지식 봇 디자인

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적용 대상: SDK v4

거의 모든 항목을 다루는 지식 봇을 디자인할 수 있습니다. 지식 봇이 디자인된 사용 사례에 관계없이 기본 목표는 항상 동일합니다. 데이터 본문을 검색하여 사용자가 요청한 정보를 찾아서 반환합니다.

예를 들어 한 지식 봇은 "이 회의에는 어떤 봇 이벤트가 있나요?", "다음 레게 쇼는 언제인가요?", "Tame Impala는 누구인가요?"와 같은 이벤트에 대한 질문에 대답할 수 있습니다. "어떻게 할까요? 운영 체제를 업데이트하시겠습니까?" 또는 "암호를 재설정하려면 어디로 가야 하나요?"와 같은 IT 관련 질문에 대답할 수 있습니다. 또 다른 사람은 "John Doe는 누구입니까?" 또는 "Jane Doe의 이메일 주소는 무엇입니까?"와 같은 연락처에 대한 질문에 대답할 수 있습니다.

이 문서에서는 사용자가 정보를 검색하거나, 질문을 하거나, 정보와 상호 작용할 수 있도록 하는 등 봇에 추가할 수 있는 몇 가지 AI 기능에 대해 설명합니다. Bot Framework SDK에서 지원하는 Azure AI 서비스 기능은 자연어 이해를 참조하세요.

팁

Azure AI 서비스는 진화하는 기술을 통합합니다. 이 문서에서는 최신 기능과 이전 기능을 모두 설명합니다.

신뢰도 점수 정보

일부 기능을 사용하면 봇이 사용자 질문 또는 쿼리와 일치하도록 기술 자료 또는 언어 모델에서 정보를 반환할 수 있습니다.

예를 들어 사용자가 음악 지식 봇에 "impala"(밴드의 전체 이름 "Tame Impala" 대신)에 대한 정보를 요청하는 경우 봇은 해당 입력과 관련이 있을 가능성이 가장 큰 정보로 응답할 수 있습니다. 마찬가지로 언어 이해 기능은 언어 모델을 사용하여 사용자 입력에서 의도 를 추출할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 여행사 봇에게 "3일 동안 회의실 예약"을 요청하는 경우 봇은 "회의실 예약" 의도를 추출하고 세부 정보를 수집하여 후속 조치를 수행할 수 있습니다.

검색 및 의도 인식은 모두 신뢰도 점수를 반환하며, 이는 엔진이 특정 결과가 정확하다는 신뢰도 수준을 나타냅니다. 신뢰도 점수를 사용하여 결과를 정렬하거나 답변에 대한 전반적인 신뢰도에 따라 다르게 응답할 수 있습니다.

참고 항목

서로 다른 서비스 또는 기능 형식의 조합을 함께 사용하는 경우 각 도구와 함께 입력을 테스트하여 각 모델에 대한 임계값 점수를 결정합니다. 서비스와 기능은 서로 다른 점수 매기기 조건을 사용하므로 이러한 도구에서 생성된 점수는 직접 비교할 수 없습니다. 예를 들어 QnA Maker 서비스는 신뢰도 범위가 0에서 100인 반면 질문 답변 기능은 0.0~1.0의 범위를 사용합니다.

  • 신뢰도가 높은 경우 봇은 "검색과 가장 일치하는 이벤트는 다음과 같습니다." 또는 "회의실을 예약하는 데 도움이 될 수 있습니다"로 응답하고 최고의 답변을 제시하거나 후속 질문을 시작할 수 있습니다.
  • 신뢰도가 낮으면 봇이 "Hmm... 이러한 이벤트를 찾고 있었나요?" 또는 "다음 사항을 도와드릴 수 있습니다."로 응답하고 가능한 답변 또는 옵션 목록을 표시할 수 있습니다.

토픽을 필터링하려면

사용자가 검색 범위를 좁히고 구체화하는 데 도움이 되는 지식 봇을 디자인할 수 있습니다. 대화 내에서 봇은 기본 검색에서 수행할 수 없는 방식으로 명확한 질문을 하고, 옵션을 제시하고, 결과의 유효성을 검사할 수 있습니다.

예를 들어 이벤트 봇은 일련의 질문을 통해 사용자가 관심 있는 이벤트 유형을 확인할 수 있습니다. 다음 교환을 고려합니다.

  1. 사용자, "이벤트".
  2. 봇, "관심 있는 것은 무엇인가요? 음악, 코미디, 영화...".
  3. 사용자, "음악".
  4. 봇, "어떤 종류의 음악에 관심이 있나요? 모든, 록 / 팝, 힙합 / 랩, ...".
  5. 사용자, "Rock/Pop".
  6. 봇, "록/팝을 보고 싶은 날은 어느 날인가요? 금요일, 토요일, 일요일, 모든".
  7. 사용자, "토요일".
  8. 봇, "여기에 토요일에 대한 록 / 팝 쇼입니다 :", 발견 된 쇼 목록과 함께.

