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소개
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그래프 생성
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수정
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용어 편집 및 삭제
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지식 그래프 생성
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지식 그래프 생성
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Views
Digital Views
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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
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엔티티 수정
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정서 관리
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Test & Debug
봇과 대화
발화 테스트
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대화 테스트
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봇 게시
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사용자 정의 대시보드
소개
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사용자 정의 대시보드 생성 방법
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스마트 봇
소개
범용 봇
소개
범용 봇 정의
범용 봇 생성
범용 봇 학습
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플랜 및 사용량
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IVR 통합
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봇 관리

방법
간단한 봇 생성하기
Design Conversation Skills
뱅킹 봇 생성
뱅킹 봇 – 자금 이체
뱅킹 봇 – 잔액 업데이트
Knowledge Graph (KG) 구축
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디지털 양식 설정 방법
디지털 보기 설정 방법
데이터 테이블에 데이터를 추가하는 방법
데이터 테이블 내 데이터 업데이트 방법
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Train the Assistant
특성 사용 방법
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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
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싱글 사인 온 사용
보안 설정
Kore.ai 커넥터
봇 관리자용 분석
Billing (지원하지 않음)
  1. Docs
  2. Virtual Assistants
  3. Builder
  4. Knowledge Graph
  5. 지식 그래프 생성

지식 그래프 생성

Kore.ai의 지식 그래프 성능은 주요 도메인 용어를 기반으로 한 지식 그래프의 적절한 구성과 계층 설정을 기반으로 합니다. 지식 그래프를 새로 시작하면 FAQ를 쉽게 구축할 수 있지만, 질문-답변 쌍 목록이 있는 경우 동일한 질문-답변 쌍을 완전한 기능을 갖춘 지식 그래프로 변환하는 것은 지루한 작업입니다. Kore.ai의 지식 그래프 생성기를 사용하여 FAQ에서 용어를 자동으로 추출하고, 이러한 용어 사이의 계층을 정의하며 FAQ를 올바른 용어에 연결하십시오. 그런 다음 생성기에서 봇의 지식 그래프로 출력 파일을 가져올 수 있으므로 계층에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 가져온 후에 필요에 맞게 계층 구조를 편집할 수도 있습니다. 생성된 지식 그래프는 제안만 표시하므로 검토하고 변경하는 것이 좋습니다. 참고 사항: 지식 그래프 생성기는 플랫폼의 v7.1부터 사용할 수 있습니다.

Kore.ai 지식 그래프 생성기는 Kore GitHub 저장소에서 호스팅됩니다. 이 문서에서는 생성기의 설치 및 사용 단계를 설명합니다.

필수 조건

  • Python 3.6: 지식 그래프 생성기를 사용하려면 Python v3.6이 필요합니다. 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
  • 가상 환경: 시스템에 요구 사항을 직접 설치하는 대신 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다. 여기에 언급된 단계에 따라 가상 환경을 설정합니다.
  • Windows 개발자의 경우:
    • Microsoft Visual C++ 빌드 도구 – v14.0으로 테스트됨.
    • Windows 10 사용자는 Windows 10 SDK를 설치해야 합니다. 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
    • 요구 사항을 원활하게 설치하려면 운영 체제가 최신 상태여야 합니다. SpiCy(내부 종속성)와 같은 일부 라이브러리에는 최신 업데이트에서 사용할 수 있는 특정 DLL이 필요합니다.
  • JSON 또는 CSV 형식의 FAQ가 포함된 파일입니다. 이 파일은 다음 두 가지 방법으로 가져올 수 있습니다.
    • Kore.ai 봇 빌더 플랫폼에서 지식 그래프를 내보냅니다.방법은 여기를 참조하세요.
    • 첫 번째 열에 질문이 있고 해당 열의 두 번째 열에 답변이 있는 표 형식으로 지식 그래프를 작성하고 CSV 형식으로 파일을 저장합니다.

