시작
Kore.ai 대화형 플랫폼
챗봇 개요
자연어 처리(NLP)
봇 개념 및 용어들
빠른 시작 가이드
봇 빌더 접근 방법
사용 고지 사항 (영어)
Kore.ai 봇 빌더로 작업하기
봇 구축 시작하기
릴리스 정보
현재 버전 (영어)
이전 버전 (영어)

개념
디자인
스토리보드
대화 작업
개요
Using the Dialog Builder Tool
노드 유형
사용자 의도 노드
대화 노드
엔티티 노드
양식 노드
확인 노드
서비스 노드
봇 조치 노드
Service Node
WebHook 노드
스크립트 노드
노드 그룹화하기
Agent Transfer Node
사용자 프롬프트
음성 통화 속성
대화 관리
노드 및 전환
구성 요소 전환
컨텍스트 개체
이벤트 기반 봇 조치
지식 그래프
소개
지식 추출
지식 그래프 생성
봇에 지식 그래프 추가
그래프 생성
지식 그래프 작성
FAQ 추가
작업 실행
기존 소스에서 FAQ 구축
특성, 동의어 및 불용어
변수 네임스페이스 관리
수정
용어 편집 및 삭제
용어 편집 및 삭제
질문과 응답 편집
Knowledge Graph Training
지식 그래프 분석
봇 온톨로지 가져오기 및 내보내기
지식 그래프 가져오기
지식 그래프 내보내기
지식 그래프 생성
CSV 파일에서
JSON 파일
지식 그래프 생성
경고 작업
스몰 토크
Digital Skills
디지털 양식
Views
Digital Views
Panels
Widgets
기차
봇 성능 향상 – NLP 최적화
기계 학습
소개
모델 검증
기초 의미
지식 그래프 학습
특성
순위 및 해결
고급 NLP 설정
NLP 설정 및 지침
봇 인텔리전스
소개
컨텍스트 관리
컨텍스트 관리
대화 관리
다중 – 의도 탐지
엔티티 수정
기본 대화
정서 관리
어조 분석
Test & Debug
봇과 대화
발화 테스트
배치 테스트하기
대화 테스트
배포
채널 활성화
봇 게시
분석
봇 분석하기
Conversations Dashboard
Performance Dashboard
사용자 정의 대시보드
소개
맞춤형 메타 태그
사용자 정의 대시보드 생성 방법
Conversation Flows
NLP 지표
Containment Metrics
사용량 지표
스마트 봇
소개
범용 봇
소개
범용 봇 정의
범용 봇 생성
범용 봇 학습
범용 봇 커스터마이징
범용 봇용 추가 언어 활성화
스토어
Manage Assistant
플랜 및 사용량
Overview
Usage Plans
Support Plans
플랜 관리
봇 인증
다국어 봇
개인 식별 정보 삭제하기
봇 변수 사용
IVR 통합
일반 설정
봇 관리

방법
간단한 봇 생성하기
Design Conversation Skills
뱅킹 봇 생성
뱅킹 봇 – 자금 이체
뱅킹 봇 – 잔액 업데이트
Knowledge Graph (KG) 구축
스마트 경고를 예약하는 방법
Design Digital Skills
디지털 양식 설정 방법
디지털 보기 설정 방법
데이터 테이블에 데이터를 추가하는 방법
데이터 테이블 내 데이터 업데이트 방법
UI 양식에서 데이터 테이블에 데이터를 추가하는 방법
Train the Assistant
특성 사용 방법
의도와 엔티티에 대한 패턴 사용 방법
컨텍스트 전환 관리 방법
Deploy the Assistant
상담사 전환을 설정하는 방법
봇 기능 사용 방법
콘텐츠 변수 사용 방법
전역 변수 사용 방법
Kore.ai 웹 SDK 튜토리얼
Kore.ai 위젯 SDK 튜토리얼
Analyze the Assistant
사용자 정의 대시보드 생성 방법
사용자 지정 태그를 사용하여 봇 메트릭을 필터링하는 방법

API 및 SDK
API 참조
Kore.ai API 사용
API 목록
API 컬렉션
koreUtil Libraries
SDK 참조
상담사 전환을 설정하는 방법
봇 기능 사용 방법
콘텐츠 변수 사용 방법
전역 변수 사용 방법
소개
Kore.ai 웹 SDK 튜토리얼
Kore.ai 위젯 SDK 튜토리얼

