Deep NLP로 챗봇을 구축하는 방법?

이전에 챗봇은 실제 이점이 없는 멋진 속임수였으나 실험할 또 다른 디지털 기계였습니다. 그러나 그들은 해가 갈수록 기업 세계에서 없어서는 안될 도구로 진화했습니다.

물론 챗봇을 개발하고 유지 관리하는 것은 시간, 노력 및 돈을 소모하는 작업입니다. 그러나 이 놀랍도록 인간적이고 파괴적인 기술에서 운을 시험해 볼 새로운 기업과 기존 기업이 있습니까?

기업이 고객이 언제, 어디서나, 특정 날짜에 관련 정보에 액세스할 수 있도록 노력함에 따라 기업 플랫폼이나 웹사이트에 대화형 챗봇을 통합하는 것은 불가피해 보입니다.

• Markets and Markets 추정 에 따르면 NLP 산업은 2019년 102억 달러에서 2024년 264억 달러로 확장되어 CAGR 21%를 차지할 것으로 예상됩니다.
• 같은 연구 에서는 대화형 AI 산업이 2019년 42억 달러에서 2024년 157억 달러로 성장할 것으로 예측했으며, 이는 전체 NLP 시장보다 높은 CAGR 30.2%입니다.
• IBM에 따르면 챗봇은 응답 시간을 개선 및 가속화하고 상담원에게 다른 어려운 작업에 더 많은 시간을 제공하며 일상적인 질문의 최대 80%에 응답함으로써 기업이 고객 서비스 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• Outgrow의 일부 보고서에 따르면 2021년까지 기업의 80%가 어떤 형태의 챗봇 시스템을 통합할 것으로 예상됩니다.
• 챗봇은 Facebook Messenger의 챗봇 수가 불과 1년 만에 10만에서 30만으로 확대될 정도로 인기를 얻었 습니다 .
  
• 오늘날 기업들은 언제 어디서나 고객에게 올바른 정보에 대한 액세스를 보장하기 위해 노력하고 있기 때문에 비즈니스 플랫폼이나 웹사이트에 챗봇을 통합하는 것은 불가피합니다.
  
• MasterCard와 같은 많은 유명 기업 비즈니스 브랜드 도 자체 챗봇을 빠르게 개발했습니다. 챗봇은 American Express의 고객 서비스에서 Google Pixel의 통화 차단 소프트웨어에 이르기까지 가장 놀랍고 흥미로운 방식으로 기업 세계에 영향을 미치고 있으며 고객에게 서비스를 제공하는 동안 빠른 응답과 연중무휴 가용성을 제공합니다.

그러나 딥 러닝 챗봇이 귀사 에서 어떤 이점을 얻을 수 있는지 알아보기 전에 딥 러닝 챗봇이 무엇인지 간단히 살펴볼까요?

딥 러닝 챗봇은 NLP(자연어 처리)를 사용하여 준비된 응답에 대한 메시지 분류를 목표로 사용자 입력을 인텐트에 매핑하는 챗봇의 한 형태입니다. 비결은 NLP로 챗봇 개발 에 박차를 가해 최대한 현실감 있게 만드는 것이다 .

정교한 딥 러닝 및 자연어 이해를 기반으로 하는 챗봇은 로봇이 NLU(자연어 이해)를 통해 처리, 이해 및 응답할 수 있도록 하는 지능형 AI 기반 소프트웨어입니다.

현대의 NLP(자연어 처리) 지원 챗봇은 더 이상 사람과 구분할 수 없습니다. 그리고 NLP를 챗봇 소프트웨어에 통합한 덕분에 인간이 서로의 언어를 해석할 수 있는 것처럼 챗봇이 사용자의 정확한 의도를 인식할 수 있게 되면서 일상 생활과 비즈니스가 크게 촉진되거나 쉬워졌습니다.

NLP를 사용하여 챗봇 개발을 추구하는 동안 목표는 인간 상호 작용이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 챗봇을 만드는 것입니다. 이를 수행하는 두 가지 방법이 있습니다.

• 첫 번째 방법은 AI의 제안입니다. 여기에서 고객 관리 직원은 고객 서비스 절차를 개선하기 위해 AI(데이터 수집 및 해석 시)의 제안을 받습니다.
• 두 번째는 딥 러닝을 사용하여 모든 토론을 처리하고 고객 서비스 담당자가 필요하지 않은 챗봇용 NLP 기술입니다.

챗봇을 구축하는 동안 의도의 개념

사용자가 챗봇과 상호 작용하는 의도 또는 챗봇이 특정 사용자로부터 받은 각 메시지 뒤에 숨은 의도를 "의도"라고 합니다.

이러한 의도는 챗봇 솔루션을 설계하는 도메인에 따라 챗봇 솔루션마다 다를 수 있습니다.

따라서 챗봇을 개발한 도메인과 관련하여 챗봇에 대한 올바른 의도를 얻는 것이 매우 중요하며, 이는 심층 NLP를 사용한 챗봇 개발 비용 도 결정합니다 .

예를 들어, 여행 회사의 음성 지원 챗봇은 특정 도시에 대한 여행 추천 또는 특정 도시에 대한 정통 음식 옵션 또는 지역 수공예품을 어디에서 쇼핑할지와 같은 관련 설정 문구에 응답합니다.

그렇다면 이러한 의도를 정의해야 하는 이유는 무엇입니까?

