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심층QA 엔진 ASSISTANT

AI Suite의 심층QA 엔진은 사용자의 질문에 대해 다양한 지식을 스스로 학습, 추론하여 축적한 지식으로부터 최적의 답을 찾아내어 답을 제시하는 시스템입니다. 심층QA 엔진은 지식베이스 기반 질의응답기술(KBQA), 정보 검색 기반 질의응답기술(IRQA), 기계독해 기술을 이용한 질의응답기술(MRCQA), 상담 및 대화 이력 학습 기반 질의응답기술(DLQA) 등이 앙상블 되어 질의 유형에 따라 최적의 풀이 방식을 채택하여 사용자에게 응답을 제시합니다.

< 심층질의응답 처리 개요 >

주요 특징

방대하고 정확한 지식그래프 기반의 질의응답
심층QA 엔진은 단순히 정보 수준의 데이터가 아닌, 지식 수준의 데이터를 사용해 질의응답을 수행합니다. 데이터로부터 지식을 자동으로 추출하고 학습할 뿐만 아니라 학습된 지식으로부터 숨겨져 있는 새로운 지식을 추론하여 질의응답에 활용합니다.
앙상블 기술을 활용한 유연한 질의응답
다양한 유형으로 입력되는 사용자 질의에 대해 대응하기 위해 질의 유형에 따라 최적의 답을 제시할 수 있는 각각의 질의응답 모듈이 앙상블 형태로 구성되어 있습니다. 또한 날씨, 주가 등과 같은 실시간 정보가 필요한 질의에 대응할 수 있도록 외부 API와 연계하여 실시간 정보를 획득하고 이를 질의응답에 활용할 수 있습니다.
다양한 도메인에서 빠르게 적용 가능
심층QA 엔진을 적용하고자 하는 도메인에 따라 새로운 지식을 생성, 학습, 추론하여 질의응답을 처리할 수 있도록 사전, 지식, 색인 등 정보를 관리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 해당 플랫폼을 통해 쉽게 특정 도메인 지식을 구축할 수 있고 해당 도메인에서의 질의응답을 구현할 수 있습니다.

주요 기능 및 사양

심층QA 엔진은 자연어이해 엔진의 자연어이해 결과를 기반으로 정답을 찾기 위한 다양한 QA 방법을 적용합니다. 이 때, 지식그래프를 참조하여 자연어이해 및 답변 탐색 등을 수행합니다. 별도의 관리도구를 제공하여 도메인에 따라 심층질의응답을 위한 지식 구축, 관리, 서비스 모니터링 등을 수행할 수 있습니다.

< 심층QA 엔진 시스템 구조 >

앙상블 심층질의응답
심층QA 엔진은 고정밀 자연어이해 결과를 기반으로 지식베이스와 시맨틱 검색, 기계학습 및 딥러닝 등의 다양한 방법으로 답변을 탐색하는 앙상블 심층 QA를 제공합니다.
① 지식베이스 기반 질의응답 (Knowledge Based Question Answering, KBQA)
질문의 핵심 의미를 파악하고, 이를 지식그래프 저장소에 질의하여 답변을 탐색하는 방식입니다. 지식을 구조적으로 설계하고, 지식 구조에 맞게 지식베이스를 구축하기 때문에, 질문에 대한 정확한 답변을 질의할 수 있습니다. 또한, 지식 변경 및 유지 관리가 용이하고, 답변 품질을 지속적으로 높일 수 있습니다.

< 지식베이스 기반 질의응답 처리 개요 >

② 정보 검색 기반 질의응답 (Information Retrieval Question Answering, IRQA)
심층QA 엔진의 IRQA는 색인 기술 기반의 처리 방식과 심층인공신경망을 활용한 임베딩(Embedding) 기술 기반의 처리 방식으로 구분됩니다. 색인 기반의 IRQA는 가장 일반적인 질의응답 처리 방식으로 예상 질문-답변 데이터를 미리 구축해 두고, 사용자 질문과 유사한 질문 검색하여 해당 답변을 제공하는 방식입니다.

< 정보 검색 기반 질의응답 처리 개요 >

③ 기계독해 기반 질의응답 (Machine Reading Comprehension Question Answering, MRCQA)
사람이 직접 지식 구축을 하지 않아도, 기계가 문서를 읽고 질문에 대한 답변을 찾아 제시할 수 있도록 학습시키는 방식입니다. 대상 문서를 탐색하는 정보 검색 방식과 문서에서 답변을 찾는 기계독해(MRC) 방식을 결합하여 질문에 대한 답변을 제공합니다.

