에서 자연어 이해(NLU) 주제 검색 가상 에이전트
자동화된 대화에서 사용자 문을 처리할 수 가상 에이전트 있는 NLU(자연어 이해) 모델을 적용합니다. NLU 모델은 사용자가 원하는 사항을 판단하고 사용자가 입력한 내용에서 관련 있는 값을 추출하기 위해 가상 에이전트가 사용하는 정보를 제공합니다. NLU 가상 에이전트 를 사용하면 보다 자연스럽고 매력적인 대화 경험을 제공할 수 있습니다.
NLU 구성요소
ServiceNow NLU는 인스턴스 ServiceNow 의 데이터를 사용하여 회사의 구문, 의미 체계 및 어휘를 학습할 수 있습니다. , NLU 모델 빌더 및 NLU 유추 서비스를 사용하여 NLU 워크벤치시스템이 사용자 의도를 학습하고 이에 응답할 수 있도록 합니다.
- 모델 그룹
- 모델 그룹은 지정된 애플리케이션, 사용자 역할 및 언어를 지원합니다. 예를 들어 검색 기능을 지원하는 모델과 을 지원하는 가상 에이전트모델이 있을 수 있습니다. 일반적으로 모델 그룹에는 여러 의도가 포함됩니다.
- 의도
- 의도는 작업을 나타냅니다. 사용자가 수행하려는 작업 또는 응용 프로그램에서 처리할 수 있는 작업을 설명합니다. 의도는 다음 중 하나와 관련될 수 있습니다.
- 암호 재설정 또는 항목 주문과 같은 기능.
- 의료, 금융 또는 정부와 같은 도메인
- 미 육군, Wells Fargo 또는 Boeing과 같은 고객.
- 발화
- 키워드 대신 발화라는 자연어 예제를 입력합니다. 발화는 NLU가 단어의 의미와 컨텍스트를 평가하여 사용자 또는 시스템 작업을 유추하는 데 유용합니다. 발화 예시에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 내 암호를 재설정합니다.
- 비밀번호 변경을 탭합니다.
- 비밀번호가 기억나지 않습니다.
- 암호를 잊어버렸습니다.
- 비밀번호를 다시 설정해야 합니다.
- 엔터티
- 엔터티는 작업의 개체(또는 컨텍스트)를 나타냅니다. 개별 의도에 대해 정의할 수 있습니다. NLU는 정의된 엔터티를 사용자 입력과 일치시켜 값을 슬롯으로 채울 수 있습니다. 슬롯을 채우면 주제 플로우 내에서 몇 가지 질문을 할 필요가 없습니다. 정의할 수 있는 엔터티 유형에는 세 가지가 있습니다.
- 날짜, 시간, 통화, 위치, 수량, 사람 또는 조직과 같은 공통 또는 시스템 엔터티입니다.
- 케이스 번호와 같은 기록을 기반으로 ServiceNow 하는 엔터티입니다.
- 회사 또는 도메인별 엔터티(예: 회의실, 회사 정책 등)
자세한 내용은 NLU 엔터티를 참조하세요.
에서 NLU 모델이 작동하는 방식 가상 에이전트
에서 주제를 가상 에이전트 디자이너만들거나 업데이트할 때 의도를 이행하기 위한 가상 에이전트 적절한 대화 주제를 찾는 데 사용하는 NLU 모델과 의도를 지정합니다.
- ServiceNow 를 사용하여 NLU 워크벤치생성하는 NLU 모델입니다.
ServiceNow은 , , 및 ITSM와 같은 HR 서비스 제공고객 서비스 관리다양한 ServiceNow 비즈니스 애플리케이션에 대해 사전 구축된(읽기 전용) NLU 모델 및 주제를 제공합니다. 이러한 사전 구축 모델에 정의된 의도를 사용하고 자체 모델을 만들 때 다시 사용할 수 있습니다.
- IBM Watson Assistant를 NLU 서비스 제공자로 사용하는 경우 NLU 의도 및 엔터티가 IBM Watson Assistant.
- Microsoft LUIS를 NLU 서비스 공급자로 사용하는 경우 NLU 의도 및 엔터티는 Microsoft LUIS(Language Understanding Intelligent Service)에 정의됩니다.
- ES를 NLU 서비스 제공자로 사용하는 Google Dialogflow 경우 NLU 의도 및 엔터티가 플랫폼에 정의 Google Cloud 됩니다.
NLU 모델을 사용하면 가상 에이전트가 다음을 수행할 수 있습니다.
- 주제 검색을 수행합니다.
- 의도가 일치하지 않는 경우 백업 키워드를 지정합니다.
- 엔터티 값을 추출합니다.
- 대화 세션에서 대화 전환을 처리합니다.
이러한 기능은 다음 섹션에 설명되어 있습니다.
주제 검색
사용자가 발언을 제공할 때 발언은 특정 의도와 연결된 명령문입니다. 가상 에이전트 는 이러한 발언을 처리하여 적절한 대화 주제를 시작합니다. 각 주제에는 에서 지정하는 단일 의도가 가상 에이전트 디자이너있습니다.
- 단일 일치: 사용자 발언이 의도(주제)와 직접 일치하면 주제가 자동으로 실행됩니다.