의도는 파악하는 데 매우 중요한 측면입니다. 챗봇은 쿼리에 응답하고, 도메인 지식 기반에서 검색하고, 사용자와 대화를 계속하기 위해 다양한 기타 작업을 수행하기 위해 사용자가 말하거나 하고 싶은 것을 이해할 수 있어야 합니다.

결과적으로 챗봇은 메시지에서 사용자의 의도를 식별할 수 있어야 합니다.

사람들이 원하는 것을 이해하고 적절하게 응답하도록 챗봇이 의도를 이해하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?

고객 선택의 일부가 되려면 봇으로 미래를 설계하는 것이 중요합니다 . 여기서 전략은 가장 정확한 의도 인식 및 적절한 응답 생성을 위해 심층 NLP와 챗봇 개발을 통합하는 것입니다.

이제 NLP를 사용하는 오늘날의 정교한 챗봇의 내부 작동을 더 깊이 파고들 시간입니다. NLP 챗봇이 어떻게 만들어졌는지 다음 섹션에서 읽어볼까요?

NLP 챗봇을 구축하는 방법?

토큰화, 정규화, 엔티티 식별, 종속성 구문 분석 및 생성은 NLP 챗봇이 응답을 읽고, 해석하고, 이해하고, 생성하고, 전송하는 데 필요한 5가지 기본 단계입니다.

NLP가 챗봇에서 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

1. 비즈니스 로직 분석

이 단계는 개발 팀이 클라이언트의 요구 사항을 이해할 수 있도록 하기 위해 필요합니다. 팀은 발견 단계를 수행하고 경쟁 시장을 조사하고 미래 챗봇의 필수 기능을 정의한 다음 미래 제품의 비즈니스 로직을 구성해야 합니다.

2. 채널 및 기술 스택

NLP 챗봇을 구축하려면 Twilio 플랫폼을 기본 채널로 사용하는 것이 좋습니다. 반면에 Telegram, Viber 또는 Hangouts는 텍스트 챗봇을 구성하는 데 사용하기에 가장 좋은 채널입니다.

심층 NLP 도구를 사용한 챗봇 개발을 위해 가장 눈에 띄고 널리 사용되는 기술은 다음과 같습니다.Python Pandas Twilio TensorFlow SpaCy Telegram, Viber 또는 Hangouts API 3. 개발 및 NLP 통합

클라이언트 측 봇을 구축하고 공급자의 API에 연결하는 것은 기계 학습 챗봇을 만드는 첫 두 단계입니다.

작업이 완료되면 챗봇이 인간과의 모든 상호 작용을 통해 지식을 확장하는 데 도움이 되는 NLP와 AI를 통합할 수 있습니다. 이를 위해 AI 챗봇 개발업체에 문의할 수 있습니다.토큰화: 챗봇 개발은 텍스트를 작은 덩어리("토큰"이라고 함)로 나누고 구두점을 삭제하는 것으로 시작됩니다.

4. 테스트

테스트 단계에서 NLP를 사용하여 챗봇이 준비되면 대답하도록 가르친 질문을 시작합니다. 수동 테스트를 활용하여 챗봇이 더 많은 데이터를 수집하고 적절한 응답을 제공하는지 확인할 수 있습니다.

테스트는 챗봇 개발 프로세스를 위한 AI NLP 도구가 동등한 수준인지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능으로 구동되는 챗봇은 더 많은 사용자를 유치하고 시간을 절약하며 웹사이트의 상태를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 더 많은 사람들이 웹사이트를 방문할수록 더 많은 돈을 벌게 됩니다.

전 세계의 기업들은 고객 서비스 비용을 줄이고 24시간 고객 서비스를 제공하기 위해 봇으로 눈을 돌리고 있습니다. 챗봇은 매우 전통적인 기술로 구동됩니다. NLP는 갈 길이 멀지만 현재 상태에서 챗봇에 대한 약속은 이미 많이 있습니다.

결론

챗봇 분야는 무엇보다도 답변을 개선하고 질문을 기반으로 가장 관련성이 높은 답변을 생성하는 최상의 모델을 선택하는 방법의 측면에서 계속 험난합니다.

지능형 챗봇의 가장 놀라운 측면 중 하나는 만날 때마다 더 똑똑해진다는 것입니다. 반면 머신 러닝 챗봇은 아직 초등학교 단계에 있으므로 초기에 면밀히 통제해야 합니다. NLP는 편견과 부정확성에 취약하며 불쾌한 방식으로 말하는 법을 배울 수 있습니다.

이제 NLP, 머신 러닝 및 챗봇이 작동하는 방식을 알았으므로 새로운 챗봇 마스터마인드를 개발하고 세상에 출시할 준비가 되었습니다. 마침내 신뢰할 수 있는 챗봇 앱 개발 회사의 챗봇 개발 서비스를 통해 고객 서비스 팀 앞에서 친절하고 지식이 풍부한 담당자로 봉사할 수 있습니다.

챗봇 구축에 관심이 있다면 다양한 강력한 챗봇 개발 플랫폼, 프레임워크 및 도구를 사용할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.

따라서 봇 개발 프레임워크나 다른 플랫폼을 채택하는 대신 챗봇 개발 회사를 고용하여 딥 러닝을 사용하여 기본적이고 지능적인 챗봇을 구축하는 데 도움을 주는 것이 좋습니다.

미국 및 기타 지역 에서 가장 우수하고 호환성이 가장 높은 고급 챗봇 앱 개발 회사를 통해 챗봇용 NLP를 개발하기 위한 가장 민첩한 플랫폼으로 고객 서비스를 자동화하고 간소화해야 할 때 입니다.