Kore.ai 지식 그래프를 사용하면 정적 FAQ 텍스트를 지능적이고 개인화된 대화 경험으로 바꿀 수 있습니다. Kore.ai 지식 그래프는 일반적인 질문-답변 쌍의 형태로 FAQ를 캡처하는 일반적인 방식을 넘어섭니다. 대신에, 지식 그래프는 주요 도메인 용어의 온톨로지 구조를 만들고 이 구조를 상황에 맞는 질문과 해당 대체어, 동의어, 기계 학습 가능한 특성과 연관 짓습니다. 이 플랫폼에서 교육을 받은 경우 그래프는 지능형 FAQ 경험을 지원합니다. 이 문서는 지식 그래프의 개념, 용어 및 구현을 설명합니다. 지식 그래프에 대한 사용 사례 중심의 접근 방법은 여기를 참조하십시오.
지식 그래프를 사용하는 이유는 무엇입니까?
사용자는 다양한 방법으로 쿼리를 표현합니다. 모든 대체 질문을 수동으로 시각화하고 추가하는 것은 어려운 작업입니다. Kore.ai는 가능한 모든 일치 항목을 쉽게 처리할 수 있도록 노드, 태그 및 동의어를 포함하는 지식 그래프를 설계했습니다. 지식 그래프는 노드, 태그 및 동의어를 사용하여 학습을 통해 다양한 대체 질문을 처리할 수 있습니다. 사용자가 질문을 할 때마다 지식 그래프의 노드 이름을 확인하고 사용자 발화의 키워드와 일치시킵니다. 노드 이름, 태그 및 동의어를 확인하고 스코어링을 기준으로 질문을 가장 일치하는 항목 또는 의도가 있는 항목으로 선정합니다. 그런 다음 이러한 선정된 질문을 실제 사용자 발화와 비교하여 사용자에게 제시할 수 있는 가능한 최적의 의도를 제시합니다. 응답은 단순 응답 또는 대화 작업 실행의 형식을 취할 수 있습니다. 이렇게 하면 FAQ에 완전히 다른 대체 질문을 몇 개 추가하고 태그, 동의어 및 노드 이름을 적절히 제공하여 학습하지 않은 질문도 일치시킬 수 있습니다. 지식 그래프의 성능과 지능은 적절한 노드 이름, 태그 및 동의어를 사용하여 학습하는 방법에 따라 달라집니다.
용어
이 문서는 읽는 사람이 지식 그래프 작성에 사용되는 용어에 익숙해지도록 돕기 위한 것입니다. KG 생성으로 바로 가기.
용어 또는 노드
용어 또는 노드는 온톨로지의 구성 요소로, 비즈니스 도메인의 기본 개념과 카테고리를 정의하는 데 사용됩니다. 아래 이미지와 같이, 조직의 정보 흐름을 나타내기 위해 봇 온톨로지 창의 왼쪽 창에서 용어를 계층적 순서로 구성할 수 있습니다. 여기서 용어를 생성, 구성, 편집 및 삭제할 수 있습니다. 최대 노드 수 20k개와 FAQ 수 50k개의 플랫폼 제한이 있습니다. 보다 쉽게 표현하기 위해 다음과 같은 이름을 사용하여 몇 가지 특수 노드를 식별합니다. 
루트 노드
루트 노드는 봇 온톨로지의 최상위 용어를 이루고 있습니다. 지식 그래프는 하나의 루트 노드로 구성되며 온톨로지의 다른 모든 노드는 자식 노드가 됩니다. 루트 노드는 기본적으로 봇의 이름을 사용하지만 원하는 경우 변경할 수 있습니다. 이 노드는 노드 정규화 또는 처리에 사용되지 않습니다. 경로 정규화는 첫 번째 수준 노드에서 시작됩니다. 루트 노드 바로 아래에 FAQ를 두는 것은 바람직하지 않지만, 필요한 경우를 대비해 루트 노드에서 FAQ 수를 최대 100개로 제한하시기 바랍니다.
첫 번째 수준 노드
루트 노드의 바로 다음 수준 노드를 첫 번째 수준 노드라고 합니다. 컬렉션에는 여러 개의 첫 번째 수준 노드가 있을 수 있습니다. 부서 이름이나 기능과 같은 상위 수준의 용어를 나타내려면 첫 번째 수준의 노드를 보관하는 것이 좋습니다. 예: 개인 뱅킹, 온라인 뱅킹, 기업 뱅킹.
리프 노드
질문 답변 집합 또는 대화 작업이 추가되는 모든 노드를 리프 노드라고 하며, 어느 수준에나 존재합니다.
노드 관계
온톨로지에서의 위치에 따라 노드는 첫 번째 수준 노드, 두 번째 수준 노드 등으로 부릅니다. 첫 번째 수준 노드는 두 번째 수준 노드라고 부르는 하나 이상의 하위 카테고리를 가진 카테고리입니다. 예를 들어 대출은 주택 대출과 개인 대출의 첫 번째 수준 노드입니다. 개인 대출은 다시 두 개의 하위 카테고리 노드를 가질 수 있습니다. 요금 및 수수료, 도움말 및 지원.