관리
소개
봇 관리자 콘솔
대시보드
사용자 관리
사용자 관리
그룹 관리
역할 관리
봇 관리 모듈
등록
사용자 초대
사용자 등록을 위한 대량 초대 보내기
사용자 및 사용자 데이터 가져오기
Active Directory에서 사용자 동기화
보안 및 준수
싱글 사인 온 사용
보안 설정
Kore.ai 커넥터
봇 관리자용 분석
Billing (지원하지 않음)
  1. Docs
  2. Virtual Assistants
  3. Builder
  4. Dialog Task
  5. 복합 엔티티

복합 엔티티

복합 엔티티를 사용하여 사용자 발화에서 여러 엔티티 값을 캡처할 수 있습니다. 이러한 여러 엔티티 값은 선택이며 사용자 발화에서 다양한 순서로 나옵니다.

아래 예를 고려해 봅시다.

자동차 판매 봇: 자동차 판매에 대한 판매 문의를 고려해 보세요. 문의는 일반적으로 다음과 같은 형식일 수 있습니다. 테슬라 모델 S 2018 모델에 관심이 있습니다 또는 빨간색 테슬라 2010 모델 가격은 얼마입니까 또는 테슬라 모델 S에 대해 알려주세요. 보시다시피 봇은 이러한 문의에 응답하려면 제조사, 모델, 연도, 색상과 같은 세부 정보의 조합을 처리해야 합니다.

이러한 다양한 값 또는 세부 정보는 서로 다른 독립 엔티티에서 제공됩니다. 복합 엔티티를 사용하여 이러한 독립 엔티티 또는 하위 엔티티를 결합할 수 있습니다.

복합 엔티티 패턴: 이러한 패턴은 하위 엔티티 간의 관계를 설정하는 데 도움이 됩니다. 하위 엔티티는 복합 엔티티 패턴에서 @ 태그 즉, @subentity를 사용하여 복합 엔티티에 포함됩니다. 이러한 하위 엔티티를 미리 정의하여야 하며 현재 대화 흐름의 일부가 아니어야 합니다. 하위 엔티티는 다른 대화 작업에서도 제공됩니다.

AND, OR 등과 같은 다양한 패턴은 엔티티 패턴을 정의하는 데 사용되는 패턴과 유사하게 구축됩니다(자세한 내용은 여기를 참조하세요).

복합 엔티티 값은 JSON 개체 형식을 취합니다. 즉, 하위 엔티티는 해당 개체의 속성으로 참조됩니다. 하위 엔티티 값에 액세스하려면 다음을 사용할 수 있습니다.
{{context.entities.<<composite_entity>>.<<sub_entity>> }}
복합 엔티티와 독립적으로 사용할 때 액세스되므로 정의된 구조를 사용하여 각 하위 엔티티에 액세스할 수 있습니다. 예: 하위 엔티티가 공항 유형인 경우 공항 이름에 액세스할 수 있습니다. {{context.entities.<<composite_entity>>.<<sub_entity>>.AirportName }}

복합 엔티티 생성

복잡 엔티티 구축에는 다음 단계가 포함됩니다.

  1. 하위 엔티티 생성
  2. 이러한 하위 엔티티 간의 관계를 설정합니다.

하위 엔티티 생성

복합 엔티티는 다른 엔티티의 조합이므로 대화 작업에서 개별 엔티티를 구축해야 합니다. 위의 예에서 자동차 유형을 캡처하려면 필요한 세부 정보를 캡처하는 하위 엔티티를 생성해야 합니다. 예: 다음은 자동차 엔티티를 위한 하위 엔티티의 샘플 매핑입니다.

관련 엔티티 엔티티 유형
제조사 항목 목록: 사용자 발화에서 자동차 브랜드 이름을 캡처합니다. 개발자는 엔티티에서 이 목록을 구축해야 합니다.
모델 값 목록: 사용자 발화에서 모델 이름을 캡처합니다. 개발자는 엔티티에서 이 목록을 구축해야 합니다.
연식 숫자: 사용자 발화에서 제조 연도를 캡처합니다. 봇은 자동으로 숫자를 인식합니다.
색상 색상: 사용자 발화에서 색상을 캡처합니다. 봇은 자동으로 색상을 인식합니다.

참고 하위 엔티티는 복합 엔티티로만 결합할 수 있고 대화 작업에서 다른 목록으로 사용하지 않는 것이 좋습니다. 현재 대화 작업에서 하위 엔티티를 생성하는 경우 하위 엔티티에 대한 모든 전환을 제거하여 대화 작업 흐름의 일부가 되지 않도록 합니다.

