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자연어 해석

  • 아티클

적용 대상: SDK v4

봇은 구조화 및 안내에서 자유 형식 및 개방형 스타일에 이르기까지 다양한 대화형 스타일을 사용할 수 있습니다. 사용자가 말하는 내용에 따라 봇은 대화 흐름에서 다음에 수행할 작업을 결정해야 합니다. Azure AI 서비스에는 이 작업에 도움이 되는 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 기능은 봇이 정보를 검색하거나, 질문을 하거나, 사용자의 의도를 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사용자와 봇 간 상호 작용은 대부분 자유 형식이며, 봇은 자연스럽고 상황에 맞게 언어를 이해해야 합니다. 개방형 대화에서는 광범위한 사용자 회신이 있을 수 있으며 봇은 다소 구조나 지침을 제공할 수 있습니다. 이 표에서는 안내된 질문과 개방형 질문의 차이점을 보여 줍니다.

단계별 개방형
여행 봇입니다. 항공편 찾기, 호텔 찾기, 렌트카 찾기 옵션 중 하나를 선택합니다. 나는 당신이 여행을 예약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 어떤 작업을 하고 싶으신가요?
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Azure AI 서비스는 지능형 앱, 웹 사이트 및 봇을 빌드할 수 있는 기능을 제공합니다. 봇에 이러한 기능을 추가하면 봇이 개방형 사용자 입력에 보다 적절하게 응답할 수 있습니다.

이 문서에서는 Azure AI 서비스에서 사용할 수 있는 일부 기능에 대한 Bot Framework SDK의 지원을 설명합니다.

  • 이러한 기능을 봇에 디자인하는 방법에 대한 팁은 기술 봇 디자인을 참조 하세요.
  • Azure AI 서비스에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스 설명서를 참조 하세요.

일반 지침

Azure AI 서비스는 진화하는 기술을 통합합니다. Azure AI Language는 이전에 별도의 서비스로 구현된 다양한 기능을 통합합니다. 이 문서에서는 최신 기능과 이전 기능 및 서비스 및 각각에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있는 위치에 대해 설명합니다.

시나리오 지침
새 봇 개발 구성원이 기술과 분야가 혼합된 팀을 지원하도록 설계된 Microsoft Copilot Studio를 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Copilot Studio 및 고급 AI 기능 사용을 참조하세요.
기존 Bot Framework SDK 봇에 대한 새 언어 프로젝트 CLU(대화형 언어 이해) 및 질문에 대답하는 것과 같은 Azure AI 언어 서비스의 기능을 사용하는 것이 좋습니다.
기존 언어 프로젝트가 있는 기존 봇 언어 프로젝트는 계속 작동하지만 Azure AI 언어로 마이그레이션하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 이 문서의 뒷부분에 있는 기존 언어 프로젝트 마이그레이션 섹션을 참조하세요.

언어 이해

자연어 이해 기능을 사용하면 사용자 지정 자연어 이해 모델을 빌드하여 사용자의 메시지의 전반적인 의도를 예측하고 중요한 정보를 추출할 수 있습니다.

서비스 또는 기능 설명
CLU(대화 언어 이해) Azure AI 언어 서비스의 기능입니다.
언어 이해(LUIS) Azure AI 서비스입니다. (CLU는 업데이트된 LUIS 버전입니다.)

LUIS는 2025년 10월 1일에 사용 중지됩니다.

CLU(대화 언어 이해)

CLU(대화 언어 이해)를 사용하면 사용자가 들어오는 발화의 전반적인 의도를 예측하고 여기에서 중요한 정보를 추출하도록 사용자 지정 자연어 이해 모델을 빌드할 수 있습니다. CLU는 클라이언트 애플리케이션의 입력 텍스트를 이해하는 인텔리전스만 제공하며 자체적으로 작업을 수행하지 않습니다.

