대화 관리(Conversation Management)는 사용자와 대화 시스템 간의 상호작용을 관리하고 조율하는 과정을 말합니다. 대화 관리는 사용자의 의도를 이해하고 그에 맞는 응답을 생성하며, 대화의 문맥과 상황을 유지하여 자연스러운 대화를 제공하는 역할을 수행합니다. 대화 관리는 대화 시스템의 품질과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나입니다.
대화 관리의 예시:
가정 상황: 음식 주문 대화 시스템
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사용자: “피자 주문하고 싶어요.”
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대화 관리: 의도 추론, 대화 상태 업데이트
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시스템: “피자 종류와 주소를 알려주세요.”
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사용자: “마르게리따 피자 주문하려고요.”
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대화 관리: 의도 추론, 대화 상태 업데이트
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시스템: “주문이 완료되었습니다. 피자가 준비되면 배송됩니다.”
예제:
Python의 rasa 라이브러리를 사용하여 대화 관리를 구현하는 예제 코드를 보겠습니다.
- 먼저
rasa라이브러리를 설치합니다.
pip install rasa`
- 아래의 예제 코드를 참고하여 대화 관리를 구현합니다.
domain.yml: 대화 관리의 도메인 설정 파일
intents:
- order_pizza
- provide_pizza_details
responses:
utter_ask_pizza_details:
- text: "피자 종류와 주소를 알려주세요."
utter_order_confirmation:
- text: "주문이 완료되었습니다. 피자가 준비되면 배송됩니다."`
stories.yml: 대화 흐름을 정의한 스토리 파일
- story: 피자 주문
steps:
- intent: order_pizza
- action: utter_ask_pizza_details
- intent: provide_pizza_details
- action: utter_order_confirmation`
config.yml: 대화 관리자의 설정 파일
language: en
pipeline: supervised_embeddings`
위의 코드는 rasa 라이브러리를 사용하여 대화 관리를 정의하고 구현한 것입니다. domain.yml 파일에 의도와 응답 템플릿을 정의하고, stories.yml 파일에 대화 흐름을 스토리 형태로 정의합니다. config.yml 파일은 대화 관리자의 파이프라인을 설정합니다.
대화 관리는 대화 시스템의 핵심 기능 중 하나로, 사용자와 자연스럽게 대화하고 의도에 맞는 응답을 생성하여 의미 있는 상호작용을 제공하는 역할을 합니다.