그림 2. 사용자 요청이 의도의 발언과 일치합니다. - 다중 일치: 사용자 발언이 둘 이상의 의도 가상 에이전트 와 일치하는 경우 사용자가 적절한 주제를 선택할 수 있도록 관련 일치 항목의 선택 목록을 반환합니다.
그림 3. 사용자 요청이 여러 의도의 발언과 일치함 주:일치하는 항목이 여러 개인 경우 가상 에이전트 기본적으로 세 가지 의도를 반환합니다. 시스템 속성을 사용하여 com.glide.cs.max_number_display_topics 반환되는 토픽 수를 변경할 수 있습니다. - 일치 없음: 일치하는 의도를 찾을 수 없는 경우 가상 에이전트 Q&A 지식 문서, Service Catalog 항목 또는 개인(사용자) 기록에 대한 관련 링크를 표시하는 검색 결과를 생성하는 데 사용합니다 AI 검색 .
이 기능은 대체 설정 주제와 가상 에이전트 검색 구성에 의해 AI 검색 제어되며, 채팅 경험에서 기본적으로 활성화됩니다. 생성된 결과에 대한 AI 검색 자세한 내용은 AI 검색과 가상 에이전트 통합을 참조하십시오.
폴백 설정 주제를 비활성화 AI 검색 하면 사용자가 가상 에이전트 주제를 선택하거나 다른 요청을 입력할 수 있는 폴백 오류 메시지가 자동으로 표시됩니다.
그림 4. 폴백 메시지 예시 폴백 설정 주제 및 폴백 응답(폴백 설정 주제)의 작동 방식에 AI 검색 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 사용자를 위한 가상 에이전트 채팅 경험 설정.
NLU 주제 검색에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 자연어 이해 의 주제 검색 논리 가상 에이전트.
백업 키워드를 사용한 주제 검색
- 주제(의도)가 검색되지 않습니다.
- 너무 많은 주제(의도)가 검색되어 적절한 주제(의도)를 결정할 수 없습니다.
- 주제 및 의도의 언어는 현재 NLU에서 지원되지 않습니다.
엔터티 추출
NLU 모델을 가상 에이전트 사용하면 대화의 사용자 문에 작업 또는 목표를 이행하는 데 필요한 중요한 정보가 포함되는 시기를 결정할 수 있습니다. 엔터티는 대화에서 추출할 수 있는 가상 에이전트 정보(예: 객체 또는 사용자 이름)를 식별합니다. 적절한 값을 추출하기 위해 에서는 가상 에이전트 NLU 모델에 정의된 의도와 연결된 엔터티 정보를 사용합니다.
- 플로우 탭에서 엔터티를 사용자 입력 노드와 연결합니다. 사용자에게 슬롯으로 채워진 엔터티 값을 확인하도록 요청할지 아니면 노드를 건너뛰도록 요청할지 가상 에이전트 여부를 지정할 수 있습니다.
- 노드리스 NLU 엔터티를 주제에 입력 변수로 추가합니다. 이러한 변수는 NLU 서비스 제공자 예측에서 슬롯으로 채워지거나 주제 범위 밖에서 제공될 수 있습니다.
대화 전환
대화에 가상 에이전트 참여한 사용자는 대화 중 언제든지 주제를 전환할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 자신의 직원 프로파일에서 항목을 업데이트할 수 있습니다. 그러나 업데이트를 완료하기 전에 해당 사용자가 대신 항목을 주문하도록 요청할 수 있습니다. 가상 에이전트 은 사용자의 요청에 따라 적절한 주제를 찾아 실행할 수 있습니다. 주제를 전환한 사용자가 원래 대화를 다시 시작하도록 할 수 있습니다.
또 다른 예는 사용자가 일상적인 질문을 하거나 잡담에 참여할 수 있는 경우입니다. 질문이 원래 요청과 관련이 없을 수 있습니다. NLU 모델에 가상 에이전트 정의된 의도를 검토하여 전환된 주제에 대한 적절한 대화를 일치시키고 시작할 수 있습니다.
ServiceNow NLU 다국어 지원 및 통합 가상 에이전트 디자이너
를 사용하는 ServiceNow NLU경우 NLU 모델 그룹 및 관련 의도를 주제에 매핑할 수 있습니다. 또한 내에서 가상 에이전트 디자이너연결된 NLU 모델을 업데이트, 학습 및 테스트할 수 있습니다. 주제에 대해 작업할 때 인터페이스를 벗어나지 않고도 의도에 대한 발언과 관련 엔터티를 개선하거나 수정할 수 있습니다.
ServiceNow NLU 모델 그룹에는 기본 언어와 보조 언어가 포함됩니다. 기본 언어를 사용하여 주제를 작성한 다음 그룹 내의 보조 언어로 번역할 수 있습니다. 자세한 내용은 다국어 모델 관리를 참조하세요.
주제를 작업할 때 에서는 가상 에이전트 디자이너 관련 언어별 모델로 주제를 미리 보고 테스트할 수 있는 언어 매핑 뷰를 제공합니다. 자세한 내용은 대화 지역화 가상 에이전트 문서를 참조하십시오.