고객 서비스 로봇은 어떻게 구현되나요? 대화 추천 시스템

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많은 앱을 사용하려면 지능형 로봇 고객 서비스 시스템에 대한 이해가 어느 정도 필요합니다. 인간 고객 서비스와 마찬가지로 고객 서비스 로봇은 사람들과 간단한 대화를 나누고 사람들의 요구에 상응하는 답변을 제공할 수 있습니다. 대부분의 경우 얻은 답변은 그다지 신뢰할 수는 없지만 일반적으로 노동력이 더 절약됩니다.

최근 인기 있는 채팅 로봇 ChatGPT는 본질적으로 고객 서비스 로봇이지만, 그 뒤에 있는 알고리즘은 더 정교하고 사전 훈련된 데이터의 양이 더 많습니다.

고객 서비스 로봇의 기술인 대화 추천 시스템을 살펴보겠습니다.

1. 대화 추천 시스템 개요

사용자가 대화 추천 시스템을 사용하는 과정은 본질적으로 여러 차례의 정보 상호 작용을 통해 사용자의 의사 결정을 돕는 과정입니다.

대화형 추천 시스템(CRS)은 풍부한 대화형 동작을 통해 정적 추천 시스템에서 시스템과 사용자 사이의 정보 비대칭 장벽을 무너뜨려 추천 시스템이 사용자와의 대화 중에 사용자 선호도를 동적으로 포착할 수 있도록 합니다. 원디렉션은 사용자의 현재 관심분야와 선호도를 탐색하여 새로운 관심 지점을 발견하도록 안내합니다. 한편, 상호작용 과정에서는 실시간으로 사용자 피드백을 수용하고, 추천 모델의 전략을 업데이트하며, 역동적인 학습과 업데이트를 실현합니다. 사용자와의 온라인 대화를 통해 사용자의 관심사를 파악하고 사용자에게 필요한 답변이나 제품을 추천하는 추천 중심의 대화 시스템입니다.

일반적인 대화 시스템은 일반적으로 작업 지향과 비작업 지향의 두 가지 범주로 나뉩니다. 후자는 사람들이 일반적으로 챗봇이라고 부르는 것입니다. 작업 중심 대화 시스템은 사용자가 필요한 상품 찾기, 호텔 및 레스토랑 예약 등 사용자가 특정 작업을 완료할 수 있도록 설계되었습니다. 추천 작업을 위한 작업 중심 대화 시스템은 일반적으로 자연어 텍스트와 음성을 대화형 형식으로 사용하는 대화 추천 시스템으로 간주할 수 있습니다. 추천 업무에서는 상품성이 높습니다.

2. 대화 추천 작업의 특징

대화 추천 시스템의 적용 관점에서 볼 때, 다단계 상호 작용과 목표 지향이라는 두 가지 일반적인 특징을 가지고 있습니다.

1. 여러 단계의 상호 작용

예를 들어 Taobao에서 제품을 검색할 때 사용자가 특정 속성을 가진 제품을 찾을 때 활성 검색을 통해 검색합니다. 예를 들어, "봄철 남성 재킷"을 검색할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 사용자가 직접 쿼리를 구성합니다. 추천 효과는 검색 엔진에 따라 달라질 뿐만 아니라 적절한 쿼리를 구성하기 위해 사용자 자신의 전문 지식에 더 많이 의존합니다. 키워드. 이러한 전통적인 추천 시스템에서는 적절한 제품을 정확하게 찾기 위해 사용자가 자신의 사전 지식을 바탕으로 가능한 속성 옵션을 입력해야 합니다. 그러나 많은 시나리오에서 사용자는 그러한 사전 지식을 갖고 있지 않습니다. 이 경우 사용자는 시스템이 사용자가 좋아할 만한 잠재적인 항목을 적극적으로 소개할 것으로 기대합니다.