복합 엔티티 정의

대화 작업에서 관련 노드 뒤에 복합 엔티티를 추가합니다. 이 엔티티가 여러 엔티티 값을 캡처하도록 하려면 복합 패턴을 생성해야 합니다. 생성하려면 다음 단계를 수행하세요.

  1. 엔티티 창에서 NLP 속성 탭을 클릭합니다.
  2. NLP 속성 탭의 엔티티에 대한 복합 패턴 섹션에서 관련 패턴을 추가합니다. 다양한 패턴은 엔티티 패턴을 정의하는 데 사용되는 패턴과 유사하게 구축됩니다(자세한 내용은 여기를 참조하세요).

    위의 복합 엔티티 패턴의 경우 샘플 발화와 출력은 다음과 같습니다.
샘플 발화 해당 패턴 출력
2018 테슬라 모델 S를 사고 싶습니다. @year @make @model
“Car": { "Year": 2018, "Make": "Tesla", "Model": "Model S" }
가급적이면 빨간색 2018 테슬라 모델 S 의 견적을 받을 수 있습니까? @year @make @model preferably @color
“Car": { "Year": 2018, "Make": "Tesla", "Model": "Model S" “Color”: “Red” }
테슬라 모델 S의 평가는 어떻습니까? @Make @Model
“Car": { "Make": "Tesla", "Model": "Model S" }

다른 엔티티와 마찬가지로 동의어패턴을 정의할 수도 있습니다.

제한

  • 문자열, 설명, 위치, 날짜의 하위 엔티티 유형은 복합 엔티티의 일부가 될 수 없습니다.
  • 하위 엔티티가 복합 엔티티를 사용한 작업에서 대화 흐름의 일부가 아니어야 합니다.
  • 하위 엔티티가 다중 항목을 허용하는 경우 상위 복합 엔티티는 목록이 아닌 하위 엔티티에 대해 하나의 값만 허용됩니다.

값 전달하기

원본 대화 작업에서 엔티티 사전 할당을 사용하여 복합 엔티티로 값을 전달할 수 있습니다. 엔티티 사전 할당에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.

복합 엔티티 측면에서 다음 시나리오를 해결할 수 있습니다.

  1. 복합 엔티티에서 표준 엔티티로: 대상이 원본 복합 엔티티에서 사용된 것과 동일한 엔티티 유형인 경우 작동합니다.
    예: context.entities.targetMyCity = context.entities.sourceComposite.sourceTravelCity
  2. 복합 엔티티에서 복합 엔티티로: 대상이 원본 복합 엔티티에서 사용된 것과 동일한 엔티티 유형인 경우 작동합니다.
    예: context.entities.sourceComposite.destinationCity = context.entities.targetCompsite.myCity
  3. 표준 엔티티에서 복합 엔티티로: 대상이 원본 복합 엔티티에서 사용된 것과 동일한 엔티티 유형인 경우 작동합니다.
    예: context.entities.targetCompsite.myCity = context.entities.sourceCity

v8.0.07 이후에는 대화 노드에서 엔티티 사전 할당엔티티 사후 할당을 사용할 수 있습니다. 인스턴스 속성은 아래 이미지에 표시되어 있습니다(아래 이미지의 숫자는 위 사용 사례의 숫자에 해당합니다):

복합 엔티티를 위한 JSON 개체

플랫폼의 v8.0에서는 복합 엔티티가 JSON 개체를 입력으로 처리하도록 향상되었습니다. 이는 사용 중인 채널이 데이터를 JSON 개체 형태로 전송하는 시나리오를 처리하는 데 도움이 됩니다. 예: MS Teams 및 Cisco Spark 채널. 이러한 채널에서 수신한 사용자 입력은 각 복합 엔티티 이름의 컨텍스트 개체에 JSON 개체로 저장됩니다.

복합 엔티티를 사용하여 JSON 개체 데이터를 처리하려면 NLP 속성 탭에서 패턴을 추가하지 마세요.

작동 방식?

복합 엔티티가 대화 흐름에 도달할 때:

  • 입력을 JSON 개체로 받은 경우 입력 JSON 개체는 분석 없이 해당 엔티티의 컨텍스트 개체로 추가됩니다.
  • 입력이 텍스트 입력으로 수신된 경우
    • 정의된 복합 엔티티 패턴에서 가능한 모든 하위 엔티티가 식별됩니다.
    • 이러한 하위 엔티티의 모든 가능한 인스턴스는 사용자 발화와 기록된 위치에 있습니다.
    • 그런 다음 복합 엔티티 패턴을 평가하여 캡처된 하위 엔티티 인스턴스 집합과 일치하는 특정 패턴을 식별합니다.

