GPT BOT AI
챗봇 솔루션이란?
챗봇은 Chatting과 Robot의 합성어로, 채팅을 인공지능이 관여하여 상호 대화하는 플랫폼 서비스입니다. GPT BOT AI는 대화하는 로봇이라고 할 수 있으며, 챗봇은 사용자가 별도로 앱을 실행하지 않고도 일반 메시징앱을 통하여 또는 웹을 접속하는 것만으로도 대화하듯 정보를 얻을 수 있는 서비스입니다.

  • NLP

    자연어 처리

    자사의 GPT 기반 챗봇은 고급 자연어 처리 기술을 활용하여 잠재 고객의 자연어 입력을 이해하고 해석, 구조화되지 않은 명령어나 키워드 없이도 원활한 대화 가능

  • Contextual Understanding

    문맥 파악과 함축적 이해

    대화의 문맥을 분석하고 세밀한 신호를 감지하여, 챗봇은 줄거리를 파악하여 잠재 고객의 필요(Intention), 선호도, 감정을 이해하고 개인화된 효과적인 상호작용

  • Inference

    의도 추론

    정교한 알고리즘을 활용, 사용자 질의의 의도를 추론하여 관련 정보를 제공하고, 우려를 해소하고, 잠재 고객을 원하는 행동으로 이끌어, 높은 고객 만족도 추구

일반 검색 엔진 및
AI 솔루션과의 차이점
자사의 AI 챗봇인 Smart Chat-bot은 최신 기술인 word2vec과 doc2vec의 워드임베딩(word-embeding)
방식으로 자연어 처리를 하며, 의미 추론 알고리즘으로 인해 보다 정확하고 자연스러운 대화가 가능합니다
  • GPT 기반
    토큰화
  • 인식률
    (응답률)
  • 학습
    기초지식
  • 의미추론
  • 응답 속도
    및 편의성
  • 정확한
    Intention
“바이트 페어 인코딩(BPE)을 통해 수행되며, 복잡한 어휘나 보이지않는 단어에 대한 처리 수행기능을 향상함”
다층 트랜스포머 아키텍처와 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 입력. 시퀀스 내의 의존성과 관계를 포착하여 문맥을 이해함
GBGL 타사
인식률
(응답률)		 93% 72%~85%
학습
기초지식		 120~200 학습 1200학습
의미추론 이전 질문
연계 추론		 이전 질문
연계 불가
챗봇 솔루션 적용 시스템
기업에서 요구하는 기능에 최적화된 챗봇 솔루션 (Smart Chat-bot)을 적용하여, 각 기업만의 챗봇 체계를
구축하며, 고객의 접근성을 위하여 PC웹용과 모바일 메신저앱 (카카오톡) 채널에 적용합니다.
End User

사내 메신저

인공지능 시스템
AI Chat-bot GPT 기반 토큰화
GPT4의 경우 양방향
대화관리 대화관리자
Dialog Knwledge Base
End User

인터넷
모바일 메신저
(카카오 등)

인공지능 관리 시스템
관리자
Chat-bot Manager DB 대화 관리 Manager
신뢰 할 수 있는
메신저 앱 및 웹을 활용한
챗봇 시스템 구현 사람과 얘기하는 듯한, 문맥을
파악할 수 있는 챗봇
메신저 앱, 웹을 통해 손쉽게 접근할 수 있는 챗봇 시스템을 통한
신속하고 정확한 상담
챗봇 솔루션의 구성 및 효과

  • 사용자 질의 Corpus

    인공지능 자동 의미 추론

  • 사용자 질의 Corpus

    대화형 추론 UI

  • 단어 Vector 생성

    사용자 편의성

  • 인공지능 트레이닝

    비용절감(셀프 서비스)

  • Dialog 시나리오

    빅데이터 연계 가능

챗봇 시스템 구성 알고리즘

챗봇의 훈련을 위한
전처리 과정

Corpus 구축

Corpus는 언어학에서 주로 구조를 이루고 있는 텍스트의 집합을 의미하며, 인공지능 학습에 기초가 되는 자료입니다. 기초학습을 위해 해당 도메인에사용되는 Corpus(말뭉치가 제공되어야함) 대표어/동의어 형태의 형태소 분리(전처리를 하기위해서는 사전에 말뭉치를 이용하여 형태소 단위로 단어사전(Dictionary)를 등록을 하여야합니다.

