챗봇 제작에 도움 주는 구글 Dialogflow란 무엇

이 글은 2018년 4월 18일 구글 클라우드팀의 매니저님 이 발표한 글을 요약했습니다.

온라인 광고 영업사원이기 때문에 챗봇이나 구글 Dialogflow 발표 글을 100% 이해하지 못하고 대략의 흐름만 파악했습니다.

챗봇에 대해 많이 아시는 분께는 별 도움이 안될 것 같습니다. 저처럼 초보에 가까운 분들에게는 챗봇에 대한 대략의 이해도를 높이는데 도움이 될 것 같습니다.

구글 Dialogflow란 챗봇 제작에 도움이 되는 개발자 플랫폼으로 챗봇을 만들 수 있도록 도와줍니다.

구글 Dialogflow 요약

구글은 Dialogflow를 ‘자연스럽고 풍부한 대화 경험을 위한 end-to-end 개발자 플랫폼’이라고 소개하고 있습니다.

세계적으로 150여 개국의 24개 언어/지역에 30만 명 이상의 개발자를 지원하고 있다고 밝혔습니다. 한국어도 포함됩니다. 구글은 2018년 말까지 약 30개의 언어를 개발하겠다고 합니다.

구글 Dialogflow의 고객사 중 하나가 월스트리트 저널입니다. 챗봇이라면 보통 쇼핑몰이나 보험사가 이용할 것이라는 선입견이 있었습니다만 언론사인 월스트리트 저널이 이를 이용하고 있다는 건 특이했습니다.

무료 등록해서 개인도 직접 제작이 가능합니다. (전, 구글 직원이 아닙니다)

Dialogflow 정리하기

일단, 구글이 요약한 Dialogflow를 먼저 살피겠습니다.

다양한 플랫폼에서 사용자와 연결해주는 (자연스럽고 풍부한) 대화 경험을 위한 개발자 플랫폼

Dialogflow의 3가지 장점 소개

Dialogflow를 사용하는 고객사 

보험사의 Dialogflow 실제 도입 사례 

Dialogflow 가격표(스탠더드만 무료)

요약을 넣어두니 더 설명할 것이 없을 정도입니다 ㅠㅠ

하지만…이왕에 메모한 것이 있으니 중언부언 들어가도록 하겠습니다.

구글 Dialogflow의 3가지 장점(상단 요약 3번 그림 참조)

– End-to-End developer experience ==> 빠른 구축을 가능하게 한다
– Powerful natural language understanding ==> 효율적 작동을 보장한다
– Cross Platform integration ==> 접근성을 최대화한다

장점1 : 빠른 구축

– 사용자가 말할 수 있는 단지 몇 가지 예제를 통해서 구축 시작
– 다양한 유즈 케이스 및 산업을 위해 사전 제작된 50 개의 템플릿
– 단지 몇 시간/며칠 안에 시장 진출 가능 (Go-to-market)

장점2 :효율적인 작동

– 수년 동안의 자연어 이해 및 Machine learning(ML) 전문 경험
– 높은 정확도로 말하는 내용의 의도(intent) 및 상황(context) 을 인식
– Cross-platform 훈련과 분석

ML 기반 음성 인식(https://cloud.google.com/speech/?hl=ko)

– Google Cloud Speech API를 사용해 개발자가 오디오를 텍스트로 변환
-110가지 이상의 언어와 방언을 인식
– 구글은 전통적인 문법형 접근 방식이 아닌 신경 시맨틱 구문(Neural Semantic Parsing) 분석을 통해 상대적으로 40%의 효율 증가

자연어 처리(https://cloud.google.com/natural-language/?hl=ko)

– 텍스트 문서, 뉴스 기사, 블로그 게시물에 언급된 인물, 장소, 이벤트 등의 정보를 추출
– 제품에 대한 소셜 미디어의 분위기를 파악하거나 콜센터나 메시지 앱에서 이루어지는 고객 대화를 통해 의도를 분석
– 사용자가 업로드한 텍스트를 분석하거나 Google Cloud Storage의 문서 저장소와 통합하는 것도 가능

장점3 : 접근성 최대화

– 한번 구축하여 모든 곳에 배포 가능 ==> 웹사이트, 안드로이드 OS, iOS, IOT 기기에 앱 실행 가능
– 32 platform integrations and SDKs ==> 글로벌한 플랫폼에 쉽게 통합 가능
– 24 languages and locales ==> 구글 어시스턴트 플랫폼에서 4억 개 이상 기기(스마트 스피커, 휴대전화, 자동차, TV, 헤드폰 등)를 사용하는 수백만 명 사용자와 소통

구글 Dialogflow 4 핵심 콘셉트

– intent matching : 문장을 학습해 사용자가 원하는 것을 인식 ==> 응답함
– Entity(개체) Extraction : 사용자가 말한 핵심 단어와 구(phrases) 를 식별
– Fulfillment : 에이전트를 뒷단의 코드와 연결
– Integration : 다양한 플랫폼에서 사용자와 연결
※ Analysis & Training : 분석 및 재학습은 필수

intent matching : 문장을 학습해 사용자가 원하는 것을 인식

Entity(개체) Extraction : 사용자가 말한 핵심 단어와 구(phrases) 를 식별

Fulfillment : 에이전트를 뒷단의 코드와 연결

Integration : 다양한 플랫폼에서 사용자와 연결

Analysis & Training : 분석 및 재학습은 필수

(끝)