봇에서 CLU를 사용하려면 언어 리소스 및 대화 프로젝트를 만들고, 언어 모델을 학습 및 배포한 다음, 봇 에서 CLU API에 요청을 전달하는 원격 분석 인식기를 구현합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

언어 이해(LUIS)

참고 항목

LUIS(Language Understanding)는 2025년 10월 1일에 사용 중지됩니다. 2023년 4월 1일부터 새 LUIS 리소스를 만들 수 없습니다.

LUIS는 사용자 지정 기계 학습 인텔리전스를 사용자의 대화형 자연어 텍스트에 적용하여 전반적인 의미를 예측하고 관련 세부 정보를 가져옵니다.

봇에서 LUIS를 사용하려면 LUIS 앱을 만들고 학습시키고 게시한 다음, LUIS 인식기를 봇에 추가합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

질문 및 답변

질문 및 답변 기능을 사용하면 기술 자료 작성하여 사용자 질문에 답변할 수 있습니다. 기술 자료는 FAQ, 설명서 및 문서에 있는 것과 같은 반구조화된 콘텐츠를 나타냅니다.

서비스 또는 기능 설명
질문 답변 Azure AI 언어 서비스의 기능입니다.
QnA Maker Azure AI 서비스 서비스. (질문 답변은 QnA Maker의 업데이트된 버전입니다.)

Azure AI QnA Maker는 2025년 3월 31일에 사용 중지됩니다.

질문 답변

질문 답변은 데이터에 대한 자연스러운 대화형 계층을 만들 수 있는 클라우드 기반 NLP(자연어 처리)를 제공합니다. 사용자 지정 기술 자료 정보에서 입력한 내용에 대해 가장 적합한 답변을 찾는 데 사용됩니다.

봇에서 질문 답변을 사용하려면 질문 답변 프로젝트를 만들고 배포한 다음, 봇 에서 질문 답변 API에 요청을 전달하는 QnA Maker 클라이언트 를 구현합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

QnA Maker

참고 항목

Azure AI QnA Maker는 2025년 3월 31일에 사용 중지됩니다. 2022년 10월 1일부터 새로운 QnA Maker 리소스 또는 참조 자료를 만들 수 없습니다.

QnA Maker는 기존 FAQ 사이트에서 질문과 답변을 긁어내는 기본 제공 기능을 제공하며, 사용자 지정 질문 및 답변 목록을 수동으로 구성할 수도 있습니다. QnA Maker는 자연어 처리 기능을 갖추고 있어서 예상과 약간 다르게 표시되는 질문에도 대답할 수 있습니다. 그러나 의미 체계 언어 이해 능력이 없으므로 강아지가 강아지의 한 유형인지 확인할 수 없습니다.

봇에서 QnA Maker를 사용하려면 QnA Maker 서비스를 만들고, 기술 자료 게시하고, QnA Maker 개체를 봇에 추가합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

Azure Cognitive Search를 사용하면 봇이 정보를 패싯하고 필터링하는 기능을 포함하여 다양한 검색 환경을 사용자에게 제공할 수 있습니다.

  • Azure AI 언어 내에서 Azure Cognitive Search를 기능으로 사용할 수 있습니다.
  • Azure Cognitive Search 서비스를 직접 사용할 수 있습니다.

Azure Cognitive Search를 사용하여 데이터 저장소를 검색, 패싯 및 필터링할 효율적인 인덱스 만들기를 수행할 수 있습니다.

  • Azure AI Language 내에서 Cognitive Search를 구성하는 방법은 사용자 지정 질문 답변 사용 리소스 구성을 참조 하세요.
  • Cognitive Search 서비스에 대한 자세한 내용은 Azure Cognitive Search란?을 참조하세요.

여러 기능을 함께 사용

여러 대화형 토픽을 이해하는 다목적 봇을 빌드하려면 각 함수에 대한 지원으로 별도로 시작한 다음 함께 통합합니다. 봇이 여러 기능을 결합할 수 있는 시나리오는 다음과 같습니다.

  • 각 기능에 고유한 언어 모델이 있는 기능 집합을 제공하는 봇입니다.
  • 여러 기술 자료 검색하여 사용자의 질문에 대한 답변을 찾는 봇입니다.
  • 언어 이해, 질문 답변 및 검색과 같은 다양한 유형의 기능을 통합하는 봇입니다.

