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KR102623476B1 - 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 에이전트를 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 에이전트를 위한 시스템들 및 방법들 Download PDF

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KR102623476B1
KR102623476B1 KR1020217033770A KR20217033770A KR102623476B1 KR 102623476 B1 KR102623476 B1 KR 102623476B1 KR 1020217033770 A KR1020217033770 A KR 1020217033770A KR 20217033770 A KR20217033770 A KR 20217033770A KR 102623476 B1 KR102623476 B1 KR 102623476B1
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South Korea
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topic
flow
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global
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나빌 아부 아스바
마크 데이비드 그리핀
아누즈 자인
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서비스나우, 인크.
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Abstract

본 실시예들은 향상된 자연어 이해(NLU) 능력들을 갖는 가상 에이전트에 관한 것이다. 개시된 가상 에이전트는 사용자와의 자연어 교환들 동안 주제 선택 및 주제 변경들을 가능하게 한다. 가상 에이전트는 제1 사용자 발화에서 식별된 주제에 응답한 초기 주제 흐름 선택뿐만 아니라 식별된 주제 변경들에 기초한 대화 도중의 주제 흐름들 간의 전환을 포함하여 수신된 사용자 발화들에서 식별된 의도들에 기초하여 실행할 적절한 주제 흐름들을 선택하도록 설계된다. 가상 에이전트는 또한 대화 동안 전달된 모든 의도들 및 엔티티들을 고려할 수 있고, 이는 가상 에이전트가 중복 정보를 제공하도록 사용자에게 프롬프트하는 것을 피하게 할 수 있다. 또한, 가상 에이전트는 전역적 주제 흐름의 일부로서 주제 흐름들을 실행할 수 있고, 이는 가상 에이전트가 사용자와의 각각의 상호 작용의 일부로서 다수의 미리 정의된 활동들을 수행하도록 할 수 있다.

Description

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 에이전트를 위한 시스템들 및 방법들
<관련 출원들에 대한 상호 참조>
본 출원은 2019년 3월 19일자로 출원되고 발명의 명칭이 "SYSTEMS AND METHODS FOR A VIRTUAL AGENT IN A CLOUD COMPUTING ENVIRONMENT"인 미국 가출원 일련 번호 제62/820,736호의 우선권 및 이익을 주장하며, 이는 모든 목적들을 위해 본 명세서에서 전체적으로 참조로 포함된다.
본 개시내용은 일반적으로 자연어 이해(natural language understanding)(NLU)에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 클라우드 컴퓨팅 환경을 위한 NLU 가상 에이전트에 관한 것이다.
이 섹션은 아래에서 설명되고/되거나 청구되는 본 개시내용의 다양한 양태들과 관련될 수 있는 기술의 다양한 양태들에 대해 독자에게 소개하기 위해 의도된다. 이 논의는 본 개시내용의 다양한 양태들의 더 나은 이해를 용이하게 하기 위해 배경 정보를 독자에게 제공하는 데 도움이 되는 것으로 믿어진다. 따라서, 이러한 진술들은 이러한 관점에서 읽혀져야 하고 종래 기술에 대한 인정들이 아님을 이해해야 한다.
사이즈에 관계없이, 조직들은 그들의 지속적인 운영과 성공을 위해 정보 기술(information technology)(IT), 데이터 및 서비스들에 대한 액세스에 의존한다. 개개의 조직의 IT 인프라스트럭처는 연관된 하드웨어 자원들(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들, 로드 밸런서들, 방화벽들, 스위치들 등) 및 소프트웨어 자원들(예를 들어, 생산성 소프트웨어, 데이터베이스 애플리케이션들, 사용자 정의 애플리케이션(custom application)들 등)을 가질 수 있다. 시간이 지남에 따라, 점점 더 많은 조직들이 그들의 IT 인프라스트럭처 솔루션들을 보완하거나 강화하기 위해 클라우드 컴퓨팅 접근 방식들로 전환하였다.
클라우드 컴퓨팅은 일반적으로 인터넷을 통해 액세스되는 컴퓨팅 자원들의 공유에 관한 것이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅 인프라스트럭처는 개인들 및/또는 기업들과 같은 사용자들이 서버들, 스토리지 디바이스들, 네트워크들, 애플리케이션들 및/또는 기타 컴퓨팅 기반 서비스들과 같은 컴퓨팅 자원들의 공유 풀에 액세스할 수 있도록 한다. 그렇게 함으로써, 사용자들은 원격 위치들에 위치되는 온디맨드 컴퓨팅 자원들에 액세스할 수 있으며, 이 자원들은 다양한 컴퓨팅 기능들(예를 들어, 대량의 컴퓨팅 데이터의 저장 및/또는 프로세싱)을 수행하는 데 사용될 수 있다. 기업 및 기타 조직 사용자들의 경우, 클라우드 컴퓨팅은 고가의 네트워크 장비를 구입하거나 또는 사설 네트워크 인프라스트럭처를 구축하는 데 많은 양의 시간을 투자하는 것과 같은 많은 초기 비용들을 들이지 않고도 클라우드 컴퓨팅 자원들에 액세스할 수 있는 유연성을 제공한다. 대신, 사용자들은 클라우드 컴퓨팅 자원들을 활용함으로써, 그들의 자원들을 그들의 기업의 핵심 기능들에 집중할 수 있도록 리디렉션할 수 있다.
이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스는 클라이언트 인스턴스의 사용자로부터의 자연어 요청들에 기초하여 클라이언트 인스턴스에서의 문제들에 자동으로 응답하도록 설계되는 채팅 에이전트와 같은 가상 에이전트를 호스팅할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 암호 문제에 대한 지원을 위해 가상 에이전트에 요청을 제공할 수 있으며, 가상 에이전트는 자연어 프로세싱(Natural Language Processing)(NLP) 또는 자연어 이해(Natural Language Understanding)(NLU) 시스템의 부분이다. NLP는 자연어 입력 프로세싱의 일부 형태를 포함하는 컴퓨터 과학 및 AI의 일반적인 영역이다. NLP에 의해 처리되는 영역들의 예들은 언어 번역, 음성 생성, 구문 분석 트리 추출, 품사 식별 등을 포함한다. NLU는 구체적으로 사용자 발화 이해에 중점을 둔 NLP의 하위 영역이다. NLU에 의해 처리되는 영역들의 예들은 질문-답변(예를 들어, 독해 질문들), 기사 요약 등을 포함한다. 예를 들어, NLU는 다운스트림 가상 에이전트에 의한 소비를 위해 알려진 심볼들의 세트로 인간 언어(예를 들어, 구어(spoken) 또는 문어(written))를 줄이기 위한 알고리즘들을 사용할 수 있다. NLP는 일반적으로 추가 분석을 위해 프리 텍스트(free text)를 해석하는 데 사용된다. NLP에 대한 현재 접근법들은 통상적으로 프로그램의 이해를 향상시키기 위해 데이터의 패턴들을 검사하고 이를 사용하는 AI 타입인 딥 러닝(deep learning)에 기초한다.
특정한 단순한 가상 에이전트들은 키워드 기반으로 자연어 요청들을 프로세싱할 수 있다. 예를 들어, 특정 가상 에이전트들은 특정 사용자 발화(user utterance)들에 대한 미리 정의된 명령들 및 응답들을 포함하는 결정 트리(decision tree)들로서 설계된다. 예를 들어, 이러한 가상 에이전트는 채팅 대화의 사용자로부터의 자연어 요청에서 키워드를 식별할 수 있고, 가상 에이전트가 액션을 취하기에 충분한 양의 정보가 수집될 때까지, 요청에 대한 추가 상세를 제공하도록 사용자에게 반복적으로 프롬프트함으로써 요청에 응답할 수 있다. 구체적인 예로서, 단순한 가상 에이전트는 사용자로부터 그의 주소 정보를 업데이트하기 위한 요청을 수신하면, 하나 이상의 키워드에 기초하여 사용자가 일반적으로 그의 정보를 업데이트할 의도임을 식별할 수 있다. 이에 응답하여, 단순한 가상 에이전트는 사용자가 업데이트되어야 하는 정보를 나타낼 수 있도록 할 뿐만 아니라 새로운 주소 상세를 제공할 수 있도록 하는 일련의 프롬프트들(예를 들어, 사용자가 키보드와 마우스를 사용하여 상호 작용할 수 있는 옵션들이 있는 대화들)을 사용자에게 제시할 수 있다. 따라서, 특정 상황들에서, 이러한 단순한 가상 에이전트들은 초기 자연어 요청의 일부로서 이전에 제공된 정보를 제공하도록 사용자에게 프롬프트할 수 있다. 또한, 이러한 단순한 가상 에이전트들은 자연어 요청에서 주제들 또는 주제 변경들을 식별하는 데 적합하지 않을 수 있다. 이와 같이, 비효율성들을 감소시키고 전반적인 사용자 경험을 향상시키기 위해 가상 에이전트들의 동작을 향상시키는 것이 바람직하다는 것이 현재 인식되고 있다.
