Dialogflow ES 기본사항

이 페이지에서는 Dialogflow ES 사용의 기본사항을 설명합니다. 다른 문서 또는 빠른 시작으로 이동하기 전에 이 페이지를 읽어야 합니다.

사용자가 기술과 상호작용하도록 돕기

전통적인 컴퓨터 인터페이스는 제대로 작동하려면 구조화되고 예측 가능한 입력이 필요하므로 이러한 인터페이스를 사용하기가 부자연스럽고 때로는 어렵습니다. 최종 사용자가 구조화된 입력을 쉽게 이해하지 못하면 무엇을 해야 할지 파악하는 데 어려움을 겪습니다. 이상적인 상황은 인터페이스가 최종 사용자가 사용하는 자연어를 바탕으로 최종 사용자가 원하는 바를 추론하는 것입니다.

예를 들어 '오늘 날씨 예보는 어때?'와 같은 간단한 사용자 요청을 생각해 보겠습니다. 다른 최종 사용자는 다음과 같이 질문할 수도 있습니다.

• '지금 날씨가 어때?'
• '내일 샌프란시스코의 기온은 어때?'
• '21일 날씨는 어때?'

이러한 간단한 질문에서도 대화 환경을 구현하기가 어렵다는 것을 볼 수 있습니다. 자연어를 해석하고 처리하려면 매우 강력한 언어 파서가 필요합니다. Dialogflow에서 이를 처리하므로 고품질의 대화형 최종 사용자 환경을 제공할 수 있습니다.

에이전트

Dialogflow 에이전트는 최종 사용자와의 동시 실행 대화를 처리하는 가상 에이전트입니다. 이는 인간 언어의 미묘한 차이를 이해하는 자연어 이해 모듈입니다. Dialogflow는 대화로 이루어진 최종 사용자의 텍스트 또는 오디오를 앱과 서비스가 이해할 수 있는 구조화된 데이터로 변환합니다. 시스템에 필요한 대화 유형을 처리하도록 Dialogflow 에이전트를 직접 설계하고 빌드할 수 있습니다.

Dialogflow 에이전트는 콜센터 상담원과 유사합니다. 둘 다 예상되는 대화 시나리오를 처리하도록 학습해야 하며, 학습이 지나치게 명시적일 필요는 없습니다.

인텐트

인텐트는 한 번의 대화 차례를 위한 최종 사용자의 의도를 분류합니다. 각 에이전트에 대해 다수의 인텐트를 정의합니다. 조합된 인텐트는 전체 대화를 처리할 수 있습니다. 최종 사용자가 최종 사용자 표현이라고 하는 무언가를 쓰거나 말하면 Dialogflow는 최종 사용자 표현을 에이전트에서 가장 유사한 인텐트와 일치시킵니다. 인텐트 일치를 인텐트 분류라고도 합니다.

예를 들어 날씨에 대한 최종 사용자 질문을 인식하여 응답하는 날씨 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 경우 일기 예보에 대한 질문의 인텐트를 정의하는 것이 좋습니다. 최종 사용자가 '예보는 어때?'라고 말하면 Dialogflow는 이 최종 사용자 표현을 예보 인텐트와 일치시킵니다. 최종 사용자 표현에서 원하는 일기 예보의 시간이나 위치와 같은 유용한 정보를 추출하는 인텐트를 정의할 수도 있습니다. 추출된 데이터는 시스템이 최종 사용자의 날씨 쿼리를 수행하는 데 중요합니다.

기본 인텐트에는 다음이 포함됩니다.

• 학습 문구: 최종 사용자가 말할 가능성이 있는 예시 문구입니다. 최종 사용자 표현이 이러한 문구 중 하나와 유사한 경우 Dialogflow는 인텐트를 일치시킵니다. Dialogflow의 기본 제공 머신러닝이 다른 비슷한 문구로 목록을 확장하므로 가능한 모든 예시를 정의할 필요는 없습니다.
• 작업: 각 인텐트의 작업을 정의합니다. 인텐트가 일치하면 Dialogflow가 시스템에 작업을 제공하고, 사용자는 이 작업을 사용하여 시스템에 정의된 특정 작업을 트리거할 수 있습니다.
• 매개변수: 런타임에서 인텐트가 일치하면 Dialogflow는 최종 사용자 표현에서 추출된 값을 매개변수로 제공합니다. 각 매개변수에는 항목 유형이라는 유형이 있어 데이터를 추출하는 방법을 정확하게 지정합니다. 원시 최종 사용자 입력과 달리 매개변수는 일부 로직을 수행하거나 응답을 생성할 때 손쉽게 사용할 수 있는 구조화된 데이터입니다.
• 응답: 최종 사용자에게 반환할 텍스트, 음성, 시각적 응답을 정의합니다. 최종 사용자에게 응답을 제공하거나 추가 정보를 요청하거나 대화를 종료할 수 있습니다.

