방식으로 이루어지며, 이는 챗봇이 어떻게 결정을 내리게 되었는지에 대한 투명성이 전혀 없고 행동을 수정하거나 조정하기 어렵다는 것을 의미합니다.   

결정적 챗봇

이 유형의 챗봇은 다른 종류의 AI, 그리고 자연어 처리를 활용하여 모든 단어의 가중치를 계산하고, 결과 또는 답변을 출력하기 위해 문맥과 그 이면의 의미를 분석합니다. 

이러한 챗봇은 의미를 기반으로 의도를 답변과 일치시킬 수 있습니다.

장점과 단점이 있습니다.

• 브랜드로 채워진 콘텐츠만 출력하므로 목소리 톤과 회사의 브랜드 이미지를 쉽게 제어할 수 있습니다.
• 그들은 확률에 기반하여 학습하지 않지만 포함할 새로운 핫 토픽에 대한 힌트를 줄 수 있습니다.
• 그들은 고객을 원하는 결과로 안내하기 위해 결정론적 의사 결정 트리를 따릅니다. 이 트리는 매우 복잡할 수 있지만 회사에서 감독 및 제어하며 거칠고 원치 않는 답변에 열려 있지 않습니다. 
• 지식 기반에 사용자에게 응답할 관련 콘텐츠가 없을 때마다 사용자는 재구성을 요청하거나 사례를 실제 상담원에게 에스컬레이션, 부드러운 전환을 만들고 마찰을 줄입니다. 

자신만의 챗봇을 도입할 생각이라면 챗봇 아키텍처를 이해하여 모든 것이 어떻게 조화를 이루는지 확인하는 것이 중요합니다. 물론 매우 익숙해져야 합니다. 테스트 자동화.

챗봇 아키텍처 란 무엇입니까?

챗봇의 구조를 이해하려면 챗봇을 구축하는 데 사용된 아키텍처를 살펴볼 필요가 있습니다. 챗봇에 필요한 아키텍처 유형은 필요한 용도에 따라 다릅니다. 

어떤 챗봇을 사용하든 기본적으로 통신 흐름은 동일합니다.

프로그래머는 Java, Python, PHP 및 기타 소프트웨어를 사용하여 쿼리에 응답하는 봇을 만듭니다. 대부분의 대화는 인사말이나 질문으로 시작하여 사용자가 답변을 받는 지점까지 일련의 옵션을 안내합니다.

기본 챗봇 아키텍처는 아래에 자세히 설명되어 있습니다.

자연어 이해 엔진

이것은 프로세스의 첫 번째 단계입니다. 사용자가 메시지를 입력하면 NLU가 이를 읽고 사용자의 의도를 이해합니다. 그런 다음 규칙 엔진이 작동하여 최상의 응답을 찾습니다.

당신은 당신의 이야기, 특히 qa 테스트 전략.

기술 자료

이것은 제품, 서비스, 주제 또는 비즈니스에 필요한 모든 것에 대한 정보 라이브러리입니다. 여기에는 FAQ, 문제 해결 가이드, 서비스 취소에 대한 정보 또는 교체 요청 방법이 포함될 수 있습니다. 

지식과 데이터베이스는 모두 챗봇에 사용자에게 적절한 응답을 제공하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

데이터 저장고 

여기에 분석 및 대화 로그가 저장됩니다. 챗봇이 경험을 쌓으면서 실행 가능한 통찰력을 위해 보다 구체적이고 고급 분석을 개발하고 싶을 것입니다. 

모든 단계에서 필수적으로 비즈니스를 체계화하다 챗봇의 목적을 설정합니다. 

가장 기본적인 챗봇에는 어떤 아키텍처가 필요합니까?

소기업 및 마케팅 캠페인은 일반적으로 레벨 XNUMX 챗봇으로 시작합니다. 일반적으로 다음을 기반으로 할 수 있습니다. 단 하나의 플랫폼. 그들은 일반적인 질문의 70~80%를 구성하는 간단한 질문을 잘 처리합니다. 이러한 종류의 챗봇은 “몇 시에 문을 여세요?”와 같은 간단한 질문에 대답합니다.

사용자가 문제 진단과 같은 보다 정교한 정보를 요구할 때 챗봇은 스케일 업해야 합니다. 

누군가 예를 들어 "내 자전거 브레이크에 무슨 문제가 있습니까?"라고 묻는 경우

이를 위해서는 더 높은 수준의 챗봇이 필요합니다.

챗봇의 기능이 시작되면서 상황이 훨씬 더 복잡해지기 시작합니다. 그렇기 때문에 특히 와이어 프레임. 

HTTP 및 채팅 인터페이스

레벨 2 챗봇은 세미 스크립트이며 라이브 채팅 위젯. 프론트 페이지에서 고객 지원팀과 직접 대화할 수 있는 곳입니다. 

메시지 브로커

여기에서 채팅 인터페이스와 같은 게시자가 대기열에 메시지를 추가합니다. 고객은 Messenger, Slack, WhatsApp에, 라이브챗.

라이브 에이전트 플랫폼

봇이 사용자의 의도를 올바르게 식별하지 못하면 인간 에이전트가 원활하게 개입할 수 있습니다. 어떤 경우에는 봇이 문제를 해결하고 대화의 끝을 봇에게 돌려줄 것입니다.

봇은 예를 들어 비밀번호를 변경하거나 주문을 조회하기 위해 CRM(고객 관계 관리)에서 고객의 세부 정보를 불러올 수도 있습니다.

엔터프라이즈급 아키텍처

챗봇 게임을 한 단계 더 발전시키려면 복잡한 대화를 가능하게 하는 기술을 사용해야 합니다. 방법도 설정해야 합니다. 소프트웨어 확장 능력.  

물론 사업마다 다릅니다. 여기에서는 엔터프라이즈 수준 아키텍처로 봇을 구축하는 데 필요한 몇 가지 공통 기술, 워크플로 및 패턴을 모았습니다.

핵심 기능 외에도 많은 설계 고려 사항이 있습니다. 의 프로그램을 구축하는 것이 필수적이다. 소프트웨어 테스트 계획 어떤 챗봇을 선택하든 상관없습니다.

대화형 봇은 '두뇌'와 주변 요구 사항 또는 '신체'로 나눌 수 있습니다.

챗봇의 아키텍처 작동 방식

챗봇은 세 가지 분류 방법을 사용하여 작동합니다.

• 패턴 매칭
• 알고리즘
• 인공 신경망

패턴 일치자

봇은 패턴 일치를 사용하여 텍스트를 분석하고 적절한 응답을 생성합니다. 이러한 패턴의 표준 구조는 AIML(Artificial Intelligence Markup Language)입니다.

예 :

조 바이든은 누구인가?

조 바이든은 미국 대통령이다. 

챗봇은 자신의 이름이 관련 패턴의 일부이기 때문에 답을 알고 있습니다. 그러나 관련 패턴을 넘어서는 고급 정보를 얻으려면 챗봇이 알고리즘을 사용해야 합니다. 

알고리즘

알고리즘은 분류기의 수를 줄이고 관리하기 쉬운 구조를 만듭니다. 다음 예에서는 각 클래스에 점수가 할당됩니다.

입력: "안녕하세요, 좋은 아침입니다."

용어: "Hello"(일치 없음)

용어: "Good"(클래스: 인사말)

용어: "아침"(수업: 인사말)

구분: 인사말(점수=2) 

방정식의 도움으로 주어진 문장에 대해 일치하는 단어를 찾고 가장 많이 일치하는 클래스를 식별합니다.

NLP 엔진

 이 엔진은 가중치 연결을 사용하여 입력의 출력을 계산합니다. 훈련 데이터에 사용된 각 단계는 가중치를 수정하여 정확도를 높입니다. 문장을 개별 단어로 나눈 다음 각 단어를 입력으로 사용하여 네트워크의 데이터베이스 내용과 일치시킵니다. 그런 다음 이 단어를 지속적으로 테스트합니다.

엔터프라이즈 수준 아키텍처에 대한 기타 고려 사항

또한 챗봇 아키텍처는 다음 요소도 고려해야 합니다.

보안 

보안, 거버넌스 및 데이터 보호에 높은 우선 순위를 부여해야 합니다. 이는 수백만 고객의 기밀 세부 정보를 저장하는 기업에 특히 중요합니다.

사용자가 개인 정보가 노출되는 것을 원하지 않는 경우 익명을 유지할 수 있는 방법을 고려해야 합니다. 개인 정보에 액세스하려는 경우 안전한 방법으로 이를 수행할 수 있어야 합니다.

누구도 권한 없이 민감한 시스템을 해킹할 수 없도록 보호 장치를 구축하는 것도 중요합니다.

품질

여기는 테스트 정말 철저해야 합니다. 오타나 깨진 하이퍼링크와 같은 작은 실수는 한 달에 수천 명의 사용자가 볼 수 있습니다. 

작은 오류가 비즈니스 평판에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

챗봇 아키텍처를 이해하는 것이 중요한 이유 

챗봇은 사람과 서비스 간의 상호 작용을 간소화하여 고객 경험을 향상시킵니다. 또한 브랜드에 참여 프로세스를 개선하는 동시에 고객 서비스 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다.

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Kate Priestman – 마케팅 책임자, 글로벌 앱 테스팅

Kate Priestman은 신뢰할 수 있고 선도적인 end-to-end인 Global App Testing의 마케팅 책임자입니다. 소프트웨어 애플리케이션 테스트 QA 문제에 대한 솔루션입니다. Kate는 마케팅 분야에서 8년 이상의 경험을 가지고 있으며 브랜드가 탁월한 성장을 달성하도록 돕습니다. 그녀는 브랜드 개발, 리드 및 수요 창출, 마케팅 전략에 대한 광범위한 지식을 가지고 있으며 비즈니스 영향력을 최대한 발휘합니다. 당신은 그녀와 연결할 수 있습니다 링크드인.

포스트 챗봇 아키텍처: 챗봇의 구조를 이해하기 위한 가이드 첫 번째 등장 인벤타.

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• 출처: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/