본 명세서에 개시된 특정 실시예들의 요약이 아래에 제시되어 있다. 이러한 양태들은 단지 독자에게 이러한 특정 실시예들의 간략한 요약을 제공하기 위해 제시되며 이러한 양태들은 본 개시내용의 범위를 제한하도록 의도되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 실제로, 본 개시내용은 아래에서 제시되지 않을 수 있는 다양한 양태들을 포함할 수 있다.
본 실시예들은 향상된 자연어 이해(NLU) 능력들을 갖는 가상 에이전트에 관한 것이다. 개시된 가상 에이전트는 사용자와의 자연어 교환들 동안 주제 선택 및 주제 변경들을 가능하게 한다. 보다 구체적으로, 개시된 가상 에이전트는 수신된 사용자 발화들에서 식별된 의도들에 기초하여 실행할 적절한 주제 흐름들을 선택하도록 설계된다. 이것은, 예를 들어, 제1 사용자 발화에서 식별된 주제에 응답한 초기 주제 흐름의 선택뿐만 아니라 식별된 주제 변경들에 기초한 대화 도중(mid-conversation)의 주제 흐름들 간의 전환을 포함할 수 있다. 또한, 대화 도중 제1 주제 흐름으로부터 제2 주제 흐름으로 전환할 때, 가상 에이전트는 제2 주제 흐름이 완료되면 제1 주제 흐름이 재개될 것인지를 결정한다. 개시된 가상 에이전트는 또한 대화 동안 자연어 발화들에서 사용자에 의해 전달된 모든 의도들 및 엔티티들을 고려할 수 있으며, 이는 가상 에이전트가 중복 정보를 제공하도록 사용자에게 프롬프트하는 것을 피하게 할 수 있다. 또한, 가상 에이전트는 전역적 주제 흐름(global topic flow)의 일부로서 주제 흐름들을 실행할 수 있으며, 이는 가상 에이전트가 사용자와의 각각의 상호 작용의 일부로서 다수의 미리 정의된 활동들을 수행하게 하여, 더 표준화된 경험을 제공하게 할 수 있다. 이와 같이, 개시된 가상 에이전트는 가상 에이전트의 성능 및 사용성을 향상시키고, 이는 가상 에이전트와 상호 작용할 때 사용자의 전반적인 경험을 향상시킨다.
위에서 언급된 피처들의 다양한 개선들이 본 개시내용의 다양한 양태들과 관련하여 존재할 수 있다. 이러한 다양한 양태들에 추가 피처들이 포함될 수도 있다. 이러한 개선들 및 추가 피처들은 개별적으로 또는 임의의 조합으로 존재할 수 있다. 예를 들어, 예시된 실시예들 중 하나 이상과 관련하여 아래에서 논의되는 다양한 피처들은 단독으로 또는 임의의 조합으로 본 개시내용의 위에서 설명된 양태들 중 임의의 것에 통합될 수 있다. 위에 제시된 간략한 요약은 청구되는 대상에 대한 제한없이 본 개시내용의 실시예들의 특정 양태들 및 맥락들을 독자에게 친숙하게 하기 위해서만 의도된다.
본 개시내용의 다양한 양태들은 다음의 상세한 설명을 읽고 도면들을 참조하면 더 잘 이해될 수 있다.
도 1은 본 개시내용의 실시예들이 동작할 수 있는 클라우드 아키텍처의 실시예의 블록도이다.
도 2는 본 개시내용의 실시예들이 동작할 수 있는 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처의 실시예의 개략도이다.
도 3은 본 개시내용의 양태들에 따라 도 1 또는 도 2에서 제시될 수 있는 컴퓨팅 시스템에서 활용되는 컴퓨팅 디바이스의 블록도이다.
도 4는 본 개시내용의 양태들에 따라 가상 에이전트를 포함하는 서비스 제공자 클라우드 인프라스트럭처의 실시예의 일부의 블록도이다.
도 5는 본 개시내용의 양태들에 따라 가상 에이전트가 사용자의 자연어 발화들을 수신하고 이에 응답하는 프로세스의 실시예를 예시하는 흐름도이다.
도 6은 본 개시내용의 양태들에 따라 가상 에이전트에 대한 NLU 주제 발견을 구성하는 데 사용되는 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface)(GUI)의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다.
도 7은 본 개시내용의 양태들에 따라 가상 에이전트의 주제 흐름을 구성하는 데 사용되는 GUI의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다.
도 8은 본 개시내용의 양태들에 따라 가상 에이전트의 주제 흐름을 설계하는 데 사용되는 GUI의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다.
도 9는 본 개시내용의 양태들에 따라 가상 에이전트에 의해 실행되는 전역적 주제 흐름의 실시예의 블록도이다.
도 10은 본 개시내용의 양태들에 따라 가상 에이전트의 전역적 주제 흐름을 설계하는 데 사용되는 GUI의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다.
하나 이상의 특정 실시예가 아래에서 설명될 것이다. 이러한 실시예들의 간결한 설명을 제공하기 위한 노력으로, 실제 구현의 모든 피처들이 명세서에서 설명되지는 않는다. 임의의 엔지니어링 또는 설계 프로젝트에서와 같이 임의의 이러한 실제 구현을 개발할 때, 구현마다 달라질 수 있는 시스템-관련 및 기업-관련 제약 조건들의 준수와 같은 개발자들의 특정 목표들을 달성하기 위해 수많은 구현-특정 결정들이 이루어져야 한다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 이러한 개발 노력은 복잡하고 시간 소모적일 수 있지만, 그럼에도 불구하고 본 개시내용의 이점을 갖는 통상의 기술자를 위한 설계, 제작 및 제조의 일상적인 작업이 될 것이라는 점이 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "컴퓨팅 시스템"이라는 용어는 단일 컴퓨터, 가상 머신, 가상 컨테이너, 호스트, 서버, 랩톱 및/또는 모바일 디바이스와 같되 이에 제한되지 않는 전자 컴퓨팅 디바이스, 또는 컴퓨팅 시스템 상에서 또는 컴퓨팅 시스템에 의해 수행되는 것으로 설명되는 기능을 수행하기 위해 함께 작동하는 복수의 전자 컴퓨팅 디바이스들을 지칭한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "매체"라는 용어는 이에 저장되는 것으로서 설명되는 콘텐츠를 함께 저장하는 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 물리적 매체를 지칭한다. 실시예들은 비-휘발성 2차 스토리지, 판독 전용 메모리(read-only memory)(ROM), 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random-access memory)(RAM)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "애플리케이션"이라는 용어는 컴퓨팅 시스템에 의해 실행되는 하나 이상의 컴퓨팅 모듈, 프로그램, 프로세스, 워크로드, 흐름, 스레드 및/또는 컴퓨팅 명령어 세트를 지칭한다. 애플리케이션의 예시적인 실시예들은 소프트웨어 모듈들, 소프트웨어 객체들, 소프트웨어 인스턴스들 및/또는 다른 타입들의 실행 코드(executable code)를 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "흐름(flow)"은 특정 효과를 달성하기 위해 실행되는 액션들 또는 명령어들의 세트(예를 들어, 애플리케이션의 일부)를 지칭한다. 흐름들은 액션들 또는 액션들의 그룹들이 흐름도에서 노드들(예를 들어, 사용자 입력 노드들, 스크립트 노드들, 결정 노드들)로 표현되는 그래픽 형태로 제시될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "주제 흐름(topic flow)"은 사용자의 특정 주제 또는 의도를 처리하기 위해 하나 이상의 액션을 수행하도록 설계되는 흐름을 지칭한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "발화(utterance)"는 사용자로부터 수신된 자연어 텍스트의 스트링을 지칭한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "대화(conversation)"는 특정 대화 매체(예를 들어, 채팅방들, 이메일, 포럼 게시물들 등)를 통한 사용자와 가상 에이전트 간의 자연어 요청들 및 응답들의 교환을 지칭한다. 비-제한적인 예시적인 발화들의 리스트는 채팅 엔트리들, 이메일 제목들, 사건 설명들 등을 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "의도(intent)"는 사용자가 달성하고자 하거나 성취하고자 하는 발화에 나타난 어떤 것을 지칭한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "엔티티(entity)"는 의도에 대한 대상, 객체 및/또는 맥락인 발화의 어떤 것을 지칭한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "가상 에이전트(virtual agent)"는 사용자 발화들에서 식별된 의도들 및 엔티티들에 기초하여 사용자 발화들을 수신하고 이에 적절하게 응답하도록 구성되는 애플리케이션을 지칭한다.