    즉, 복합 엔티티 패턴은 하위 엔티티 패턴을 식별하는 데 사용하지 않고 전체 패턴을 일치시키는 데 사용합니다.

복합 엔티티

복합 엔티티를 사용하여 사용자 발화에서 여러 엔티티 값을 캡처할 수 있습니다. 이러한 여러 엔티티 값은 선택이며 사용자 발화에서 다양한 순서로 나옵니다.

아래 예를 고려해 봅시다.

자동차 판매 봇: 자동차 판매에 대한 판매 문의를 고려해 보세요. 문의는 일반적으로 다음과 같은 형식일 수 있습니다. 테슬라 모델 S 2018 모델에 관심이 있습니다 또는 빨간색 테슬라 2010 모델 가격은 얼마입니까 또는 테슬라 모델 S에 대해 알려주세요. 보시다시피 봇은 이러한 문의에 응답하려면 제조사, 모델, 연도, 색상과 같은 세부 정보의 조합을 처리해야 합니다.

이러한 다양한 값 또는 세부 정보는 서로 다른 독립 엔티티에서 제공됩니다. 복합 엔티티를 사용하여 이러한 독립 엔티티 또는 하위 엔티티를 결합할 수 있습니다.

복합 엔티티 패턴: 이러한 패턴은 하위 엔티티 간의 관계를 설정하는 데 도움이 됩니다. 하위 엔티티는 복합 엔티티 패턴에서 @ 태그 즉, @subentity를 사용하여 복합 엔티티에 포함됩니다. 이러한 하위 엔티티를 미리 정의하여야 하며 현재 대화 흐름의 일부가 아니어야 합니다. 하위 엔티티는 다른 대화 작업에서도 제공됩니다.

AND, OR 등과 같은 다양한 패턴은 엔티티 패턴을 정의하는 데 사용되는 패턴과 유사하게 구축됩니다(자세한 내용은 여기를 참조하세요).

복합 엔티티 값은 JSON 개체 형식을 취합니다. 즉, 하위 엔티티는 해당 개체의 속성으로 참조됩니다. 하위 엔티티 값에 액세스하려면 다음을 사용할 수 있습니다.
{{context.entities.<<composite_entity>>.<<sub_entity>> }}
복합 엔티티와 독립적으로 사용할 때 액세스되므로 정의된 구조를 사용하여 각 하위 엔티티에 액세스할 수 있습니다. 예: 하위 엔티티가 공항 유형인 경우 공항 이름에 액세스할 수 있습니다. {{context.entities.<<composite_entity>>.<<sub_entity>>.AirportName }}

복합 엔티티 생성

복잡 엔티티 구축에는 다음 단계가 포함됩니다.

  1. 하위 엔티티 생성
  2. 이러한 하위 엔티티 간의 관계를 설정합니다.

하위 엔티티 생성

복합 엔티티는 다른 엔티티의 조합이므로 대화 작업에서 개별 엔티티를 구축해야 합니다. 위의 예에서 자동차 유형을 캡처하려면 필요한 세부 정보를 캡처하는 하위 엔티티를 생성해야 합니다. 예: 다음은 자동차 엔티티를 위한 하위 엔티티의 샘플 매핑입니다.

관련 엔티티 엔티티 유형
제조사 항목 목록: 사용자 발화에서 자동차 브랜드 이름을 캡처합니다. 개발자는 엔티티에서 이 목록을 구축해야 합니다.
모델 값 목록: 사용자 발화에서 모델 이름을 캡처합니다. 개발자는 엔티티에서 이 목록을 구축해야 합니다.
연식 숫자: 사용자 발화에서 제조 연도를 캡처합니다. 봇은 자동으로 숫자를 인식합니다.
색상 색상: 사용자 발화에서 색상을 캡처합니다. 봇은 자동으로 색상을 인식합니다.

참고 하위 엔티티는 복합 엔티티로만 결합할 수 있고 대화 작업에서 다른 목록으로 사용하지 않는 것이 좋습니다. 현재 대화 작업에서 하위 엔티티를 생성하는 경우 하위 엔티티에 대한 모든 전환을 제거하여 대화 작업 흐름의 일부가 되지 않도록 합니다.

복합 엔티티 정의

대화 작업에서 관련 노드 뒤에 복합 엔티티를 추가합니다. 이 엔티티가 여러 엔티티 값을 캡처하도록 하려면 복합 패턴을 생성해야 합니다. 생성하려면 다음 단계를 수행하세요.