다음 다이어그램은 인텐트 일치 및 최종 사용자 응답에 대한 기본 흐름을 보여줍니다.

항목

각 인텐트 매개변수에는 항목 유형이라는 유형이 있어 최종 사용자 표현에서 데이터를 추출하는 방법을 정확하게 지정합니다.

Dialogflow는 여러 일반적인 데이터 유형과 일치할 수 있는 사전 정의된 시스템 항목을 제공합니다. 예를 들어 날짜, 시간, 색상, 이메일 주소 등을 일치시키는 시스템 항목이 있습니다. 커스텀 데이터와 일치시킬 커스텀 항목을 직접 만들 수도 있습니다. 예를 들어 식료품 가게 에이전트를 통해 구매 가능한 야채의 유형과 일치할 수 있는 야채 항목을 정의할 수 있습니다.

컨텍스트

Dialogflow 컨텍스트는 자연어 컨텍스트와 비슷합니다. 누가 여러분에게 '그건 오렌지입니다'라고 말할 때 무엇을 가리키는 것인지 알려면 컨텍스트가 필요합니다. 마찬가지로 Dialogflow가 이러한 최종 사용자 표현을 처리하려면 인텐트를 정확하게 일치시키기 위해 컨텍스트가 제공되어야 합니다.

컨텍스트를 사용하여 대화의 흐름을 제어할 수 있습니다. 문자열 이름으로 식별되는 입력 및 출력 컨텍스트를 설정하여 인텐트의 컨텍스트를 구성할 수 있습니다. 인텐트가 일치하면 해당 인텐트에 대해 구성된 출력 컨텍스트가 활성화됩니다. 활성화된 컨텍스트가 있으면 Dialogflow에서는 현재 활성화된 컨텍스트에 해당하는 입력 컨텍스트로 구성된 인텐트를 일치시킬 가능성이 높습니다.

다음 다이어그램은 금융 에이전트에 컨텍스트를 사용하는 예시를 보여줍니다.

1. 최종 사용자가 당좌 예금 계좌에 대한 정보를 요청합니다.
2. Dialogflow는 이 최종 사용자 표현을 CheckingInfo 인텐트와 일치시킵니다. 이 인텐트에 checking 출력 컨텍스트가 있으므로 이 컨텍스트가 활성화됩니다.
3. 에이전트가 최종 사용자에게 당좌 예금 계좌에 대해 필요한 정보 유형을 요청합니다.
4. 최종 사용자가 '내 잔액'이라고 응답합니다.
5. Dialogflow는 이 최종 사용자 표현을 CheckingBalance 인텐트와 일치시킵니다. 이 인텐트에는 checking 입력 컨텍스트가 있으며, 이 컨텍스트가 활성화된 상태여야 이 인텐트와 일치시킬 수 있습니다. 유사한 SavingsBalance 인텐트가 있어 savings 컨텍스트가 활성화된 경우 동일한 최종 사용자 표현에 일치시킬 수 있습니다.
6. 시스템이 필요한 데이터베이스 쿼리를 수행하면 에이전트가 당좌 예금 잔액으로 응답합니다.

후속 조치 인텐트

후속 조치 인텐트를 사용하여 인텐트 쌍의 컨텍스트를 자동으로 설정할 수 있습니다. 후속 조치 인텐트는 연결된 상위 인텐트의 하위 요소입니다. 후속 조치 인텐트를 만들면 출력 컨텍스트가 자동으로 상위 인텐트에 추가되고 동일한 이름의 입력 컨텍스트가 후속 조치 인텐트에 추가됩니다. 후속 조치 인텐트는 상위 인텐트가 이전 대화 차례에서 일치된 경우에만 일치합니다. 여러 수준의 중첩된 후속 조치 인텐트를 만들 수도 있습니다.

Dialogflow는 '예', '아니요' 또는 '취소'와 같은 일반적인 최종 사용자 응답에 여러 개의 사전 정의된 후속 조치 인텐트를 제공합니다. 커스텀 응답을 처리하기 위해 직접 후속 조치 인텐트를 만들 수도 있습니다.

Dialogflow 콘솔

Dialogflow는 Dialogflow 콘솔이라는 웹 사용자 인터페이스를 제공합니다(문서 보기, 콘솔 열기). 이 콘솔을 사용하여 에이전트를 만들고 빌드하고 테스트합니다.

Dialogflow 콘솔은 Google Cloud Platform(GCP) Console과 다릅니다(문서 보기, 콘솔 열기). Dialogflow 콘솔은 Dialogflow 에이전트를 관리하는 데 사용되지만, GCP Console은 GCP 관련 Dialogflow 설정(예: 결제) 및 기타 GCP 리소스를 관리하는 데 사용됩니다.