본 실시예들은 향상된 자연어 이해(NLU) 능력들을 갖는 가상 에이전트에 관한 것이다. 개시된 가상 에이전트는 사용자와의 자연어 대화들 동안 주제 선택 및 주제 변경들을 가능하게 한다. 보다 구체적으로, 개시된 가상 에이전트는 수신된 사용자 발화들에서 식별된 의도들에 기초하여 실행할 적절한 주제 흐름들을 선택하도록 설계된다. 또한, 대화 도중 제1 주제 흐름으로부터 제2 주제 흐름으로 전환할 때, 가상 에이전트는 제2 주제 흐름이 완료되면 제1 주제 흐름이 재개될 것인지를 결정한다. 또한, 개시된 가상 에이전트는 가상 에이전트와의 대화 동안 자연어 요청들에서 사용자에 의해 전달된 모든 의도들을 저장하고 적용할 수 있으며, 이는 가상 에이전트가 중복 정보를 제공하도록 사용자에게 프롬프트하는 것을 피하게 할 수 있다. 또한, 개시된 가상 에이전트는 전역적 주제 흐름의 생성 및 실행을 지원하며, 이는 가상 에이전트와의 모든 상호 작용들이 미리 정의되고 사용자 정의 가능한(customizable) 패턴을 따를 수 있게 할 수 있다. 이와 같이, 개시된 가상 에이전트는 가상 에이전트의 성능 및 사용성을 향상시키고, 이는 사용자의 전반적인 경험을 향상시킨다.
전술한 내용을 염두에 두고, 다음 도면들은 멀티-인스턴스 프레임워크에서 조직에 서비스들을 제공하기 위해 채택될 수 있고 본 접근 방식들이 채택될 수 있는 다양한 타입들의 일반화된 시스템 아키텍처들 또는 구성들에 관한 것이다. 이에 대응하여, 이들 시스템 및 플랫폼 예들은 또한 본 명세서에서 논의되는 기술들이 구현되거나 또는 다른 방식으로 활용될 수 있는 시스템들 및 플랫폼들과 관련될 수 있다. 이제 도 1을 참조하면, 본 개시내용의 실시예들이 동작할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 시스템(10)의 실시예의 개략도가 예시된다. 클라우드 컴퓨팅 시스템(10)은 클라이언트 네트워크(12), 네트워크(14)(예를 들어, 인터넷), 및 클라우드-기반 플랫폼(16)을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 클라우드-기반 플랫폼(16)은 구성 관리 데이터베이스(configuration management database)(CMDB) 플랫폼일 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 네트워크(12)는 스위치들, 서버들 및 라우터들을 포함하되, 이에 제한되지 않는 다양한 네트워크 디바이스들을 갖는 근거리 네트워크(local area network)(LAN)와 같은 로컬 사설 네트워크일 수 있다. 다른 실시예에서, 클라이언트 네트워크(12)는 하나 이상의 LAN, 가상 네트워크, 데이터 센터(18), 및/또는 다른 원격 네트워크를 포함할 수 있는 기업 네트워크를 나타낸다. 도 1에 도시된 바와 같이, 클라이언트 네트워크(12)는 하나 이상의 클라이언트 디바이스(20A, 20B 및 20C)에 클라이언트 디바이스들이 서로 및/또는 플랫폼(16)을 호스팅하는 네트워크와 통신할 수 있도록 연결될 수 있다. 클라이언트 디바이스들(20)은, 예를 들어, 웹 브라우저 애플리케이션을 통해 또는 클라이언트 디바이스들(20)과 플랫폼(16) 간의 게이트웨이로서 역할을 할 수 있는 에지 디바이스(22)를 통해 클라우드 컴퓨팅 서비스들에 액세스하는 일반적으로 사물 인터넷(Internet of Things)(IoT) 디바이스들로 지칭되는 컴퓨팅 시스템들 및/또는 다른 타입들의 컴퓨팅 디바이스들일 수 있다. 도 1은 또한 클라이언트 네트워크(12)가 플랫폼(16), 다른 외부 애플리케이션들, 데이터 소스들 및 서비스들을 호스팅하는 네트워크와 클라이언트 네트워크(12) 간의 데이터의 통신을 용이하게 하는 MID(management, instrumentation, and discovery) 서버(24)와 같은 관리 또는 경영(administration or managerial) 디바이스, 에이전트 또는 서버를 포함하는 것을 예시한다. 도 1에 구체적으로 예시되어 있지 않지만, 클라이언트 네트워크(12)는 또한 연결 네트워크 디바이스(예를 들어, 게이트웨이 또는 라우터) 또는 고객 방화벽 또는 침입 방지 시스템을 구현하는 디바이스들의 조합을 포함할 수 있다.
예시된 실시예의 경우, 도 1은 클라이언트 네트워크(12)가 네트워크(14)에 커플링되는 것을 예시한다. 네트워크(14)는 클라이언트 디바이스들(20)과 플랫폼(16)을 호스팅하는 네트워크 간에 데이터를 전송하기 위해 다른 LAN들, 광역 네트워크들(wide area networks)(WAN), 인터넷 및/또는 다른 원격 네트워크들과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크(14) 내의 컴퓨팅 네트워크들 각각은 전기 및/또는 광학 도메인에서 동작하는 유선 및/또는 무선 프로그램 가능 디바이스들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(14)는 셀룰러 네트워크들(예를 들어, GSM(Global System for Mobile Communications) 기반 셀룰러 네트워크), IEEE 802.11 네트워크들, 및/또는 다른 적절한 라디오-기반 네트워크들과 같은 무선 네트워크들을 포함할 수 있다. 네트워크(14)는 또한 TCP(Transmission Control Protocol) 및 IP(Internet Protocol)와 같은 임의의 수의 네트워크 통신 프로토콜들을 채택할 수 있다. 도 1에 명시적으로 도시되지는 않았지만, 네트워크(14)는 서버들, 라우터들, 네트워크 스위치들, 및/또는 네트워크(14)를 통해 데이터를 전송하도록 구성되는 다른 네트워크 하드웨어 디바이스들과 같은 다양한 네트워크 디바이스들을 포함할 수 있다.
도 1에서, 플랫폼(16)을 호스팅하는 네트워크는 클라이언트 네트워크(12) 및 네트워크(14)를 통해 클라이언트 디바이스들(20)과 통신할 수 있는 원격 네트워크(예를 들어, 클라우드 네트워크)일 수 있다. 플랫폼(16)을 호스팅하는 네트워크는 클라이언트 디바이스들(20) 및/또는 클라이언트 네트워크(12)에 추가 컴퓨팅 자원들을 제공한다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스들(20)의 사용자들은 플랫폼(16)을 호스팅하는 네트워크를 활용함으로써, 다양한 기업, IT 및/또는 다른 조직-관련 기능들을 위한 애플리케이션들을 구축하고 실행할 수 있다. 일 실시예에서, 플랫폼(16)을 호스팅하는 네트워크는 하나 이상의 데이터 센터(18) 상에서 구현되며, 각각의 데이터 센터는 상이한 지리적 위치에 대응할 수 있다. 데이터 센터들(18) 각각은 복수의 가상 서버들(26)(본 명세서에서 애플리케이션 노드들, 애플리케이션 서버들, 가상 서버 인스턴스들, 애플리케이션 인스턴스들 또는 애플리케이션 서버 인스턴스들로도 지칭됨)을 포함하며, 각각의 가상 서버(26)는 단일 전자 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 단일 물리적 하드웨어 서버)와 같은 물리적 컴퓨팅 시스템 상에 또는 다수의-컴퓨팅 디바이스들(예를 들어, 다수의 물리적 하드웨어 서버들) 전역에 걸쳐 구현될 수 있다. 가상 서버들(26)의 예들은 웹 서버(예를 들어, 단일 Apache 설치), 애플리케이션 서버(예를 들어, 단일 JAVA 가상 머신), 및/또는 데이터베이스 서버(예를 들어, 단일 관계형 데이터베이스 관리 시스템(unitary relational database management system)(RDBMS) 카탈로그)를 포함하되, 이에 제한되지 않는다.