< 기계독해 기반 질의응답 처리 개요 >

④ 대화 학습 기반 질의응답 (Dialog Learning based Question Answering, DLQA)
실제 상담이나 대화 이력, 질의응답 이력 등의 대화 데이터를 학습한 딥러닝 모델을 기반으로 질문에 대한 답변을 자동 생성하는 방식입니다. 학습을 위해 양질의 학습데이터를 대량으로 구축하고 지속적인 학습 및 평가를 통해 품질을 높일 수 있습니다. 딥러닝 모델이 생성한 답변을 직접 서비스 하거나, KBQA, IRQA 등의 질의처리와 병합하여 서비스 하는 앙상블 질의응답 처리로 활용할 수 있습니다.

< 대화 학습 기반 질의응답 처리 개요 >

지식 및 언어자원 구축 관리
심층QA 엔진은 고정밀 자연어이해 결과를 기반으로 지식베이스와 시맨틱 검색, 기계학습 및 딥러닝 등의 다양한 방법으로 답변을 탐색하는 앙상블 심층 QA를 제공합니다.
① 지식 구축
지식 큐레이션 관리 기능을 통하여 지식 구축 대상에 대한 작업을 생성하고, 작업자(검수자, 큐레이터)를 지정하여 할당할 수 있습니다. 지식 구축 작업자 별 작업 현황을 조회할 수 있고, 작업된 결과물에 대한 검증 및 반영으로 구축 품질을 관리할 수 있습니다.
② 언어자원(사전) 관리
심층질의응답 엔진에서 사용되는 사전을 추가하거나 사전 항목을 편집할 수 있는 관리기능을 제공합니다. 관리되는 사전들은 주로 자연어이해 엔진 및 KBQA 엔진에서 질문의 의미를 식별하고 지식 정보를 매칭하는데 사용됩니다.
③ 지식베이스 관리
구축된 지식베이스의 데이터를 조회하고 관리할 수 있습니다. 지식그래프 스키마를 조회하고, 클래스, 프로퍼티, 인스턴스 데이터를 각각 조회할 수 있습니다. 지식 데이터의 상세 정보와 함께 데이터 시각화 기능을 제공하여 연관된 지식 구조를 탐색할 수 있고, SPARQL 질의를 직접 실행해 볼 수 있는 질의 도구를 제공합니다.
질의응답 품질 관리
심층질의응답 엔진을 통한 서비스를 모니터링 하고 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있도록 품질관리 기능을 제공합니다.
① 평가 관리
심층질의응답 엔진의 품질 평가 절차는 질문과 답변으로 구성된 평가셋을 생성하고, 해당 평가셋에 대한 QA 엔진의 정답율을 주기적으로 평가하는 방식으로 진행됩니다. 질의응답 관리도구에서는 이러한 평가데이터 관리 및 채점 관리 기능을 제공하여 지속적인 품질 관리를 가능하게 합니다.
② 질의 테스트
특정 질문을 입력하여 심층질의응답 엔진에서 실제 제공되는 답변을 확인해 볼 수 있는 질문 테스트 기능을 제공합니다. 질문 테스트 결과는 질의응답 처리 과정의 각 단계에서 발생하는 로그 정보를 함께 제공하고 있어, 답변이 되지 않는 원인을 빠르게 파악하고 보완할 수 있습니다.
질의응답 서비스 관리
질의응답 서비스 운영을 위한 심층질의응답 엔진의 구성과, 시스템 활용, 그 외 다양한 운영 관리 기능을 제공합니다.
① 프로젝트 관리
심층질의응답 엔진은 대상 도메인 또는 서비스 종류에 따라 독립된 개별 지식베이스와 질의응답 시스템을 구성할 수 있습니다. 질의응답 관리도구에서는 이러한 개별 시스템을 프로젝트로 설정하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 프로젝트 관리 기능을 통해 심층질의응답 엔진과 타 연계 엔진의 환경 설정 및 운영이 가능합니다.
② 질의응답 이력 관리
심층질의응답 엔진을 통해 서비스된 내역을 저장 관리하고 조회할 수 있도록 이력 관리 기능을 제공합니다. 서비스 현황을 확인하고, 미응답 처리된 질문을 선별, 분석하여 향후 지식 구축 또는 디버깅 작업에 활용함으로써 지속적인 서비스 품질 향상이 가능합니다.
③ 시스템 모니터링
심층질의응답 엔진을 포함하여 관련 시스템들에 대한 하드웨어 관점에서의 모니터링 기능을 제공합니다.
④ 기타 운영관리 (긴급 답변 관리)
서비스 운영 시, 필요에 따라 심층질의응답 엔진에서 처리되기 이전에 별도 예외처리를 해야 하는 답변이 있을 수 있습니다. 전처리 단계에서 질문을 변환하거나, 미리 정해 둔 답변을 제공해야 하는 경우, 긴급 답변 관리 기능을 활용할 수 있습니다.

그 외, 서비스 운영에 필요한 사용자 관리, 공지 관리, 자료 관리 등의 부가 기능도 함께 제공합니다.

주요 엔진 화면

< IRQA 데이터 관리 >

< KBQA 패턴 관리 >

< 지식 큐레이션 데이터 감수 >

< 지식베이스 데이터 시각화 >