대화 추천 시스템의 다단계 상호작용 기능은 기존 추천 시스템의 사용자 적극적 검색의 단점을 보완할 수 있습니다. 시스템과 사용자 간의 실시간 상호작용에서는 사용자에게 적극적으로 질문함으로써 사용자에게 알려지지 않은 아이템 속성 공간을 보여줄 수 있고, 사용자의 피드백 정보를 활용하여 특정 속성에 대한 사용자의 요구와 태도를 직접적으로 이해할 수 있으며, 올바른 추천을 위해 사용자의 관심 분야를 구축하세요.

2. 목표 지향

대화 추천 시스템의 목표는 사용자가 관심 있는 상품을 추천하는 것입니다. 따라서 성공적인 추천을 달성하는 궁극적인 목표는 CRS와 기존 추천 시스템 간의 상호 작용입니다. 사용자 선호도 정보를 얻는 것입니다. 동일한 "추천" 목표를 가지고 있지만 시스템의 운영 및 구현은 완전히 다릅니다. 전통적인 추천 시스템은 사용자에게 일방적으로 추천 아이템을 출력하는 시스템으로 볼 수 있습니다. 반면 CRS는 실용적인 실시간 피드백에 중점을 두고 사용자의 관심 지점을 지속적으로 적극적으로 탐색하고 후속 추천 전략을 업데이트합니다.

3. 대화 추천 시스템의 기본 기능 모듈

표준 대화 추천 시스템은 사용자 의도 이해 모듈, 대화 전략 모듈, 추천 모듈의 세 가지 기능 모듈로 구성됩니다.

1. 사용자 의도 이해 모듈

사용자 의도 이해 모듈은 사용자와 직접 정보를 교환하는 모듈입니다. 초기에는 주로 대화 텍스트가 입력되었지만 기술이 발전함에 따라 다중 모드 데이터와 사용자 행동 데이터가 점점 더 주요 입력 데이터 소스가 되었습니다. 대화 추천 시스템용.

2. 대화 전략 모듈

추천 시스템의 경우 기반으로 삼을 수 있는 긍정적인 피드백 데이터가 거의 없기 때문에 시스템과 사용자 간의 정보 불일치가 발생하고 실패한 탐색은 낭비됩니다. 사용자 시간으로 인해 사용자 선호도가 손상되고 사용자 손실이 발생합니다. 따라서 탐색과 이득 사이의 균형을 추구하는 것은 대화 추천 시스템의 핵심 문제입니다. 대화 전략 모듈의 주요 임무는 이 문제를 해결하는 것입니다.

다수의 상호 작용 과정에서 시스템은 상호 작용 과정에서 이미 얻은 정보를 기반으로 사용자에게 계속 질문할지 아니면 제품을 추천할지 결정해야 하므로 이 문제가 나타납니다. 제품을 선택합니다. 이것은 전형적인 게임 문제입니다. 문의가 너무 많으면 사용자 혐오감을 유발할 수 있고, 문의가 너무 적으면 사용자 선호도 정보가 부족할 수 있습니다. 따라서 좋은 대화 전략은 대화 방향과 추천 정확도라는 두 가지 지표의 지능적인 균형을 유지해야 합니다.

3. 추천 모듈

추천 모듈은 캡쳐된 사용자 정보를 기반으로 현재 사용자가 가장 관심을 갖고 있는 대상 항목을 추천하는 모듈입니다. . 대부분의 CRS에서 추천 모듈은 행렬 분해와 같은 간단한 추천 모델을 사용합니다. 이는 간단한 추천 모델이 이미 대화형 추천 시스템의 추천 요구 사항을 충족할 수 있기 때문입니다. 지나치게 복잡한 추천 모델을 사용하면 전체 시스템이 복잡해집니다. 정도가 높아지면서 대화 추천 시스템의 훈련이 어려워진다.

위 내용은 고객 서비스 로봇은 어떻게 구현되나요? 대화 추천 시스템의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!