플랫폼(16) 내의 컴퓨팅 자원들을 활용하기 위해, 네트워크 운영자들은 다양한 컴퓨팅 인프라스트럭처들을 사용하여 데이터 센터들(18)을 구성하도록 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 센터들(18) 중 하나 이상은 멀티-테넌트(multi-tenant) 클라우드 아키텍처를 사용하여 구성되어, 서버 인스턴스들(26) 중 하나가 다수의 고객들로부터의 요청들을 핸들링하고 이를 서빙한다. 멀티-테넌트 클라우드 아키텍처를 가진 데이터 센터들(18)은 다수의 고객들로부터의 데이터를 혼합 및 저장하며, 다수의 고객 인스턴스들은 가상 서버들(26) 중 하나에 할당된다. 멀티-테넌트 클라우드 아키텍처에서, 특정 가상 서버(26)는 다양한 고객들의 데이터와 다른 정보를 구별하고 분리한다. 예를 들어, 멀티-테넌트 클라우드 아키텍처는 각각의 고객으로부터의 데이터를 식별하고 분리하기 위해 각각의 고객에 대해 특정 식별자를 할당할 수 있다. 일반적으로, 멀티-테넌트 클라우드 아키텍처를 구현하는 것은 서버 인스턴스들(26) 중 특정 서버 인스턴스의 장애로 인해 특정 서버 인스턴스에 할당된 모든 고객들에 대해 중단(outage)들을 야기하는 것과 같은 다양한 단점들을 겪을 수 있다.
다른 실시예에서, 데이터 센터들(18) 중 하나 이상은 모든 고객에게 그 자신의 고유한 고객 인스턴스 또는 인스턴스들을 제공하기 위해 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처를 사용하여 구성된다. 예를 들어, 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처는 각각의 고객 인스턴스에게 그 자신의 전용 애플리케이션 서버 및 전용 데이터베이스 서버를 제공할 수 있다. 다른 예들에서, 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처는 각각의 고객 인스턴스에 대해 하나 이상의 전용 웹 서버, 하나 이상의 전용 애플리케이션 서버, 및 하나 이상의 데이터베이스 서버와 같은 단일 물리적 또는 가상 서버(26) 및/또는 물리적 및/또는 가상 서버들(26)의 다른 조합들을 배치할 수 있다. 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처에서는, 다수의 고객 인스턴스들이 하나 이상의 개개의 하드웨어 서버 상에 설치될 수 있으며, 각각의 고객 인스턴스에는 컴퓨팅 메모리, 스토리지 및 프로세싱 능력과 같은 물리적 서버 자원들의 특정 부분들이 할당된다. 그렇게 함으로써, 각각의 고객 인스턴스는 데이터 분리, 고객들이 플랫폼(16)에 액세스하는 데에 대한 상대적으로 적은 가동 중지 시간, 및 고객 중심의 업그레이드 스케줄들의 이점을 제공하는 그 자신의 고유한 소프트웨어 스택을 갖게 된다. 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처 내에서 고객 인스턴스를 구현하는 예는 도 2를 참조하여 아래에서 더 상세하게 논의될 것이다.
도 2는 본 개시내용의 실시예들이 동작할 수 있는 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처(100)의 실시예의 개략도이다. 도 2는 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처(100)가 클라이언트 네트워크(12), 및 서로 지리적으로 분리될 수 있는 2개의(예를 들어, 쌍을 이루는) 데이터 센터(18A 및 18B)에 연결되는 네트워크(14)를 포함하는 것을 예시한다. 예로서 도 2를 사용하여, 네트워크 환경 및 서비스 제공자 클라우드 인프라스트럭처 클라이언트 인스턴스(102)(본 명세서에서 클라이언트 인스턴스(102)로도 지칭됨)는 전용 가상 서버들(예를 들어, 가상 서버들(26A, 26B, 26C 및 26D) 및 전용 데이터베이스 서버들(예를 들어, 가상 데이터베이스 서버들(104A 및 104B))과 연관된다(예를 들어, 이들에 의해 지원되고 인에이블된다). 달리 말하면, 가상 서버들(26A-26D) 및 가상 데이터베이스 서버들(104A 및 104B)은 다른 클라이언트 인스턴스들과 공유되지 않고 개개의 클라이언트 인스턴스(102)에 특정된다. 도시된 예에서, 클라이언트 인스턴스(102)의 가용성을 용이하게 하기 위해, 가상 서버들(26A-26D) 및 가상 데이터베이스 서버들(104A 및 104B)은 2개의 상이한 데이터 센터(18A 및 18B)에 할당되어, 데이터 센터들(18) 중 하나가 백업 데이터 센터로서 역할한다. 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처(100)의 다른 실시예들은 웹 서버와 같은 다른 타입들의 전용 가상 서버들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 인스턴스(102)는 전용 가상 서버들(26A-26D), 전용 가상 데이터베이스 서버들(104A 및 104B), 및 추가 전용 가상 웹 서버들(도 2에서는 도시 생략)과 연관될 수 있다(예를 들어, 이들에 의해 지원되고 인에이블될 수 있다).
도 1 및 도 2는 각각 클라우드 컴퓨팅 시스템(10) 및 멀티-인스턴스 클라우드 아키텍처(100)의 특정 실시예들을 예시하지만, 본 개시내용은 도 1 및 도 2에 예시된 특정 실시예들에 제한되지 않는다. 예를 들어, 도 1은 플랫폼(16)이 데이터 센터들을 사용하여 구현되는 것을 예시하지만, 플랫폼(16)의 다른 실시예들은 데이터 센터들에 제한되지 않고 다른 타입들의 원격 네트워크 인프라스트럭처들을 활용할 수 있다. 또한, 본 개시내용의 다른 실시예들은 하나 이상의 상이한 가상 서버를 단일 가상 서버로 결합하거나, 또는 역으로 다수의 가상 서버들을 사용하여 단일 가상 서버에 귀속되는 동작들을 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 2를 예로서 사용하여, 가상 서버들(26A, 26B, 26C, 26D) 및 가상 데이터베이스 서버들(104A, 104B)은 단일 가상 서버로 결합될 수 있다. 또한, 본 접근 방식들은 멀티-테넌트 아키텍처들, 일반화된 클라이언트/서버 구현들을 포함하되, 이에 제한되지 않는 다른 아키텍처들 또는 구성들로, 및/또는 심지어 본 명세서에서 논의되는 동작들 중 일부 또는 전체를 수행하도록 구성되는 단일 물리적 프로세서-기반 디바이스 상에서 구현될 수 있다. 유사하게, 구현에 대한 논의를 용이하게 하기 위해 가상 서버들 또는 머신들이 참조될 수 있지만, 물리적 서버들이 대신 적절하게 채택될 수 있다. 도 1 및 도 2의 사용 및 논의는 기술 및 설명의 편의를 용이하게 하기 위한 예들에 불과할 뿐, 본 개시내용을 본 명세서에서 예시되는 특정 예들로 제한하는 것으로 의도되지 않는다.
이해될 수 있는 바와 같이, 도 1 및 도 2와 관련하여 논의되는 개개의 아키텍처들 및 프레임워크들은 다양한 타입들의 컴퓨팅 시스템들(예를 들어, 서버들, 워크스테이션들, 클라이언트 디바이스들, 랩톱들, 태블릿 컴퓨터들, 휴대 전화들 등)을 전체적으로 통합한다. 완전성을 기하기 위해, 이러한 시스템들에서 통상적으로 볼 수 있는 컴포넌트들에 대한 간략하고 높은 레벨의 개요가 제공된다. 이해될 수 있는 바와 같이, 본 개요는 단지 이러한 컴퓨팅 시스템들에서 통상적인 컴포넌트들에 대한 고레벨의 일반화된 관점을 제공하기 위해 의도되며, 논의되거나 논의로부터 생략되는 컴포넌트들의 측면에서 제한적인 것으로 보여서는 안된다.