  1. 엔티티 창에서 NLP 속성 탭을 클릭합니다.
  2. NLP 속성 탭의 엔티티에 대한 복합 패턴 섹션에서 관련 패턴을 추가합니다. 다양한 패턴은 엔티티 패턴을 정의하는 데 사용되는 패턴과 유사하게 구축됩니다(자세한 내용은 여기를 참조하세요).

    위의 복합 엔티티 패턴의 경우 샘플 발화와 출력은 다음과 같습니다.
샘플 발화 해당 패턴 출력
2018 테슬라 모델 S를 사고 싶습니다. @year @make @model
“Car": { "Year": 2018, "Make": "Tesla", "Model": "Model S" }
가급적이면 빨간색 2018 테슬라 모델 S 의 견적을 받을 수 있습니까? @year @make @model preferably @color
“Car": { "Year": 2018, "Make": "Tesla", "Model": "Model S" “Color”: “Red” }
테슬라 모델 S의 평가는 어떻습니까? @Make @Model
“Car": { "Make": "Tesla", "Model": "Model S" }

다른 엔티티와 마찬가지로 동의어패턴을 정의할 수도 있습니다.

제한

  • 문자열, 설명, 위치, 날짜의 하위 엔티티 유형은 복합 엔티티의 일부가 될 수 없습니다.
  • 하위 엔티티가 복합 엔티티를 사용한 작업에서 대화 흐름의 일부가 아니어야 합니다.
  • 하위 엔티티가 다중 항목을 허용하는 경우 상위 복합 엔티티는 목록이 아닌 하위 엔티티에 대해 하나의 값만 허용됩니다.

값 전달하기

원본 대화 작업에서 엔티티 사전 할당을 사용하여 복합 엔티티로 값을 전달할 수 있습니다. 엔티티 사전 할당에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.

복합 엔티티 측면에서 다음 시나리오를 해결할 수 있습니다.

  1. 복합 엔티티에서 표준 엔티티로: 대상이 원본 복합 엔티티에서 사용된 것과 동일한 엔티티 유형인 경우 작동합니다.
    예: context.entities.targetMyCity = context.entities.sourceComposite.sourceTravelCity
  2. 복합 엔티티에서 복합 엔티티로: 대상이 원본 복합 엔티티에서 사용된 것과 동일한 엔티티 유형인 경우 작동합니다.
    예: context.entities.sourceComposite.destinationCity = context.entities.targetCompsite.myCity
  3. 표준 엔티티에서 복합 엔티티로: 대상이 원본 복합 엔티티에서 사용된 것과 동일한 엔티티 유형인 경우 작동합니다.
    예: context.entities.targetCompsite.myCity = context.entities.sourceCity

v8.0.07 이후에는 대화 노드에서 엔티티 사전 할당엔티티 사후 할당을 사용할 수 있습니다. 인스턴스 속성은 아래 이미지에 표시되어 있습니다(아래 이미지의 숫자는 위 사용 사례의 숫자에 해당합니다):

복합 엔티티를 위한 JSON 개체

플랫폼의 v8.0에서는 복합 엔티티가 JSON 개체를 입력으로 처리하도록 향상되었습니다. 이는 사용 중인 채널이 데이터를 JSON 개체 형태로 전송하는 시나리오를 처리하는 데 도움이 됩니다. 예: MS Teams 및 Cisco Spark 채널. 이러한 채널에서 수신한 사용자 입력은 각 복합 엔티티 이름의 컨텍스트 개체에 JSON 개체로 저장됩니다.

복합 엔티티를 사용하여 JSON 개체 데이터를 처리하려면 NLP 속성 탭에서 패턴을 추가하지 마세요.

작동 방식?

복합 엔티티가 대화 흐름에 도달할 때:

  • 입력을 JSON 개체로 받은 경우 입력 JSON 개체는 분석 없이 해당 엔티티의 컨텍스트 개체로 추가됩니다.
  • 입력이 텍스트 입력으로 수신된 경우
    • 정의된 복합 엔티티 패턴에서 가능한 모든 하위 엔티티가 식별됩니다.
    • 이러한 하위 엔티티의 모든 가능한 인스턴스는 사용자 발화와 기록된 위치에 있습니다.
    • 그런 다음 복합 엔티티 패턴을 평가하여 캡처된 하위 엔티티 인스턴스 집합과 일치하는 특정 패턴을 식별합니다.

    즉, 복합 엔티티 패턴은 하위 엔티티 패턴을 식별하는 데 사용하지 않고 전체 패턴을 일치시키는 데 사용합니다.

메뉴