챗봇

챗봇은 다음을 사용하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 인공 지능(AI) 및 자연어 처리(NLP) 을 사용하여 텍스트 또는 음성 상호작용을 통해 사람의 대화를 시뮬레이션하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 사용자와 시스템 간의 디지털 인터페이스 역할을 하는 챗봇은 챗봇은 문의를 해석하고 의도를 파악하여 관련 답변을 즉각적으로 제공하도록 설계되었습니다. 초기 버전은 사전 프로그래밍된 딱딱한 스크립트에 의존했지만, 최신 버전은 고급 고급 머신 러닝(ML) 알고리즘을 활용하여 데이터로부터 학습하여 복잡한 쿼리를 처리하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다.

챗봇 작동 방식

챗봇의 아키텍처는 챗봇의 기능과 유연성을 정의합니다. 역사적으로 이 기술은 다음과 같이 시작되었습니다. 1960년대에 개발된 유명한 엘리자 프로그램과 같은 규칙 기반 시스템에서 시작되었습니다. 1960년대에 개발되어 사용자 입력을 미리 정의된 패턴과 일치시켰습니다. 오늘날의 정교한 봇은 다음을 활용합니다. 생성 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 동적 응답을 생성합니다.

최신 챗봇의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 자연어 이해(NLU): 이 프로세스를 통해 시스템은 사용자의 텍스트를 구문 분석하여 맞춤법 오류를 수정하고 단어 뒤에 숨어 있는 의미를 파악할 수 있습니다.
• 컨텍스트 관리: 고급 시스템 사용 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 대화의 맥락을 유지합니다. 대화의 맥락을 유지하여 후속 질문이 올바르게 이해되도록 보장합니다.
• 감정 분석: 이 기능을 사용하면 봇이 좌절감이나 만족감과 같은 사용자의 감정 어조를 detect 그에 따라 응답 스타일을 조정하거나 응답 스타일을 조정하거나 인간 상담원에게 문제를 에스컬레이션할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

챗봇은 디지털 혁신 전략에서 보편화되었으며, 특히 대량의 챗봇은 디지털 혁신 전략에서 보편화되었습니다.

1. 리테일 및 전자상거래 지원: 기업은 웹사이트에 챗봇을 배포하여 주문 추적, 제품 추천 및 반품 처리를 연중무휴로 처리합니다. 예를 들어, Intercom과 같은 플랫폼에서는 봇을 활용하여 일반적인 고객 지원 티켓을 고객 지원 티켓을 즉시 해결하여 대기 시간을 줄입니다.
2. 의료 분류: 의료 의료 서비스 제공자는 챗봇을 사용하여 예비 증상 평가를 수행하고, 진료 일정을 예약하고, 환자에게 약에 대한 약물 치료. Babylon Health와 같은 서비스는 AI를 사용하여 환자에게 적절한 치료 수준을 안내합니다.

컴퓨터 비전과 통합

빠르게 성장하고 있는 분야는 챗봇을 다음과 통합하는 것입니다. 컴퓨터 비전(CV)을 통합하여 멀티 모달 시스템을 만드는 것입니다. 이러한 애플리케이션에서 챗봇은 시각적 콘텐츠를 '보고' 토론할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 사용자가 손상된 자동차 부품의 사진을 업로드하면 시스템에서 객체 감지 모델을 사용하여 문제를 식별하고 챗봇이 수리 프로세스를 설명하기 전에 문제를 식별합니다.

다음 예는 사용 방법을 보여줍니다. Ultralytics YOLO11 을 사용하여 이미지에서 객체를 detect , 챗봇이 장면에 대한 질문에 답하는 데 사용할 수 있는 구조화된 데이터를 추출하여 챗봇이 장면에 대한 질문에 답하는 데 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model to identify visual context for a chatbot
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image to detect objects (e.g., identifying product defects)
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# The detected classes provide the factual basis for the chatbot's response
# For example: "I see 3 people and 1 bus in this image."
print(results[0].boxes.cls)

챗봇과 가상 비서

종종 같은 의미로 사용되지만 챗봇과 가상 비서 사이에는 뚜렷한 차이점이 있습니다. 가상 비서(VA).

• 범위: 챗봇은 일반적으로 단일 앱 또는 웹사이트 내에 상주하는 도메인별(예 뱅킹 봇). 이와는 대조적으로 Apple의 Siri나 Amazon Alexa와 같은 VA는 운영 체제에 통합되어 있습니다, 하드웨어를 제어하고 여러 애플리케이션과 상호 작용합니다.
• 기능: 기능: 챗봇은 일반적으로 정보 교환이나 특정 워크플로우에 중점을 두지만 VA는 알람 설정, 음악 재생, 스마트 홈 기기 제어와 같은 작업을 위한 개인 유틸리티 역할을 합니다.

개발 및 윤리

효과적인 챗봇을 개발하려면 강력한 머신 러닝 운영(MLOps) 을 통해 모델 학습과 배포를 관리해야 합니다. 다음과 같은 도구 Microsoft Azure AI 봇 서비스 및 Google 대화 흐름과 같은 도구가 이 프로세스를 용이하게 합니다. 하지만 개발자는 다음과 같은 문제도 해결해야 합니다. 환각 -봇이 발명하는 경우 사실과 같은 문제를 해결해야 하며 , 자동화된 응답의 편견을 방지하기 위해 편견을 방지해야 합니다. 큐레이션된 데이터 세트에 대한 적절한 미세 조정 데이터 세트에 대한 적절한 미세 조정은 정확성과 안전성을 유지하는 데 필수적입니다.