배경으로서, 본 접근 방식은 도 3에 도시된 바와 같은 하나 이상의 프로세서-기반 시스템들을 사용하여 구현될 수 있다는 것이 이해될 수 있다. 유사하게, 본 접근 방식에서 활용되는 애플리케이션들 및/또는 데이터베이스들은 이러한 프로세서-기반 시스템들 상에서 저장, 채택 및/또는 유지 관리될 수 있다. 이해될 수 있는 바와 같이, 도 3에 도시된 이러한 시스템들은 분산 컴퓨팅 환경, 네트워크화된 환경, 또는 기타 멀티-컴퓨터 플랫폼 또는 아키텍처에 존재할 수 있다. 유사하게, 도 3에 도시된 것과 같은 시스템들은 본 접근 방식이 구현될 수 있는 하나 이상의 가상 환경 또는 계산 인스턴스를 지원하거나 또는 이들과 통신하는 데 사용될 수 있다.
이를 염두에 두고, 예시적인 컴퓨터 시스템은 도 3에 도시된 컴퓨터 컴포넌트들의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 도 3은 일반적으로 컴퓨팅 시스템(200)의 예시적인 컴포넌트들 및 하나 이상의 버스를 따르는 것과 같은 이들의 잠재적인 상호 연결들 또는 통신 경로들의 블록도를 예시한다. 예시된 바와 같이, 컴퓨팅 시스템(200)은 하나 이상의 프로세서(202), 하나 이상의 버스(204), 메모리(206), 입력 디바이스(208), 전원(210), 네트워크 인터페이스(212), 사용자 인터페이스(214), 및/또는 본 명세서에서 설명되는 기능들을 수행하는 데 유용한 다른 컴퓨터 컴포넌트들과 같되, 이에 제한되지 않는 다양한 하드웨어 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(202)는 메모리(206)에 저장되는 명령어들을 수행할 수 있는 하나 이상의 마이크로프로세서를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 하나 이상의 프로세서(202)는 애플리케이션-특정 집적 회로(application-specific integrated circuit)들(ASIC들), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(field-programmable gate array)들(FPGA들), 및/또는 메모리(206)로부터 명령어들을 호출하지 않고 본 명세서에서 논의되는 기능들 중 일부 또는 전부를 수행하도록 설계되는 다른 디바이스들을 포함할 수 있다.
다른 컴포넌트들과 관련하여, 하나 이상의 버스(204)는 컴퓨팅 시스템(200)의 다양한 컴포넌트들 간에 데이터 및/또는 전력을 제공하기 위한 적절한 전기 채널들을 포함한다. 메모리(206)는 임의의 유형의(tangible) 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 메모리(206)는 도 1에는 단일 블록으로서 도시되어 있지만, 하나 이상의 물리적 위치에서 동일하거나 상이한 타입들의 다수의 물리적 유닛들을 사용하여 구현될 수 있다. 입력 디바이스들(208)은 하나 이상의 프로세서(202)에 데이터 및/또는 커맨드들을 입력하기 위한 구조물들에 대응한다. 예를 들어, 입력 디바이스들(208)은 마우스, 터치패드, 터치스크린, 키보드 등을 포함할 수 있다. 전원(210)은 라인 전력 및/또는 배터리 소스와 같은 컴퓨팅 디바이스(200)의 다양한 컴포넌트들의 전력을 위한 임의의 적절한 소스일 수 있다. 네트워크 인터페이스(212)는 하나 이상의 네트워크(예를 들어, 통신 채널)를 통해 다른 디바이스들과 통신할 수 있는 하나 이상의 트랜시버를 포함한다. 네트워크 인터페이스(212)는 유선 네트워크 인터페이스 또는 무선 네트워크 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(214)는 하나 이상의 프로세서(202)로부터 그것으로 전달된 텍스트 또는 이미지들을 디스플레이하도록 구성되는 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이에 추가적으로 및/또는 대안적으로, 사용자 인터페이스(214)는 조명들(예를 들어, LED들), 스피커들 등과 같이 사용자와 인터페이스하기 위한 다른 디바이스들을 포함할 수 있다.
도 4는 위에서 논의된 클라우드-기반 플랫폼(16)을 포함하는 서비스 제공자 클라우드 인프라스트럭처의 일부의 예를 예시한다. 클라우드-기반 플랫폼(16)은 (예를 들어, 클라이언트 디바이스(20)의 웹 브라우저를 통해) 클라이언트 인스턴스(102) 내에서 실행되는 네트워크 애플리케이션들에 대한 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 네트워크(14)를 통해 클라이언트 디바이스(20)에 연결된다. 클라우드 제공자 인프라스트럭처들은 일반적으로 클라이언트 디바이스(20)와 같은 복수의 최종-사용자 디바이스들을 동시에 지원하도록 구성되며, 각각의 최종-사용자 디바이스는 단일 클라이언트 인스턴스(102)와 통신한다. 또한, 클라우드 제공자 인프라스트럭처들은 클라이언트 인스턴스(102)와 같은 임의의 수의 클라이언트 인스턴스들을 동시에 지원하도록 구성될 수 있으며, 인스턴스들 각각은 하나 이상의 최종-사용자 디바이스와 통신한다. 위에서 언급된 바와 같이, 최종-사용자는 또한 웹 브라우저 내에서 실행되는 애플리케이션을 사용하여 클라이언트 인스턴스(102)와 인터페이스할 수도 있다.
예시된 실시예의 경우, 클라이언트 인스턴스(102)는 클라우드-기반 플랫폼(16)의 공유된 인스턴스(220)에 통신 가능하게 커플링된다. 공유된 인스턴스(220)는 NLU 기능을 제공하기 위해 임의의 적절한 수의 클라이언트 인스턴스들에 의해 사용될 수 있는 NLU 서비스(222)를 호스팅한다. 예를 들어, 특정 실시예들에서, NLU 서비스(222)는 본 명세서에서 의도/엔티티 모델들로도 지칭될 수 있는 하나 이상의 NLU 모델(224)을 생성하기 위해 클라이언트 인스턴스(102)의 데이터베이스 서버(104)에 의해 저장된 발화들(예를 들어, 채팅 세션들, 이메일 교환들, 포럼 게시물들 등)의 모음(collection) 또는 코퍼스(corpus)를 분석함으로써 가능하다. 다른 실시예들에서, NLU 모델들(224)은 개발자 또는 설계자에 의해 수동으로 생성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "NLU 모델"은 이러한 의도들 및 엔티티들의 샘플 발화들과 함께 정의되는 의도들 및 엔티티들의 모음이다. 특정 실시예들에서, 이러한 NLU 모델들(224)은, 도 4에 예시된 바와 같이, 클라이언트 인스턴스(102)의 데이터베이스 서버(104)에 의해 저장될 수 있다. 다른 실시예들에서, NLU 서비스(222)는 네트워크(14)를 통해 클라이언트 인스턴스(102)에 통신 가능하게 커플링되는 외부 서비스일 수 있다는 것이 이해될 수 있다.
도 4에 예시된 실시예의 경우, 클라이언트 인스턴스(102)는 클라이언트 디바이스(20)의 사용자로부터 발화(226)로서 자연어 요청을 수신하고 이에 따라 응답하도록 설계되는 가상 에이전트(225)를 포함한다. 특정 경우들에서, 가상 에이전트(225)의 응답은 클라이언트 인스턴스(102) 내에서 액션들을 수행하는 것 및/또는 클라이언트 디바이스(20)의 사용자에게 응답(228) 또는 컨펌 메시지를 제공하는 것을 포함할 수 있다. 발화(226) 및/또는 응답(228)은 채팅 메시지들, 이메일 메시지들, 포럼 게시물들 등과 같은 문어 자연어 요청 형태일 수 있다. 또한, 클라이언트 인스턴스(102)는 가상 에이전트(225)가 프로세싱을 위해 NLU 서비스(222)에 수신된 발화(226) 및 NLU 모델들(224)을 제공할 수 있게 하는 NLU 인터페이스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface)(API)(230)를 포함한다. 수신 시, NLU 서비스(222)는 NLU 모델들(224)에 저장된 샘플 발화들에 기초하여 발화(226)에 나타내어진 의도들 및 엔티티들에 대해 NLU 모델들(224)을 검색한다. 그 후, NLU 서비스(222)는 발화(226)에서 식별된 스코어링된(scored) 의도들 및 엔티티들의 세트(예를 들어, 리스트 또는 테이블)를 가상 에이전트(225)에게 제공하며, 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트는 식별된 의도들 및/또는 엔티티들 각각에 대한 대응하는 신뢰도 스코어들을 포함한다. 아래에서 논의되는 바와 같이, 가상 에이전트(225)는 대화의 상이한 지점들에서 사용자 발화(226)에서 식별된 특정 의도들 및/또는 엔티티들에 응답하여 특정 주제 흐름들을 실행하도록 설계된다.