구성

  1. Kore.ai GitHub에서 지식 그래프 생성기 다운로드: https://github.com/Koredotcom/KnowledgeGraphGenerator.
  2. zip 파일을 폴더에 추출하고 해당 생성기 폴더에서 명령 프롬프트를 엽니다.
  3. 가상 환경 활성화: 다음 명령을 실행하고 플레이스 홀더를 실제 값으로 대체하여 가상 환경을 활성화합니다.
    • Windows의 경우: <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/Scripts/activate
    • Unix/macOS의 경우: <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/bin/activate.

    가상 환경이 활성화되면 콘솔의 모든 명령을 시작할 때 가상 환경 이름을 볼 수 있습니다.

  4. 요구 사항을 설치합니다. KnowledgeGraphGenerator에서 다음 명령을 실행하여 요구 사항을 설치합니다.pip install -r requirements.txt 다음 명령을 실행하고 requirement.txt 파일에 언급된 모든 구성 요소가 목록에 포함되어 있는지 확인하여 설치 상태를 확인할 수 있습니다. pip list
  5. Spacy 영어 모델 다운로드: 다음 명령을 실행하여 NLP 모델인 spaCy를 다운로드합니다. python -m spacy download en

실행

필수 조건이 있고 지식 그래프 생성기를 설정했으므로 이제 지식 그래프를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다. 다음 명령을 실행하면 생성기가 실행됩니다. python KnowledgeGraphGenerator.py --file_path <INPUT_FILE_PATH> --type <INPUT_FILE_TYPE> --language <LANGUAGE_CODE> --v <true/false> 각 옵션을 자세히 살펴보겠습니다.

옵션 설명 필수/선택 사항 기본값
파일 경로 입력 위치와 함께 파일 이름을 입력합니다 필수
파일 유형 입력 파일 유형 입력:

  • json_export – JSON 내보내기 옵션을 사용하여 Kore.ai 봇 빌더에서 내보낸 파일의 경우
  • csv_export – CSV 내보내기 옵션을 사용하여 Kore.ai 봇 빌더에서 내보낸 파일의 경우
  • CSV – 첫 번째 열에 질문이 있는 파일과 두 번째 열에 답변이 있는 파일의 경우
필수
언어 코드 입력 데이터가 있는 언어의 언어 코드입니다 옵션 en(영어)
세부 정보 표시 모드 중간 진행 단계를 보려면 세부 정보 표시 모드에서 명령을 실행합니다 옵션 거짓

출력

출력 JSON 파일이 생성되어 ao_output.json라는 이름의 프로젝트 루트 디렉터리 아래에 배치됩니다. 출력 JSON 파일을 봇의 지식 그래프로 직접 가져올 수 있습니다. 지식 그래프를 가져오는 단계는 여기를 참조하세요. 참고 사항: 지식 그래프를 가져오려고 시도하면 기존 그래프가 대체됩니다. 가져오기 전에 백업을 수행하는 것이 좋습니다.

지식 그래프 생성

Kore.ai의 지식 그래프 성능은 주요 도메인 용어를 기반으로 한 지식 그래프의 적절한 구성과 계층 설정을 기반으로 합니다. 지식 그래프를 새로 시작하면 FAQ를 쉽게 구축할 수 있지만, 질문-답변 쌍 목록이 있는 경우 동일한 질문-답변 쌍을 완전한 기능을 갖춘 지식 그래프로 변환하는 것은 지루한 작업입니다. Kore.ai의 지식 그래프 생성기를 사용하여 FAQ에서 용어를 자동으로 추출하고, 이러한 용어 사이의 계층을 정의하며 FAQ를 올바른 용어에 연결하십시오. 그런 다음 생성기에서 봇의 지식 그래프로 출력 파일을 가져올 수 있으므로 계층에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 가져온 후에 필요에 맞게 계층 구조를 편집할 수도 있습니다. 생성된 지식 그래프는 제안만 표시하므로 검토하고 변경하는 것이 좋습니다. 참고 사항: 지식 그래프 생성기는 플랫폼의 v7.1부터 사용할 수 있습니다.

Kore.ai 지식 그래프 생성기는 Kore GitHub 저장소에서 호스팅됩니다. 이 문서에서는 생성기의 설치 및 사용 단계를 설명합니다.