형태소는 일정한 의미가 있는 가장 작은 말의 단위이며 한국어의 특성상 조사, 어미가 다양하므로 다양한 Corpus에서 중복되는 의미를 제거합니다. 또한 복합 명사는 구분하여 출력하여 띄어쓰기는 자동 적용 및 영어는 띄어쓰기 단어로 그대로 출력 / 숫자는 입력 값 그대로 출력 합니다.

Corpus (사용자 질의) - 카드 결제일 변경은 어떻게 해야하나요?
- 온라인 법인 설립은 어떻게 하나요?
형태소 분석 결과 - 카드 결제일 변경은 어떻게 해야하나요?
- 온라인 법인 설립은 어떻게 하나요?

챗봇이 고객의 니즈를
파악하는 방법

GPT 모델의 학습과정

(카드/결제일) (카드/변경) (결제일/카드) (결제일/변경) (결제일/어떻게) (변경/카드) (변경/결제일) (변경/어떻게) (변경/해야) (어떻게/결제일) (어떻게/결제) (어떻게/해야) (어떻게/하나요)

Dialog Scenario 및
트레이닝

대화관리 (Dialog Scenario)는 기존에 축적되어 있는 지식들의 변화없이 새로운 지식을 점차적으로 추가
그리고 지식의 추가 또는 수정은 쉽고 빠르며, 새로운 지식을 추가하는데 지식 엔지니어 없이도 사용자 스스로 수정 가능한데 그 장점을 두고 있다. 즉, 지식베이스를 구축하는데 전문 엔지니어가 필요하지 않습니다.

지식획득 지식(룰)의 종류 챗봇 솔루션에 분류된 단어 및 시나리오에 대해 챗봇 엔진을 적용하여 인공지능 트레이닝을 진행합니다.

상황 - 기존 지식 베이스가 아무런(null)결론을 내지 못하는 경우
- 기존 지식베이스가 잘못된(wrong)결론을 내는 경우
- 기존 지식베이스가 정확한 결론을 내지만, 전문가가 추가적인 결론을 추가하고 싶은 경우
새로운 지식(룰)의 위치 - 루트(root) 룰의 자식 노드(node)의 가장 마지막에 생성
- 잘못된 결론을 이끌어낸 룰의 자식 노드(node)의 가장 마지막에 생성
- 정확한 결론을 이끌어낸 룰이 속한 decision list의 가장 마지막에 생성
챗봇 솔루션의 구성기능

답변 등록 및 질문
Matching

  • 형태소 분석에
    필요한 사전

    질문에 대한 형태소 분석을 위해
    사전에 대표 단어 및 동의어를 등록

  • 인식질문에 대한
    답변 등록

    질문에 대한 형태소 분석된
    형태로 질문들을 등록

  • 질문에 대한
    답변 등록

    예상되는 답변들을 미리 등록하여
    등록된 질문과 등록된 답변을 매칭

※ 가중치(weight)의 벡터값에 대한 확률의 근사치인 매칭 답변을 제출함

지식 DB의
자동 crawling 및 학습

One-Stop 프로세스 기반으로 홈페이지에서의 신규/수정/삭제 내역에 대해 자동 반영되어 학습하며, 홈페이지에서 수정과 삭제 발생시, 홈페이지 DB 테이블의 삭제 Flag값을 이용하여 삭제 처리하며, 변경은 수정일자가 변경 시 반영하여 처리합니다.

미인식 질문에 대한
추가 학습

답변을 하지 못할 경우 “죄송해요, 아직 제가 공부하지 못한 내용입니다. 좀 더 쉽게 다시 한번 말씀 해주시겠어요?” 답변과 함께 미인식 리스트를 따로 관리합니다. 또한 답변 불가 질문에 대해 관리자가 확인하여 추가해야하는 질문에 대해서만 선별하여 지식 학습을 진행합니다.

답변 불가 질문

  • 미답변 질문리스트
  • 신규 답변 서비스 등록
  • 질문-답변 매칭등록

DB

  • 사용자 질의 Corpus
  • 형태소 분석(전처리)
  • Dialog 시나리오
  • 단어 Vector 생성
  • 인공지능 트레이닝
  • AI 학습완료
챗봇
API

채팅 클라이언트