태그
동의어
사용자는 자신의 온톨로지 용어로 다양한 대체어를 사용합니다. 지식 그래프를 통해 가능한 모든 대체어 형태의 용어를 포함하도록 용어의 동의어를 추가할 수 있습니다. 동의어를 추가하면 대체 질문으로 봇을 교육시킬 필요가 줄어듭니다. 예를 들어 인터넷 뱅킹 노드에는 다음 동의어가 추가될 수 있습니다. 온라인 뱅킹, 전자 뱅킹, 사이버 뱅킹 및 웹 뱅킹. 지식 그래프에서 용어의 동의어를 추가할 때 로컬 또는 전역 동의어로 추가할 수 있습니다. 로컬 동의어 또는 경로 수준(동의어)는 해당 특정 경로의 용어에만 적용되는 반면 전역 동의어 또는 지식 그래프(동의어)는 온톨로지의 다른 경로에 나타나는 경우에도 용어에 적용됩니다. 7.2 출시 이후에는 경로 정규화 및 질문 일치를 위해 지식 그래프 엔진 내에서 봇 동의어를 사용하도록 설정할 수 있습니다. 이 설정을 사용하면 봇 동의어 및 KG 동의어에서 동일한 동의어 집합을 다시 만들 필요가 없습니다.
특성
참고 사항: v7.0부터 특성은 v6.4 이하의 클래스를 대체하는 것입니다. 특성은 특정 의도와 관련된 정보를 요청할 때 질문의 성격을 정의하는 일반적인 최종 사용자 발화의 모음입니다. 특성에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요. 특성은 봇 온톨로지의 여러 용어에 적용됩니다.
의도
봇은 대화 작업 또는 FAQ를 실행하여 사용자의 질문에 응답할 수 있습니다.
- FAQ: 봇 온톨로지의 관련 노드에 질문-답변 쌍을 추가해야 합니다. 최대 50k개의 FAQ가 허용됩니다. 사용자마다 질문이 다르게 제시되며, 이를 지원하려면 각 질문마다 여러 대체어 형태를 연결해야 합니다. 대체 질문 앞에 ||를 추가하여 FAQ(릴리스 버전 7.2 이후)의 패턴을 입력할 수 있습니다.
- 작업: 대화 작업을 KG 의도와 연결하면 지식 그래프와 대화 작업의 기능을 활용하여 복잡한 대화가 포함된 FAQ를 처리하는 데 도움이 됩니다.
성능 개선
지식 그래프 엔진은 기본 설정에서 원활하게 작동됩니다. 봇 개발자는 다양한 방법으로 KG 엔진 성능을 미세 조정할 수 있습니다.
- 용어, 동의어, 기본 질문과 대체 질문 또는 사용자 발화를 정의하여 지식 그래프를 설정합니다. 계층은 KG 엔진 성능에 영향을 미치지 않지만 KG 엔진 작업을 구성하고 안내하는 데 도움이 됩니다.
- 다음 매개 변수 설정:
- 경로 범위 – 추가 스코어링을 위해 경로에 존재하는 사용자 발화 용어의 최소 백분율을 정의합니다.
- KG 확정 스코어링 – KG 의도 일치에 대한 최소 스코어링을 정의하여 확실한 일치로 간주하고 다른 의도 일치를 삭제합니다.
- 지식 작업에 대한 최소 및 명확한 수준 – 지식 작업의 경우 식별하고 대응하기 위한 최소 및 확정 임계값을 정의합니다.
- KG 제안 수 – 명확한 KG/FAQ 일치를 사용할 수 없을 때 표시하는 최대 KG/FAQ 제안 수를 정의합니다.
- 제안된 일치에 근접함 – 똑같이 중요한 것으로 취급하기 위해 최고 점수와 바로 다음 제안된 질문 사이에 허용되는 최대 차이를 정의합니다.
플랫폼은 위에서 언급한 임계값에 대한 기본값을 제공하지만 자연어 > 학습 > 임계값 및 설정에서 사용자 정의할 수 있습니다.
- 컨텍스트 경로 확인 – 이렇게 하면 일치하는 의도의 용어/노드로 봇 컨텍스트가 채워지고 유지됩니다. 이렇게 하면 사용자 경험이 더욱 향상됩니다.
- 특성 – 앞에서 언급한 대로 사용자 발화가 용어/노드를 포함하지 않더라도 특성은 노드/용어를 확인하는 데 사용됩니다. 특성은 제안된 의도 목록을 필터링하는 데도 유용합니다.
KG 엔진 작업
지식 그래프 엔진은 사용자 발화에 대한 올바른 응답을 추출하는 동시에 2단계 접근 방법을 사용합니다. 검색 기반 의도 감지 프로세스와 규칙 기반 필터링을 결합합니다. 사용자 발화의 경로 적용 범위(필요한 용어의 비율) 및 용어 사용(필수 또는 선택 사항)에 대한 설정은 FAQ 의도의 초기 필터링에 도움이 됩니다. 토큰화 및 n-그램 기반 코사인 스코어링 모델은 최종 검색 기준을 충족하는 데 도움이 됩니다. 지식 그래프 학습에는 다음 단계가 포함됩니다.
- 동의어와 함께 모든 용어/노드가 식별되고 인덱싱됩니다.
- 이러한 인덱스를 사용하여 각 KG 의도에 대해 평평한 경로가 설정됩니다.
지식 그래프 엔진이 사용자 발화를 수신하는 경우:
- 사용자 발화 및 KG 노드/용어는 토큰화되고 n-그램이 추출됩니다(지식 그래프 엔진은 최대 쿼드 그램까지 지원).
- 토큰은 KG 노드/용어와 매핑되어 각각의 인덱스를 얻습니다.
- 사용자 발화와 KG 노드/용어 간의 경로 비교는 해당 발화를 위한 정규화된 경로를 설정합니다. 이 단계에서는 위에서 언급한 경로 적용 범위 및 용어 사용을 고려합니다.
- 정규화된 경로의 질문 목록에서 코사인 점수를 기준으로 가장 일치하는 항목이 선택됩니다.