의사소통은 태초부터 삶의 본질이었습니다. 기술의 발전과 함께 의사소통 방식과 스타일도 진화했습니다.
초기에는 대화가 인간 간의 언어와 문자의 상호 작용으로 제한되었습니다. 이러한 상호 작용은 일반적으로 감정 및 맥락, 이전 대화에 관한 의식의 도움을 받습니다. 컴퓨터의 등장으로 상호 작용은 이제 확장되어 기계 즉, 인간과 기계의 상호 작용을 포함합니다. 명령어 기반 인터페이스에서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로 다시 대화형 사용자 인터페이스(CUI)로의 전환은 자연스럽게 필요에 의한 것이었고 이러한 전환으로 의사 소통이 쉬워졌습니다.
CUI와 함께, 자연어로 사용자와 상호 작용하는 챗봇이 등장했습니다. 인공 지능과 NLP 기능을 사용한 개선으로 챗봇은 자연어로 사용자 발화를 이해하고 사용자 발화에서 작업을 추론하고, 해당 작업을 성공적으로 실행하는 데 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.
인공 지능 기반, NLP 기반 챗봇, 음성 비서는 최신 기술이며 요즘에는 모든 기업에서 필수입니다. 
대화형 봇은 무엇입니까?
대화형 봇 또는 챗봇은 사람과 디지털 시스템, 인터넷에 연결된 사물 간의 지능적인 중개자 역할을 하는 가상 비서입니다. 애플리케이션 또는 웹 사이트의 기존 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 대화형 사용자 인터페이스로 대체합니다. 특정 구문 명령을 입력하거나 아이콘을 클릭하여 달성하는 이전 의사 소통에서의 패러다임 전환입니다.
챗봇은 자연어 기반 대화 조합으로 사용자와 대화할 수 있도록 설계되었습니다. 응답은 사용자가 응답 가능한 속도가 향상되도록 버튼, 달력 또는 기타 위젯의 형태로 제공됩니다. 
AI 기반 메시징 솔루션 또는 대화형 봇은 미래를 위한 디딤돌 역할을 합니다. 대화형 봇은 디지털 미디어 의사 소통에 능한 자동화된 컴퓨터 프로그램입니다. 지능형 가상 상담사, 조직의 앱과 웹 사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 메신저 플랫폼을 통해 의사소통합니다. 사용자는 음성 또는 텍스트를 사용해 이러한 봇과 상호 작용하여 정보에 접근하고, 작업을 완료하고, 거래를 실행할 수 있습니다.
그렇다면 대화형 봇이 특별한 이유는 무엇입니까? 요약하면 다음과 같습니다.
의도와 엔티티는 무엇입니까?
대화형 봇은 세 가지 과제에 직면해 있습니다.
- 의도 감지 – 사용자가 원하는 것을 이해합니다.
- 엔티티 추출 – 사용자로부터 필요한 정보를 추출하고 사용자가 원하는 것을 수행합니다.
- 대화 흐름/대화 – 사용자가 원하는 것을 수행합니다.
사용자가 하는 모든 말을 발화로 간주합니다. 대화를 하는 데 필수적인 사용자 발화, 의도, 엔티티에서 추출하는 것이 대화형 봇의 과제입니다. 예를 들어, 다음과 같은 사용자 발화를 고려해 봅시다. 이번 주말에 비행기로 런던에 가고 싶습니다.
의도는 사용자의 의도입니다. 사용자 발화에서 일반적으로 동사나 명사의 형태입니다. 위의 사용자 발화에서 대화형 봇은 사용자 의도를 비행을 하려는 것으로 이해하고 해당 대화 작업을 실행합니다.
엔티티는 봇이 사용자 의도에서 식별한 대로 작업을 완료하는 데 필요한 데이터 또는 정보의 모음입니다. 봇에 필요한 다양한 형식의 엔티티가 여러 개 있을 수 있습니다. 사용자 발화의 일부일 수도 있지만 아니라면 봇은 사용자에게 엔티티 값을 묻는 프롬프트를 표시해야 합니다. 예를 들어, 위의 사용자 발화에서 런던 및 이번 주말은 목적지 및 여행 날짜 엔티티의 값을 각각 구성합니다. 아시다시피 원본 엔티티 값이 누락되었으며 봇은 사용자에게 값을 묻는 프롬프트를 표시해야 합니다.
보시듯이 엔티티는 위치, 날짜, 시간, 사람 등의 모든 유형이 될 수 있습니다.
지능형 봇을 구축하는 방법은 무엇입니까?
기본적으로 봇은 스마트하지 않습니다. 봇은 기계 학습, 빅데이터, 자연어 처리 등과 같은 기술을 활용하여 어느 정도의 인공 지능 수준을 보여줄 수 있게 만들어졌습니다. 챗봇은 지능적이며 사용자 요구 사항을 인지하고, 관점이나 맥락을 이해하고, 기분이나 감정에 따라 반응합니다. 챗봇의 지능으로 챗봇은 대화의 모든 시나리오를 쉽게 처리할 수 있는 능력을 부여 받습니다.
대화형 봇이 인간을 이해하는 비결은 인간의 의도를 식별하고 사용자 발화에서 관련 정보를 추출하고 해당 발화와 관련된 조치/작업을 매핑하는 능력입니다. 자연어 처리(NLP)는 텍스트에서 텍스트의 의도(Intent)와 관련 정보(엔티티)를 추출하는 기술입니다.
여러 대화 가닥을 추적하는 대화를 관리하고, 문맥을 기억하고, 사용자 어조 또는 감정에 반응함으로써 대화에 가장 필요한 인간적인 요소가 들어가며 이와 동시에 사용자에게 정확하고 적절한 응답을 제공할 수 있습니다.
지능형 봇을 구축하는 데 도움이 되는 또 다른 측면은 기술 자료를 보유하는 것입니다. 이를 통해 봇은 정적 응답을 반환하는 자주 묻는 질문에 응답할 수 있습니다. 지식 컬렉션 구축은 카테고리 시스템에 따라 모든 상호의존적 특성 및 관계가 존재하는 엔티티, 아이디어, 이벤트를 표현하려는 시도입니다. 이러한 구조화된 데이터 분류를 통해 봇은 사용자 문의에 효과적으로 쉽게 답변할 수 있습니다.