안녕하세요.

거북이 미디어 전략 연구소입니다.

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

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

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

 

구글 Dialogflow는 챗봇 제작에 도움이 되는 개발자 플랫폼입니다. 따라서 이 제품을 이해한다면 챗봇을 만드는 방법에 대해 이해할 수 있다는 이야기입니다.

 

간략하게 한번 살펴보겠습니다.

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.

https://dialogflow.com/에 무료 등록해서 개인도 직접 제작이 가능합니다. (전, 구글 직원이 아닙니다)

 

■ Dialogflow 요약

일단, 구글이 요약한 Dialogflow를 먼저 살피겠습니다.

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

google dialogflow summary1
google dialogflow summary1

 

△ Dialogflow의 3가지 장점 소개

google dialogflow summary2
google dialogflow summary2

△ Dialogflow 사용하는 고객사 

google dialogflow summary3
google dialogflow summary3

 

△ 보험사의 Dialogflow 실제 도입 사례 

google dialogflow summary4
google dialogflow summary4

 

△ Dialog 가격표(스탠더드만 무료)

google dialogflow summary5
google dialogflow summary5

요약을 넣어두니 더 설명할 것이 없을 정도입니다 ㅠㅠ

하지만…이왕에 메모한 것이 있으니 중언부언 들어가도록 하겠습니다.

■ 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)

 

google dialogflow 사전 구축된 에이전트
google dialogflow 사전 구축된 에이전트

■ 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

google dialogflow Machine Learning based voice recognition
google dialogflow Machine Learning based voice recognition

 

△ 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

google dialogflow 자연어 처리
google dialogflow 자연어 처리

■ 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

google dialogflow chatting platform
google dialogflow chatting platform

 

■ Dialogflow 4 key concept

– 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

google dialogflow intent matching
google dialogflow intent matching

 

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

google dialogflow entity
google dialogflow entity
google dialogflow entity-slotfilling
google dialogflow entity-slotfilling

 

△ Fulfillment : 에이전트를 뒷단의 코드와 연결

google dialogflow fulfillment
google dialogflow fulfillment

 

△ Integration : 다양한 플랫폼에서 사용자와 연결

google dialogflow integration
google dialogflow integration

 

△ Analysis & Training : 분석 및 재학습은 필수

google dialogflow analysis
google dialogflow analysis

 

google dialogflow training
google dialogflow training

여기까지 거북이 미디어 전략 연구소였습니다.

 

6 COMMENTS

  1. 안녕하세요, 올려주신 글 잘 읽었습니다.
    좋은 내용인것 같아 dialogflow 관련하여 인용하신 구글측의 자료를 공유 받고싶습니다.
    아래 메일로 보내주시면 정말 감사하겠습니다!
    wotjd971102@gmail.com

    • 안녕하세요.
      적어주신 메일로 발송했습니다.
      혹시 안가면 말씀해주세요~
      네이버 메일이니 참조 부탁드립니다.

      • 이제서야 메일을 확인하였습니다. 좋은 자료 공유해주셔서 정말 감사드립니다!!

    • 답이 늦어 죄송합니다. 파일 발송 완료됐습니다~

  2. 자연어처리에 대해서 좀더 알아보고 싶은데 혹시 게시글에 언급된 구글측 자료를 받아볼수 있을까 합니다
    dialogflow 웹사이트는 대략적인 레퍼런스와 기능만을 제공하고 있어 시스템 구성도나 흐름도에 대해서 좀더 알고 싶습니다.
    kwh4921@gmail.com
    으로 구글측 자료를 보내주신다면
    큰 도움이 될것입니다.
    부탁드립니다.

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