각 단계에서 사용자의 입력을 처리하고 관련 옵션을 제시함으로써 봇은 사용자가 찾고 있는 정보를 안내합니다. 봇이 해당 정보를 전달하면 나중에 유사한 정보를 찾는 보다 효율적인 방법에 대한 지침을 제공할 수도 있습니다.

단, "Rock friday"를 입력하거나 이름으로 이벤트를 검색할 수도 있습니다.

관련 Azure 서비스에 대한 자세한 내용은 자연어 이해 개념 문서의 검색을 참조하세요.

질문에 대답하려면

자주 묻는 질문에 답변하도록 지식 봇을 디자인할 수 있습니다. 질문 및 답변 기능을 지원하는 서비스는 종종 사용자 또는 봇이 다음을 수행할 수 있도록 합니다.

  • 기술 자료 관리하고 학습합니다.
  • 데이터 파일 또는 웹 페이지와 같은 기술 자료 정보를 가져옵니다.
  • 사용자의 질문에 가장 적합한 답변을 추측합니다.
  • 사용자가 찾고 있는 답변을 찾는 데 도움이 되도록 사용자에게 후속 질문을 합니다.

관련 Azure 서비스에 대한 자세한 내용은 자연어 이해 개념 문서의 질문과 대답을 참조하세요.

의도를 해석하려면

일부 지식 봇은 사용자의 메시지를 분석하여 사용자의 의도 및 기타 중요한 정보를 확인할 수 있도록 NLP(자연어 처리) 기능이 필요합니다.

예를 들어 음악 재생 봇에서 사용자는 "Reggae 재생", "Bob Marley 재생" 또는 "한 사랑 재생"이라는 메시지를 표시할 수 있습니다. 모든 아티스트, 장르 및 노래 이름을 학습하지 않고도 이러한 각 메시지를 의도 "play음악"에 매핑하도록 언어 모델을 학습할 수 있습니다.

언어 모델은 연주할 것, 엔터티가 장르, 아티스트 또는 노래인지를 이해하지 못할 수 있습니다. 그러나 봇은 이 정보를 사용하여 해당 엔터티를 검색하고 여기에서 진행할 수 있습니다.

관련 Azure 서비스에 대한 자세한 내용은 자연어 이해 개념 문서의 Language Understanding을 참조하세요.

여러 기능을 통합하려면

각 NLP 기능은 그 자체로 강력한 도구입니다. 그러나 봇은 이러한 기능과 다른 기능을 결합하여 사용자에게 보다 유동적이고 자연스러운 환경을 제공할 수 있습니다. 신뢰도 점수를 사용하여 사용자의 메시지에 가장 잘 매핑되는 기능을 결정하고 가장 일치하는 항목이 모호한 경우 후속 질문을 합니다.

예를 들어 이러한 봇은 사용자가 다음을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.

  • 참석하려는 쇼를 찾습니다.
  • 아티스트, 장소 및 이벤트에 대한 정보를 가져옵니다.
  • 티켓을 구입하거나 향후 이벤트에 대한 알림을 등록합니다.

관련 Azure 서비스에 대한 자세한 내용은 자연어 이해 개념 문서에서 여러 기능을 함께사용하세요.

샘플 살펴보기

Bot Framework 샘플 리포지토리에는 언어 이해 기능을 보여 주는 몇 가지 샘플 봇이 있습니다.

예제 샘플 이름 설명
11 QnA Maker(단순) QnA Maker를 사용하여 일련의 단일 턴 대화로 질문에 답변합니다.
13 핵심 봇 LUIS를 사용하여 사용자의 의도를 해석합니다.
14 디스패치가 있는 NLP Orchestrator를 사용하여 LUIS 또는 QnA Maker에 사용자 메시지를 디스패치합니다.
49 QnA Maker(고급) QnA Maker에서 다중 턴 및 활성 학습 기능을 사용하여 질문에 답변합니다.

참고 항목

Azure AI QnA Maker는 2025년 3월 31일에 사용 중지됩니다. 2022년 10월 1일부터 새로운 QnA Maker 리소스 또는 참조 자료를 만들 수 없습니다. 이제 최신 버전의 질문 및 답변 기능이 Azure AI 언어의 일부로 사용할 수 있습니다.

Azure AI Language의 기능인 사용자 지정 질문 답변은 QnA Maker 서비스의 업데이트된 버전입니다. Bot Framework SDK의 질문 및 답변 지원에 대한 자세한 내용은 자연어 이해를 참조하세요.

참고 항목

LUIS(Language Understanding)는 2025년 10월 1일에 사용 중지됩니다. 2023년 4월 1일부터 새 LUIS 리소스를 만들 수 없습니다. 이제 최신 버전의 언어 이해가 Azure AI Language의 일부로 제공됩니다.

Azure AI Language의 기능인 CLU(대화형 언어 이해)는 업데이트된 LUIS 버전입니다. Bot Framework SDK의 언어 이해 지원에 대한 자세한 내용은 자연어 이해를 참조하세요.

.NET용 Azure SDK 및 Python용 Azure SDK 리포지토리에도 몇 가지 샘플이 있습니다.

기능 샘플 추가 정보
질문 답변 C#, Python
대화형 언어 이해, 오케스트레이션 워크플로 C#, Python