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챗봇과 AI 기술은 실생활에서 점점 더 큰 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 실무에서 자주 사용되는 용어들을 소개하며, 자연어 처리와 대화형 AI 같은 핵심 개념을 쉽게 설명합니다. 기본적인 이해를 통해 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있습니다.
1. 프롬프트 (Prompt)
- 설명:
프롬프트는 AI 모델에게 명령이나 질문을 입력하는 문구를 뜻합니다. 사용자가 입력한 프롬프트에 따라 AI가 응답을 생성하거나 작업을 수행하게 됩니다. 프롬프트 작성의 구체성과 명확성은 AI가 제공하는 결과의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 예시:
날씨 정보를 알고 싶을 때 AI에게 "오늘 서울의 날씨를 알려줘"라는 프롬프트를 입력하면 AI가 현재 날씨 데이터를 제공합니다.
2. 스크립트 (Script)
- 설명:
스크립트는 AI가 대화를 진행할 때 따라야 하는 대본이나 규칙을 말합니다. 스크립트는 특정한 대화 흐름을 설계하는 데 사용되며, 주로 고객 서비스 챗봇이나 FAQ 시스템에서 많이 활용됩니다.
- 예시:
고객이 "배송 상태를 알고 싶어요"라고 질문하면, 스크립트에 따라 "주문 번호를 입력해 주세요"라는 응답이 반환됩니다.
3. 토큰 (Token)
- 설명:
토큰은 AI가 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위입니다. 단어, 문장, 심지어 단어의 일부도 토큰이 될 수 있습니다. 텍스트의 길이에 따라 사용된 토큰 수가 달라지며, AI 모델 사용 비용에도 영향을 미칩니다. - 예시:
"안녕하세요"라는 문장은 "안", "녕", "하세요"로 나뉘어 세 개의 토큰으로 처리될 수 있습니다.
4. LLM (Large Language Model)
- 설명:
LLM은 수십억 개 이상의 파라미터를 학습한 대규모 언어 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 방대한 데이터를 기반으로 언어를 이해하고 생성할 수 있어 대화형 AI, 번역, 글쓰기 등 다양한 작업에서 활용됩니다. - 예시:
챗GPT와 같은 LLM은 복잡한 질문에도 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다.
5. 제너레이티브 AI (Generative AI)
- 설명:
제너레이티브 AI는 새로운 텍스트, 이미지, 음악, 코드를 생성할 수 있는 AI 기술입니다. 기존 데이터를 학습해 창의적인 결과물을 만들어내며, 콘텐츠 제작, 디자인, 시뮬레이션 등에서 많이 사용됩니다. - 예시:
제너레이티브 AI를 활용해 제품 로고를 자동 생성하거나 마케팅 카피를 작성할 수 있습니다.
6. 컨텍스트 (Context)
- 설명:
컨텍스트는 대화의 문맥이나 배경 정보를 의미합니다. AI는 컨텍스트를 기반으로 질문의 의도를 파악하거나 연속된 대화를 처리할 수 있습니다. 컨텍스트를 잘 이해하는 AI는 보다 자연스러운 대화가 가능합니다. - 예시:
사용자가 "내일 비가 올까?"라고 묻고, 이어서 "그럼 우산을 챙길까?"라고 물었을 때, AI가 "내일 비가 올 예정이니 우산을 챙기세요"라고 응답합니다.
7. 챗봇 워크플로우 (Chatbot Workflow)
- 설명:
챗봇 워크플로우는 챗봇이 특정 대화 흐름을 따르도록 설계한 프로세스를 말합니다. 사용자의 입력에 따라 다양한 응답이나 작업이 실행될 수 있도록 구조화되어 있습니다. - 예시:
사용자가 "계정 비밀번호를 잊어버렸어요"라고 입력하면, 워크플로우에 따라 "비밀번호 재설정 링크를 이메일로 보내드릴게요"라는 응답이 제공됩니다.
8. 엔티티 (Entity)
- 설명:
엔티티는 AI가 대화에서 중요한 정보를 추출하는 단위입니다. 예를 들어, 날짜, 이름, 장소, 금액 등이 엔티티로 지정될 수 있습니다. 엔티티를 잘 정의하면 AI가 사용자 의도를 정확히 파악할 수 있습니다.
- 예시:
"2024년 1월 1일에 예약하고 싶어요"라는 문장에서 "2024년 1월 1일"이 날짜 엔티티로 인식됩니다.
9. 질의응답 (Q&A)
- 설명:
질의응답은 사용자의 질문에 AI가 가장 적절한 답변을 제공하는 기능을 의미합니다. FAQ 데이터나 검색 시스템과 결합해 유용한 정보를 제공합니다. - 예시:
"반품 절차는 어떻게 되나요?"라는 질문에 AI가 "상품 수령 후 7일 이내에 고객센터로 문의해주세요"라는 답변을 제공합니다.
10. NLP (Natural Language Processing)
- 설명:
NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하도록 돕는 기술입니다. 문장 구조 분석, 감정 분석, 번역, 텍스트 요약 등 다양한 작업에 사용됩니다. - 예시:
고객 리뷰 데이터를 분석해 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰를 분류하는 데 NLP 기술이 활용됩니다.
AI와 챗봇 기술은 실생활과 업무에서 점점 더 중요한 도구가 되고 있습니다. 이 글에서 다룬 용어들을 이해하면 AI 기술의 작동 원리를 쉽게 파악할 수 있습니다. 앞으로도 이 지식을 활용해 AI의 잠재력을 탐구하고 다양한 가능성을 경험해보세요.