도 5는 가상 에이전트(225)가 사용자의 자연어 발화들을 수신하고 이에 응답하는 프로세스(240)의 실시예를 예시하는 흐름도이다. 이와 같이, 프로세스(240)는 적어도 하나의 적절한 메모리(예를 들어, 메모리(206))에 저장될 수 있고, 클라우드-기반 플랫폼(16)과 연관된 적어도 하나의 적절한 프로세서(예를 들어, 프로세서(202))에 의해 실행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 프로세스(240)는 본 개시내용에 따라 추가 단계들, 생략된 단계들, 반복된 단계들 등을 포함할 수 있다는 것이 이해될 수 있다. 또한, 도 5의 프로세스(240)는 도 4의 요소들을 참조하여 논의된다.
도 5에 예시된 프로세스(240)의 실시예는 가상 에이전트(225)가 사용자 발화(226)로서 자연어 요청을 수신하는 것으로 시작한다(블록(242)). 예를 들어, 가상 에이전트(225)는 채팅 가상 에이전트일 수 있고, 수신된 사용자 발화(226)는 클라이언트 디바이스(20)의 사용자로부터의 채팅 메시지일 수 있다. 이에 응답하여, 가상 에이전트는 프로세싱을 위해 NLU 서비스(222)에 사용자 발화(226), 및 NLU 모델들(224) 중 하나 이상을 제공하며(블록(244), NLU 서비스(222)는 NLU 모델들(224)에 기초하여 사용자 발화(226)의 의도들 및 엔티티들을 식별하고 스코어링한다. 후속하여, 가상 에이전트는 사용자 발화(226)에 대해 NLU 서비스(222)로부터 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)를 수신한다(블록(246)).
가상 에이전트(225)가 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)를 수신하면, 가상 에이전트(225)는 식별된 의도들이 가상 에이전트(225)의 현재 주제 흐름에 대응하는지를 결정한다(블록(250)). 예를 들어, 가상 에이전트(225)는 제품 주문을 위한 주제 흐름, 주문 상태 체크를 위한 주제 흐름, 사용자 계정 정보 업데이트를 위한 주제 흐름 등을 포함할 수 있다. 이와 같이, 각각의 주제 흐름은 NLU 모델들(224)에서 정의된 특정 의도와 연관된다. 가상 에이전트(225)가 수신된 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트의 의도가 현재 실행 중인 주제 흐름에 대응하지 않는다고 결정할 때, 가상 에이전트(225)는 다른 주제 흐름으로 전환하고(블록(252)) 이를 실행함으로써 응답한다. 특히, 가상 에이전트(225)는 수신된 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)의 의도와 연관되는 다른 주제 흐름을 식별하고, 이 주제 흐름의 실행을 시작한다. 아래에서 논의되는 바와 같이, 주제 흐름의 설계에 따라, 가상 에이전트(225)는 새로운 주제 흐름의 종료 시에 원래의 주제 흐름의 실행을 재개할 수도 있고 또는 재개하지 않을 수도 있다.
도 5에 예시된 실시예의 경우, 프로세스(240)는 가상 에이전트(225)가 선택된 주제 흐름에 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)로부터의 엔티티들을 적용하는 것으로 계속된다(블록(254)). 즉, 발화(226) 또는 대화의 이전 발화들의 일부로서 이미 제공된 정보에 대해 사용자에게 프롬프트하는 대신, 가상 에이전트(225)는 주제 흐름의 다양한 데이터 입력 노드들에 이 엔티티 데이터를 적용한다. 예를 들어, 초기 사용자 발화가 "페퍼로니 피자를 주문하고 싶습니다"라는 진술을 포함하는 경우, 가상 에이전트(225)는 결정 블록(250)에서 음식을 주문할 의도를 식별하고, 블록(252)에서 "피자 주문" 주제 흐름으로 전환할 수 있다. "피자 주문" 주제 흐름은 피자의 타입, 피자 크러스트의 타입, 포함될 토핑들 등에 대한 정보를 사용자로부터 수집하도록 설계되는 다수의 데이터 입력 노드들을 포함할 수 있다. 그러나, 사용자 발화(226)는 페퍼로니 토핑들에 대한 요구를 나타내는 엔티티를 이미 포함하고 있으므로, 이 엔티티는 "피자 주문" 흐름의 대응하는 입력 노드들에 적용된다. 이와 같이, 가상 에이전트(225)가 "피자 주문" 주제 흐름을 실행하고 있을 때, 가상 에이전트(225)는, 이러한 입력 노드들에 도달될 때, 주문의 양태들을 반복하도록 사용자에게 프롬프트하지 않을 것이고, 단지 피자의 타입 또는 크러스트의 타입에 대해 묻는 등과 같이 아직 만족되지 않은 데이터를 입력 노드들에 제공하도록 사용자에게 프롬프트할 것이다. 또한, 특정 실시예들에서, 가상 에이전트(225)는 이전에 수신된 사용자 발화들(예를 들어, 동일한 대화의 일부인 사용자 발화들)로부터의 엔티티 데이터를 추가적으로 저장할 수 있다. 이러한 실시예들에 대해, 가상 에이전트(225)는 또한 사용자로부터 이미 수신된 정보를 요청하는 것을 피하기 위해 선택된 주제 흐름에 이전에 수신된 사용자 발화로부터의 이 엔티티 데이터를 적용할 수 있다.
도 5에 예시된 실시예의 경우, 프로세스(240)는 가상 에이전트(225)가 현재 주제 흐름에 기초하여 하나 이상의 액션을 수행하는 것으로 계속된다(블록(256)). 예를 들어, 수신된 사용자 발화(226)로부터의 엔티티들을 적용한 이후, 주제 흐름은 사용자 발화(226)에 나타내어진 요청을 처리하도록 설계된 대로 실행될 수 있다. 특정 경우들에서, 가상 에이전트(225)는 데이터베이스 서버(104)에 의해 저장되는 레코드들의 생성, 업데이트 또는 삭제, 다른 정의된 흐름들 또는 스크립트들 실행, 외부 서비스들과의 통신 등과 같이 클라이언트 인스턴스(102) 내에서 액션들을 수행함으로써 응답할 수 있다. 특정 경우들에서, 가상 에이전트(225)는 추가적으로 또는 대안적으로 사용자 발화(226)가 수신되었고/되었거나 특정 액션들이 수행되었음을 나타내는 응답(228) 또는 컨펌 메시지를 클라이언트 디바이스(20D)에 제공할 수 있다. 특정 경우들에서, 가상 에이전트(225)는 수신된 사용자 발화(226)로부터의 엔티티들에 의해 만족되지 않은 추가 데이터를 입력 블록들에 제공하도록 사용자에게 프롬프트함으로써 응답할 수 있다. 화살표(258)로 표시된 바와 같이, 특정 실시예들에서, 가상 에이전트(225)는 후속하여 사용자로부터 다른 발화를 수신하고, 프로세스(240)를 반복할 수 있다.
도 6은 가상 에이전트(225)에 대한 NLU 주제 발견을 구성하는 데 사용되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)(270)의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다. GUI(270)뿐만 아니라 아래에서 논의되는 다른 GUI들도 클라이언트 인스턴스(102)에 의해 호스팅되고, 클라이언트 디바이스(20D)의 웹 브라우저 애플리케이션을 통해 액세스될 수 있다는 것이 이해될 수 있다. 또한, GUI(270)뿐만 아니라 아래에서 논의되는 다른 GUI들에 의해 수신되고 제시되는 데이터가 데이터베이스 서버(104)의 하나 이상의 적절한 데이터베이스 테이블(예를 들어, NLU_Settings 테이블, Topic_Properties 테이블, Topic_Flow 테이블, Global_Topic_Flow 테이블 등)에 저장될 수 있다는 것에 유의할 수 있다.
