대화 언어 이해란 무엇인가요?
대화 언어 이해는 Azure AI 언어에서 제공하는 사용자 지정 기능 중 하나입니다. 엔드투엔드 대화형 애플리케이션에서 사용할 자연어 이해 구성 요소를 빌드할 수 있도록 기계 학습 지능을 적용한 클라우드 기반 API 서비스입니다.
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 애플리케이션에 대한 입력 텍스트를 이해하기 위한 인텔리전스를 제공할 뿐 어떠한 작업도 수행하지 않습니다. CLU 프로젝트를 만들어 개발자는 반복적으로 발화에 레이블을 지정하고 모델 성능을 학습 및 평가한 후 사용 가능하게 만들 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 모델 빌드 및 사용자 지정을 간소화하기 위해 서비스는 언어 스튜디오를 통해 액세스할 수 있는 사용자 지정 웹 포털을 제공합니다. 이 빠른 시작의 단계를 수행하여 서비스를 쉽게 시작할 수 있습니다.
이 설명서에는 다음과 같은 문서 유형이 포함되어 있습니다.
- 빠른 시작은 서비스에 대한 요청을 수행하는 과정을 안내하는 시작 지침입니다.
- 개념은 서비스 기능에 대한 설명을 제공합니다.
- 방법 가이드에는 보다 구체적이거나 사용자 지정된 방식으로 서비스를 사용하기 위한 지침이 포함되어 있습니다.
사용 시나리오 예제
CLU는 다양한 업계 분야의 여러 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
엔드투엔드 대화형 봇
CLU를 사용하여 특정 도메인 및 예상 사용자의 발화를 기반으로 사용자 지정 자연어 이해 모델을 빌드하고 학습합니다. 모든 엔드투엔드 대화형 봇과 통합하여 들어오는 텍스트를 실시간으로 처리 및 분석하여 텍스트의 의도를 식별하고 중요한 정보를 추출할 수 있습니다. 의도와 추출된 정보를 기반으로 봇이 원하는 작업을 수행하도록 합니다. 예를 들어 온라인 쇼핑이나 음식 주문을 위한 사용자 지정 소매 봇이 있습니다.
휴먼 어시스턴트 봇
휴먼 어시스턴트 봇의 한 가지 예는 고객 쿼리를 분류하고 적절한 지원 엔지니어에게 할당하여 담당자가 고객 사용자 참여를 개선하도록 돕는 것입니다. 또 다른 예로 직원이 자연어로 의사 소통하고 쿼리를 기반으로 지침을 받을 수 있도록 하는 기업의 인사 봇이 있습니다.
명령 및 제어 애플리케이션
클라이언트 애플리케이션을 음성 텍스트 변환 구성 요소와 통합하면 사용자는 CLU가 작업을 수행할 수 있도록 클라이언트 애플리케이션이 처리하고 의도를 식별하고 텍스트에서 정보를 추출하도록 자연어로 명령을 말할 수 있습니다. 이 사용 사례에는 노래를 중지, 재생, 앞으로 감기, 되감기 또는 조명 켜기/끄기와 같은 많은 애플리케이션이 있습니다.
엔터프라이즈 챗봇
대기업에서 엔터프라이즈 챗봇은 다양한 직원 업무를 처리할 수 있습니다. 사용자 지정 질문 답변 기술 자료에서 제공하는 질문과 대답, 대화 언어 이해에서 제공하는 일정별 기술 및 LUIS에서 제공하는 인터뷰 피드백 기술을 처리할 수 있습니다. 오케스트레이션 워크플로를 사용하여 이러한 모든 기술을 함께 연결하고 들어오는 요청을 올바른 서비스로 적절하게 라우팅합니다.
프로젝트 개발 수명 주기
CLU 프로젝트 만들기에는 일반적으로 여러 단계가 포함됩니다.
모델을 최대한 활용하려면 다음 단계를 수행합니다.
스키마 정의: 데이터를 파악하고 사용자의 입력 발화에서 인식해야 하는 작업 및 관련 정보를 정의합니다. 이 단계에서는 사용자의 발화에 할당하려는 의도와 추출하려는 관련 엔티티를 만듭니다.
데이터 레이블 지정: 데이터 레이블 지정의 품질은 모델 성능을 결정하는 데 중요한 요소입니다.
모델 학습: 모델은 레이블이 지정된 데이터에서 학습을 시작합니다.
모델의 성능 보기: 모델에 대한 평가 세부 정보를 확인하여 새 데이터에 도입 시 모델의 성능을 확인합니다.
모델 개선: 모델의 성능을 검토한 후 모델을 개선할 수 있는 방법을 알아볼 수 있습니다.
모델 배포: 모델을 배포하면 런타임 API를 통해 사용할 수 있습니다.
의도 및 항목 예측: 사용자 지정 모델을 사용하여 사용자의 발화에서 의도 및 항목을 예측합니다.
참조 설명서 및 코드 샘플
CLU를 사용할 때 Azure AI 언어에 대한 다음 참조 문서 및 샘플을 참조하세요.
| 개발 옵션/언어 | 참조 설명서 | 샘플 |
|---|---|---|
| REST API(작성) | REST API 설명서 | |
| REST API(런타임) | REST API 설명서 | |
| C#(런타임) | C# 설명서 | C# 샘플 |
| Python(런타임) | Python 설명서 | Python 샘플 |
책임 있는 AI
AI 시스템에는 기술뿐만 아니라 기술을 사용하는 사람, 영향을 받는 사람, 배포되는 환경이 포함됩니다. 시스템에서 책임감 있는 AI 사용 및 배포에 대해 알아보려면 CLU에 대한 투명성 참고사항을 읽어보세요. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.