필수 조건

  • Python 3.6: 지식 그래프 생성기를 사용하려면 Python v3.6이 필요합니다. 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
  • 가상 환경: 시스템에 요구 사항을 직접 설치하는 대신 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다. 여기에 언급된 단계에 따라 가상 환경을 설정합니다.
  • Windows 개발자의 경우:
    • Microsoft Visual C++ 빌드 도구 – v14.0으로 테스트됨.
    • Windows 10 사용자는 Windows 10 SDK를 설치해야 합니다. 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
    • 요구 사항을 원활하게 설치하려면 운영 체제가 최신 상태여야 합니다. SpiCy(내부 종속성)와 같은 일부 라이브러리에는 최신 업데이트에서 사용할 수 있는 특정 DLL이 필요합니다.
  • JSON 또는 CSV 형식의 FAQ가 포함된 파일입니다. 이 파일은 다음 두 가지 방법으로 가져올 수 있습니다.
    • Kore.ai 봇 빌더 플랫폼에서 지식 그래프를 내보냅니다.방법은 여기를 참조하세요.
    • 첫 번째 열에 질문이 있고 해당 열의 두 번째 열에 답변이 있는 표 형식으로 지식 그래프를 작성하고 CSV 형식으로 파일을 저장합니다.

구성

  1. Kore.ai GitHub에서 지식 그래프 생성기 다운로드: https://github.com/Koredotcom/KnowledgeGraphGenerator.
  2. zip 파일을 폴더에 추출하고 해당 생성기 폴더에서 명령 프롬프트를 엽니다.
  3. 가상 환경 활성화: 다음 명령을 실행하고 플레이스 홀더를 실제 값으로 대체하여 가상 환경을 활성화합니다.
    • Windows의 경우: <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/Scripts/activate
    • Unix/macOS의 경우: <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/bin/activate.

    가상 환경이 활성화되면 콘솔의 모든 명령을 시작할 때 가상 환경 이름을 볼 수 있습니다.

  4. 요구 사항을 설치합니다. KnowledgeGraphGenerator에서 다음 명령을 실행하여 요구 사항을 설치합니다.pip install -r requirements.txt 다음 명령을 실행하고 requirement.txt 파일에 언급된 모든 구성 요소가 목록에 포함되어 있는지 확인하여 설치 상태를 확인할 수 있습니다. pip list
  5. Spacy 영어 모델 다운로드: 다음 명령을 실행하여 NLP 모델인 spaCy를 다운로드합니다. python -m spacy download en

실행

필수 조건이 있고 지식 그래프 생성기를 설정했으므로 이제 지식 그래프를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다. 다음 명령을 실행하면 생성기가 실행됩니다. python KnowledgeGraphGenerator.py --file_path <INPUT_FILE_PATH> --type <INPUT_FILE_TYPE> --language <LANGUAGE_CODE> --v <true/false> 각 옵션을 자세히 살펴보겠습니다.

옵션 설명 필수/선택 사항 기본값
파일 경로 입력 위치와 함께 파일 이름을 입력합니다 필수
파일 유형 입력 파일 유형 입력:

  • json_export – JSON 내보내기 옵션을 사용하여 Kore.ai 봇 빌더에서 내보낸 파일의 경우
  • csv_export – CSV 내보내기 옵션을 사용하여 Kore.ai 봇 빌더에서 내보낸 파일의 경우
  • CSV – 첫 번째 열에 질문이 있는 파일과 두 번째 열에 답변이 있는 파일의 경우
필수
언어 코드 입력 데이터가 있는 언어의 언어 코드입니다 옵션 en(영어)
세부 정보 표시 모드 중간 진행 단계를 보려면 세부 정보 표시 모드에서 명령을 실행합니다 옵션 거짓

출력

출력 JSON 파일이 생성되어 ao_output.json라는 이름의 프로젝트 루트 디렉터리 아래에 배치됩니다. 출력 JSON 파일을 봇의 지식 그래프로 직접 가져올 수 있습니다. 지식 그래프를 가져오는 단계는 여기를 참조하세요. 참고 사항: 지식 그래프를 가져오려고 시도하면 기존 그래프가 대체됩니다. 가져오기 전에 백업을 수행하는 것이 좋습니다.

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