도 6에 예시된 GUI(270)는 "NLU를 사용한 주제 발견(Topic discovery with NLU)" 스위치 또는 체크 박스(272)를 포함한다. 특정 실시예들에서, 스위치(272)가 선택되거나 활성화되지 않을 때, 가상 에이전트(225)는 위에서 논의된 바와 같이 키워드 기반으로 주제 발견을 수행한다. 그러나, 스위치(272)가 선택되거나 활성화될 때, 가상 에이전트(225)는 도 5의 프로세스(240)의 실시예를 사용하여 사용자 발화들을 프로세싱하도록 구성된다. 예시된 GUI(270)는 또한 상이한 NLU 제공자들(예를 들어, PARLO, IBM WATSON, AMAZON ALEXA)의 미리 정의된 리스트로부터 NLU 제공자에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계되는 "NLU API" 드롭다운 리스트(274)를 포함한다. 이와 같이, 드롭다운 리스트(274)에 의해 나타내어진 NLU 제공자는 위에서 논의된 바와 같이 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)를 생성하기 위해 하나 이상의 NLU 모델(224)과 함께 수신된 사용자 발화들을 제공받을 것이다. 예시된 GUI(270)는 또한 주제 식별을 위한 신뢰도 임계값을 나타내는 0과 1 사이의 실수 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "신뢰도 스코어(Confident score)" 필드(276)를 포함한다. 즉, 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)에서의 의도의 신뢰도 스코어가 신뢰도 임계값보다 높은 때에만, 가상 에이전트(225)가 이 의도와 연관된 주제 흐름을 실행하는 것으로 전환할 것이다.
도 7은 가상 에이전트(225)의 주제 흐름을 구성하는 데 사용되는 GUI(280)의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다. 예시된 GUI(280)는 주제 이름에 대응하는 스트링 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "주제 이름(Topic Name)" 필드(282)뿐만 아니라, 주제 흐름의 주제 설명에 대응하는 스트링 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "설명(Description)" 필드(284)를 포함한다. 예시된 GUI(280)는 구성 중인 주제 흐름에 대해 잠재적인 카테고리들(예를 들어, 인적 자원 카테고리, 컴퓨터 지원 카테고리 등)의 미리 정의된 리스트로부터 주제 흐름의 카테고리에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계되는 "주제 카테고리(Topic Category)" 드롭다운 리스트(286)를 포함한다. 예시된 GUI(280)는 주제 흐름 내에서 사용자 발화들을 프로세싱하기 위해 NLU 서비스(222)에 의해 사용되는 이용 가능한 NLU 모델들(224)(예를 들어, IT 주제들, 인적 자원 주제들, 제품 주문 주제들 등)의 미리 정의된 리스트로부터 NLU 모델 선택을 수신하고 제시하도록 설계되는 "NLU 모델(NLU model)" 드롭다운 리스트(288)를 포함한다. 예시된 GUI(280)는 드롭다운 리스트(288)에 의해 나타낸 바와 같은 선택된 NLU 모델 내에서 정의되는 의도들의 미리 정의된 리스트로부터 선택된 의도를 수신하고 제시하도록 설계되는 "주제 발견을 위한 의도(Intent for topic discovery)" 드롭다운 리스트(290)를 포함한다. 또한, 예시된 GUI(280)는 선택된 NLU 모델 내에서 선택된 의도와 연관되어 정의되는 엔티티들을 나타내는 텍스트 레이블(292)을 포함한다.
특정 실시예들에서, 도 7의 GUI(280)는 설계자가 주제 흐름의 실행을 추가로 제어할 수 있게 하는 추가 요소들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 예시된 GUI(280)는 설계자가 주제 흐름이 실행될 수 있기 전에 충족되어야 하는 조건들의 미리 정의된 세트를 구축할 수 있게 하는 "조건(Condition)" 버튼(294)을 포함한다. 예시된 GUI(280)는 설계자가 주제 흐름의 실행을 유발하도록 권한 부여되는 클라이언트 인스턴스(102)의 특정 역할들 또는 사용자 계정들을 식별할 수 있게 하는 "역할(Role)" 버튼(296)을 포함한다. 또한, 예시된 GUI(280)는 설계자가, 충족될 때, 라이브 에이전트에게 대화를 넘겨주도록 가상 에이전트(225)에게 프롬프트하는 주제 흐름의 실행 동안의 조건들(예를 들어, 특정 의도들 및/또는 엔티티들의 수신)을 정의할 수 있게 하는 "라이브 에이전트 조건(Live Agent Condition)" 버튼(298)을 포함한다. 다른 실시예들에서, GUI(280)는, 가상 에이전트(225)가 대화 도중 상이한 주제 흐름으로 전환될 때, 가상 에이전트(225)가 주제 흐름의 실행을 리턴하고 재개할 것인지를 나타내는 부울 값(Boolean value)을 수신하고 제시하도록 설계되는 "전환된 경우 주제 흐름 재개(Resume Topic Flow If Switched)" 체크 박스를 또한 포함할 수 있다.
도 8은 가상 에이전트(225)의 주제 흐름(312)을 설계하는 데 사용되는 GUI(310)의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다. 예시된 GUI(280)는 예시적인 주제 흐름(282)의 일부를 시각적으로 묘사하는 흐름 섹션(314)을 포함한다. 예시된 GUI(310)는 또한 GUI(310)의 흐름 섹션(312)에서 선택된 노드의 속성들을 나열하는 속성 섹션(316)을 포함한다. 예시적인 주제 흐름(312)의 예시된 부분은 현재 선택된 사용자 입력 노드 "주문할 아이템들(Items to Order)"(318)을 포함하고, 이와 같이, 이 요소에 대한 속성들은 GUI(310)의 속성 섹션(316)에 제시된다.
예시된 실시예의 경우, GUI(310)의 속성 섹션(316)은 주제 흐름의 이름을 나타내는 스트링 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "이름(Name)" 필드(320)를 포함한다. 예시된 GUI(310)의 속성 섹션(316)은 또한 사용자로부터의 데이터 입력에 응답하여 값이 할당되는 주제 흐름 내의 변수의 이름을 정의하는 스트링 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "변수 이름(Variable Name)" 필드(322)를 포함한다. 예시된 GUI(310)의 속성 섹션(316)은 가상 에이전트(225)가 사용자 입력 노드와 연관된 정보를 요청하기 위해 사용자에게 제공할 수 있는 텍스트를 정의하는 스트링 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "프롬프트(Prompt)" 필드(324)를 포함한다. 특정 프롬프트들은 사용자로부터 자연어 응답을 유발하기 위해 사용자에게 제시되는 질문들일 수 있는 반면, 다른 프롬프트들은 (예를 들어, 마우스, 키보드, 터치스크린 등을 통해) 사용자로부터 입력을 수신하는 사용자 인터페이스 요소들(예를 들어, 버튼들, 체크 박스들, 드롭다운 리스트들 등)을 포함할 수 있다는 것이 이해될 수 있다.
예시된 실시예의 경우, GUI(310)의 속성 섹션(316)은 도 7과 관련하여 위에서 논의된 바와 같은 주제 흐름과 연관된 NLU 모델에서 정의되는 엔티티들로부터 설계자 선택을 수신하고 제시하도록 설계되는 "연관된 엔티티(Associated Entity)" 드롭다운 리스트(326)를 포함한다. 예시된 GUI(310)의 속성 섹션(316)은 또한, 엔티티가 사용자 발화(226)에서 식별되었을 때, 드롭다운 리스트(326)에서 선택된 엔티티가 선택된 사용자 입력 노드(318)를 채우기 위해 적용되어야 하는지 여부를 나타내는 부울 값(예를 들어, 선택됨, 선택되지 않음)을 수신하고 제시하도록 설계되는 "엔티티가 충족되는 경우 노드 스킵(Skip node if the entity is fulfilled)" 체크 박스(328)를 포함한다. 이와 같이, 체크 박스(328)가 선택되고 @desktop 엔티티가 이전에 수신된 사용자 발화 내에서 식별될 때, 주제 흐름(312)은 입력 노드(318)에 대한 입력 데이터로서 이 엔티티 값을 적용한 다음, 주제 흐름에서 다음 노드를 실행하도록 진행할 것이다. "엔티티가 충족되는 경우 노드 스킵" 체크 박스(328)가 선택되지 않을 때, 또는 선택되고 @desktop 엔티티가 이전에 수신된 사용자 발화 내에서 정의되지 않을 때, 입력 노드는 "프롬프트" 필드(324)에 의해 나타내어진 값에 기초하여 사용자 입력 노드의 데이터에 대해 사용자에게 프롬프트할 수 있다.