이 표에서는 여러 기능을 통합할 수 있는 다양한 방법을 설명합니다.

서비스 또는 기능 설명
오케스트레이션 워크플로 여러 질문 답변, CLU 및 LUIS 프로젝트를 함께 사용할 수 있는 Azure AI Language 서비스의 기능입니다.
Bot Framework 오케스트레이터 지정된 메시지를 가장 잘 처리할 수 있는 LUIS 모델 또는 QnA Maker 기술 자료 결정하는 데 사용할 수 있는 의도 전용 인식 엔진입니다.
사용자 지정 사용자 고유의 논리를 구현하여 사용자의 요청을 가장 잘 처리하는 방법을 결정할 수 있습니다.

오케스트레이션 워크플로 사용

오케스트레이션 워크플로는 기계 학습 인텔리전스를 적용하여 CLU(대화형 언어 이해) 구성 요소, 질문 답변 프로젝트 및 LUIS 애플리케이션을 연결하는 오케스트레이션 모델을 빌드할 수 있도록 합니다.

봇에서 오케스트레이션 워크플로를 사용하려면 오케스트레이션 워크플로 프로젝트를 만들고, 스키마를 빌드하고, 모델을 학습 및 배포한 다음, 모델 API에서 의도 예측을 쿼리합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

오케스트레이터

참고 항목

Azure AI QnA Maker는 2025년 3월 31일에 사용 중지됩니다. 2022년 10월 1일부터 새로운 QnA Maker 리소스 또는 참조 자료를 만들 수 없습니다.

LUIS(Language Understanding)는 2025년 10월 1일에 사용 중지됩니다. 2023년 4월 1일부터 새 LUIS 리소스를 만들 수 없습니다.

Bot Framework Orchestrator는 의도 전용 인식 엔진입니다. Bot Framework CLI에는 QnA Maker 기술 자료 및 LUIS 언어 모델 컬렉션에서 Orchestrator용 언어 모델을 생성하는 도구가 포함되어 있습니다. 그러면 봇이 Orchestrator를 사용하여 사용자의 입력에 가장 잘 응답할 수 있는 서비스를 결정할 수 있습니다.

Bot Framework SDK는 LUIS 및 QnA Maker에 대한 기본 제공 지원을 제공합니다. 이렇게 하면 최소한의 구성으로 LUIS 및 QnA Maker를 사용하여 대화 상자를 트리거하거나 질문에 자동으로 대답할 수 있습니다.

자세한 내용은 Orchestrator에서 여러 LUIS 및 QnA 모델 사용을 참조 하세요.

사용자 지정 논리

사용자 고유의 논리를 구현하는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

  1. 각 메시지에 대해 봇이 지원하는 모든 관련 서비스를 호출합니다. 신뢰도 점수가 가장 좋은 서비스의 결과를 사용합니다. 최고 점수가 모호한 경우 사용자에게 원하는 응답을 선택하도록 요청합니다.
  2. 각 서비스를 기본 주문으로 호출합니다. 신뢰도 점수가 충분한 첫 번째 결과를 사용합니다.

팁

다양한 서비스 또는 기능 유형의 조합을 구현하는 경우 각 도구와 함께 입력을 테스트하여 각 모델의 임계값 점수를 결정합니다. 서비스와 기능은 서로 다른 점수 매기기 조건을 사용하므로 이러한 도구에서 생성된 점수는 직접 비교할 수 없습니다.

LUIS 및 QnA Maker 서비스는 점수를 정규화합니다. 따라서 하나의 점수는 하나의 LUIS 모델에서 좋을 수 있지만 다른 모델에서는 그다지 좋지 않습니다.

기존 언어 프로젝트 마이그레이션

이전 서비스에서 Azure AI Language로 리소스를 마이그레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

추가 리소스

특정 프로젝트 또는 리소스를 관리하려면 다음을 수행합니다.

특정 기능 또는 서비스에 대한 설명서의 경우: