인공지능 교육 7일차_인공지능 챗봇의 기본 원리와 구조

 

최초의 챗봇

1966년 MIT의 요제프 바이젠바움의 "일라이자" 가 최초의 챗봇이라고 합니다.

칼로저스의 상담이론을 기본으로 내담자의 말을 반복하는 형식의 알고리즘을 사용했다고 합니다.

 

http://psych.fullerton.edu/mbirnbaum/psych101/Eliza.htm

Eliza, Computer Therapist

 

챗봇이 많이 생기고 있는 이유

 1. 카카오톡 등의 SNS메신저 사용이 보편화 됨에 따라 채팅창을 활용한 챗봇 사용이 많아지고 있음.

 2. 새로운 앱 설치 등에 대한 거부감 증가와 

3. 젊은 세대들의 전화공포증이라고 불리는 전화기피현상, 그리고 채팅을 더 선호하는 방식 반영

4. 음성봇의 데이터에 활용

 

챗봇은 회사, 고객, 직원들의 입장에서 사용하는 방식이 다를 수 있음.

 - 회사

 1.  고객응대용 서비스챗봇을 도입하여 비용 절감, 고객서비스 개선으로 투자수익 증가

 2. 판매주기 단축, 잠재고객 생성하는 등 고객 충성도 증대

 3. AI챗봇으로 개인 맞춤화된 경험 구축으로 구매 전환율 확보

 4.고객과의 빠른 상호작용 그리고 데이터 확보

 

 - 고객

 1. 시간제약 없이 필요할 때 서비스 및 지원을 쉽게 얻을 수 있음

 2. 이용이 간편하여 회사와의 상호작용이 쉬워짐.

 

 - 직원

1. 간단하고 명료화된 작업을 자동화하여 업무 효율 증대

2. 조직내 회사 정책, 절차, 인사정보, 내부시스템 등 관리 탐색에 유용

 

챗봇의 유형

- 트랜젹션 챗봇

 1.  작업지향적(선언적) 챗봇으로 하나의 기능, 작업을 수행하거나 자동화하는데 주력하는 단일용도의 챗봇.

2. 구조화된 데이터로 학습하기 때문에 고객의 도움이 필요한 작업이나 문제를 알고 있는 기업에 유용

- 대화형 챗봇

1. 자연어 처리를 사용하여 개인 맞춤화된 상호 작용을 제공하는 보다 정교한 인터랙티브 챗봇

2. 가상비서, 디지털 어시스턴트라고도 부름

3. 자연어처리, 지식 데이터베이스, 기타 정보에 대한 액세스를 사용하여 사용자의 질의응답에서 미묘한 뉘양스 감지하고 인간과 동일한방식으로 대답

 

챗봇빌더 

 

챗봇의 구조

에이전트 :챗봇 자체가 에이전트라고 볼 수 있다.

인텐트 : 목적, 대화의 의도

 - 사용자가 어떤 의도로 챗봇에 요청한 것인지를 파악하는 것

 - 동일한 의도를 가진 발화의 묶음

엔티티 : 실체, 의미있는 속성

 - 데이터 사전으로 의미가 같은 단어들을 묶음으로써 해당 발화에 대한 동일한 의미로 처리

 - 예) 사이즈 : 230 ,240 ,250 , 신발 : 운동화, 구두, 부츠, 색상:노랑, 빨강,초록

콘텍트 : 대화의 문맥

 

챗봇의 핵심기술

1.패턴인식 Pattern Recogntion

2.자연어 처리 NLP, Natual Language Processing

3.시만틱웹 Semantic Web

4.텍스트마이닝 Text Mining

5.상황인식컴퓨팅 Context Aware Computing

 

챗봇 제작 사이트 ▼

Dialogflow  

자연어로 대화할 수 있는 챗봇을 만들기 위한 툴로 2016.9 google이 인수하여 새롭게 탄생

페이스북, 슬랙, 텔레그램, 트위터, 라인 등과 연동 가능

모바일 앱, 웹 애플리케이션, 기기 등에 쉽게 설계하고 통합할 수 있음.

https://dialogflow.cloud.google.com/

Dialogflow