대부분의 경우 Dialogflow 콘솔을 사용하여 에이전트를 빌드하지만 Dialogflow API를 사용하여 고차원적인 시나리오의 에이전트를 빌드할 수도 있습니다.

통합을 통한 사용자 상호작용

Dialogflow는 Google 어시스턴트, Slack, Facebook Messenger와 같은 인기 있는 여러 대화 플랫폼과 통합됩니다. 이러한 플랫폼 중 하나에 대해 에이전트를 빌드하려면 여러 통합 옵션 중 하나를 사용해야 합니다. 최종 사용자와의 직접 상호작용이 자동으로 처리되므로 에이전트를 빌드하는 데 집중할 수 있습니다. 각 통합이 최종 사용자 상호작용을 처리하는 방법은 플랫폼별로 다르므로 자세한 내용은 사용 중인 통합 플랫폼의 문서를 참조하세요.

통합을 위한 fulfillment

기본적으로 에이전트는 정적 응답으로 일치하는 인텐트에 응답합니다. 통합 옵션 중 하나를 사용하는 경우 fulfillment를 사용하여 보다 동적인 응답을 제공할 수 있습니다. 인텐트에 fulfillment를 사용 설정하면 Dialogflow는 정의한 서비스를 호출하여 해당 인텐트에 응답합니다. 예를 들어 최종 사용자가 금요일에 이발을 예약하려는 경우 서비스가 데이터베이스를 확인하여 최종 사용자에게 금요일의 예약 가능 정보를 응답할 수 있습니다.

각 인텐트에는 fulfillment를 사용하기 위한 설정이 있습니다. 인텐트에 시스템 작업 또는 동적 응답이 필요한 경우 인텐트에 대해 fulfillment를 사용 설정해야 합니다. Fulfillment가 사용 설정되지 않은 인텐트가 일치하는 경우 Dialogflow는 인텐트에 대해 정의된 정적 응답을 사용합니다.

Fulfillment가 사용 설정된 인텐트가 일치되는 경우 Dialogflow는 일치된 인텐트에 대한 정보와 함께 웹훅 서비스에 요청을 보냅니다. 시스템은 필요한 작업을 수행하고 진행 방법에 대한 정보를 포함한 응답을 Dialogflow에 제공할 수 있습니다. fulfillment가 사용 설정되면 웹훅 서비스 실패 시에만 인텐트에 대해 정의한 정적 응답이 사용됩니다. 다음 다이어그램은 fulfillment의 처리 흐름을 보여줍니다.

1. 최종 사용자가 표현을 입력하거나 말합니다.
2. Dialogflow가 최종 사용자 표현을 인텐트와 일치시키고 매개변수를 추출합니다.
3. Dialogflow가 웹훅 서비스에 웹훅 요청 메시지를 보냅니다. 이 메시지에는 일치하는 인텐트, 작업, 매개변수, 인텐트에 정의된 응답에 대한 정보가 포함됩니다.
4. 서비스가 필요에 따라 데이터베이스 쿼리 또는 외부 API 호출과 같은 작업을 수행합니다.
5. 서비스에서 Dialogflow에 웹훅 응답 메시지를 보냅니다. 이 메시지에는 최종 사용자에게 전송되어야 하는 응답이 포함됩니다.
6. Dialogflow가 이 응답을 최종 사용자에게 보냅니다.
7. 최종 사용자가 응답을 보거나 듣습니다.

API와의 사용자 상호작용

통합 옵션 중 하나를 사용하지 않는 경우 최종 사용자와 직접 상호작용하는 코드를 작성해야 합니다. 또한 각 대화 차례에서 최종 사용자 표현을 보내고 인텐트 일치를 수신하려면 직접 Dialogflow API와 상호작용해야 합니다. 다음 다이어그램은 API와 상호작용하는 경우의 처리 흐름을 보여줍니다.

1. 최종 사용자가 표현을 입력하거나 말합니다.
2. 서비스가 이 최종 사용자 표현을 Dialogflow에 인텐트 탐지 요청 메시지로 보냅니다.
3. Dialogflow가 서비스에 인텐트 감지 응답 메시지를 보냅니다. 이 메시지에는 일치하는 인텐트, 작업, 매개변수, 인텐트에 정의된 응답에 대한 정보가 포함됩니다.
4. 서비스가 필요에 따라 데이터베이스 쿼리 또는 외부 API 호출과 같은 작업을 수행합니다.
5. 서비스가 최종 사용자에게 응답을 보냅니다.
6. 최종 사용자가 응답을 보거나 듣습니다.