예시된 실시예의 경우, GUI(310)의 속성 섹션(316)은 가상 에이전트(225)가 사용자가 자연어 발화를 사용하여 프롬프트에 응답할 수 있게 할지 여부를 나타내는 부울 값(예를 들어, 선택됨, 선택되지 않음)을 수신하고 제시하도록 설계되는 "NLU 사용자 입력 있음(With NLU User Input)" 체크 박스(330)를 포함한다. 예를 들어, 이 체크 박스(330)가 선택되고 연관된 엔티티가 이전에 수신된 발화에서 식별되지 않을 때, 가상 에이전트(225)는 "프롬프트" 필드(324)에 의해 나타내어진 값을 사용자에게 프롬프트하고, 사용자가 자연어 발화를 제공함으로써 응답할 수 있게 한다. 이 요소가 선택되지 않고 연관된 엔티티가 이전에 수신된 발화에서 제공되지 않을 때, 가상 에이전트(225)는 "프롬프트" 필드(324)에 의해 나타내어진 텍스트를 사용자에게 제공하고, 사용자가 프롬프트에 응답하기 위해 상호 작용할 수 있는 사용자 인터페이스 요소들(예를 들어, 버튼들, 체크 박스들, 드롭다운 리스트들)을 제공한다.
도 8에 예시된 실시예의 경우, GUI(310)의 속성 섹션(316)은 가상 에이전트(225)가 사용자로부터 사용자 입력 데이터를 성공적으로 수신하는 것에 응답하여 사용자에게 전송할 메시지를 나타내는 스트링 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "확인응답 메시지(Acknowledge Message)" 필드(332)를 포함한다. 예시된 실시예의 경우, GUI(310)의 속성 섹션(316)은, 프롬프트된 사용자로부터 데이터가 수신되지 않을 때, 가상 에이전트(225)가 필드(322)에 나타내어진 "ItemsToOrder" 변수에 할당하는 디폴트 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "디폴트 값(Default Value)" 필드(334)를 포함한다. 다른 실시예들에서, GUI(310)의 속성 섹션(316)은 가상 에이전트(225)가 사용자 입력 노드(318)와 연관된 엔티티가 정의된 신뢰도 임계값 아래의 대응하는 신뢰도 스코어를 갖는 것에 응답하여 사용자에 의해 제공된 입력을 컨펌하기 위해 사용자에게 전송하는 메시지를 나타내는 스트링 값을 수신하고 제시하도록 설계되는 "컨펌 메시지(Confirmation Message)" 필드를 포함한다.
또한, 특정 실시예들에서, 가상 에이전트(225)는 모든 주제 흐름들의 실행의 일부로서 가상 에이전트(225)에 의해 수행되는 단계들의 세트를 정의하는 전역적 주제 흐름을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 9는 가상 에이전트(225)에 의해 실행되는 전역적 주제 흐름(340)의 실시예의 블록도이다. 예시된 전역적 주제 흐름(340)은 가상 에이전트(225)가 사용자와 갖는 모든 자연어 교환에 대해 발생할 특정 활동들을 정의하여, 전반적인 대화 구조가 표준화되고 가상 에이전트(225)와의 모든 사용자 상호 작용들에 걸쳐 균일하도록 할 수 있다. 또한, 전역적 주제 흐름(340)은 모든 대화들에 대한 가상 에이전트(225)의 대화 구조 및 거동을 수정하기 위해 개발자에 의해 조정될 수 있는 중앙 집중식 흐름을 제공한다.
도 9에 예시된 실시예의 경우, 전역적 주제 흐름(340)은 사용자에게 인사말을 출력하도록 구성되는 "인사말(Greetings)" 출력 노드(342)로 시작한다. 개발자는 가상 에이전트(225)와의 모든 대화들이 동일한 적절한 인사말 메시지로 시작하도록 이 노드의 출력을 사용자 정의할 수 있다. 예를 들어, 개발자는 "Hi @user_name, I see you have @task_count tasks listed for today. How can I help you?"와 같은 메시지를 출력하도록 "인사말" 출력 노드(342)를 구성할 수 있다.
전역적 주제 흐름(340)의 예시된 실시예는 인사말 메시지에 응답하여 사용자 발화를 수신하도록 구성되는 "주제 선택기 제어(Topic Picker Control)" 사용자 입력 노드(344)로 계속된다. 사용자 발화를 수신한 이후, 전역적 주제 흐름(340)의 예시된 실시예는 수신된 사용자 발화에 기초하여 적절한 주제 흐름들을 식별하고 실행하도록 구성되는 "주제 발견(Topic Discovery)" 스크립트 노드(346)를 포함한다. 즉, 도 5와 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 가상 에이전트(225)는 사용자 발화를 수신하고, 프로세싱을 위해 NLU 서비스(222)에 사용자 발화를 제공하고, NLU 서비스(222)로부터 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)를 수신한다. 그 후, 가상 에이전트(225)는, 도 7과 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 주제 흐름과 연관되는 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)의 적절하게 높은 신뢰도 의도에 기초하여 실행하기 위한 주제 흐름을 식별하려고 시도한다. 가상 에이전트(225)가 연관된 주제 흐름을 성공적으로 식별할 때, 가상 에이전트(225)는 식별된 주제 흐름으로 전환하고 그 실행을 시작한다. 이와 같이, "주제 발견" 스크립트 노드(346)는, 도 5와 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 주제 발견, 주제 전환, 및 주제 흐름 실행을 핸들링한다는 것이 이해될 수 있다. 이와 같이, 특정 실시예들에서, "주제 발견" 스크립트 노드(346)는 전환된 주제 흐름의 완료 이후에 원래의 주제 흐름이 재개되는지와 같이 주제 전환이 시작되어야 하는 방법을 정의하는 명령들을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, "주제 발견" 스크립트 노드(346)는 또한 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트(248)가 특정 주제 흐름과 연관되는 적절하게 높은 신뢰도 의도를 포함하지 않는 이벤트에서 오류 주제 흐름을 실행하도록 가상 에이전트(225)에게 프롬프트하는 명령들을 포함한다. 특정 실시예들에서, "주제 발견" 스크립트 노드(346)는, 예를 들어, 사용자에 의해 라이브 에이전트가 요청되는 이벤트에서 사용자와의 상호 작용들을 재개하기 위해 라이브 에이전트에게 사용자 발화를 라우팅하는 라이브 에이전트 주제 흐름으로의 전환을 또한 핸들링한다.
하나 이상의 주제 흐름의 실행 완료 시, 전역적 주제 흐름(340)의 예시된 실시예는 사용자에게 프롬프트하고 사용자가 다른 주제를 처리하고 싶어하는지 여부를 나타내는 입력(예를 들어, 자연어 발화)을 수신하도록 구성되는 "그 밖에?(Anything else?)" 사용자 입력 노드(348)(본 명세서에서는 추가 주제 입력 노드로도 지칭됨)가 계속된다. 위에서 논의된 사용자 입력을 위한 다른 프롬프트들에서와 같이, 특정 실시예들에서, 프롬프트는 사용자로부터 자연어 응답을 유발하기 위해 사용자에게 제시되는 질문(예를 들어, "다른 요청들이 있습니까?(Do you have any other requests?)")일 수 있지만, 다른 프롬프트들은 (예를 들어, 마우스, 키보드, 터치스크린 등을 통해) 사용자로부터 비-자연어 입력을 수신하는 사용자 인터페이스 요소들(예를 들어, "예" 버튼 및 "아니오" 버튼)을 포함할 수 있다.
가상 에이전트(225)는 사용자의 응답을 프로세싱하고 결정 노드(350)로 계속되며, 여기서 가상 에이전트(225)는 수신된 사용자 입력이 논의될 추가 주제들을 나타내는지를 결정한다. 노드(348)에서 수신된 사용자 응답이 논의될 추가 주제들을 나타낼 때, 가상 에이전트(225)는, 화살표(352)로 표시된 바와 같이 "주제 선택기 제어" 사용자 입력 노드(344)로 리턴한다. 사용자 응답이 자연어 발화인 실시예들의 경우, 가상 에이전트(225)는 특정 주제 흐름들과 연관되는 적절하게 높은 신뢰도 의도를 식별하기 위해 위에서 논의된 바와 같이 사용자 발화를 프로세싱하도록 NLU 서비스(222)를 사용할 수 있다. 이와 같이, 이러한 실시예들의 경우, 가상 에이전트(225)는 "주제 선택기 제어" 사용자 입력 노드(344)에 식별된 의도를 적용하고, 논의할 추가 주제들에 대해 사용자에게 프롬프트하는 대신 "주제 발견" 스크립트 노드(346)로 진행할 수 있다.
도 9에 예시된 전역적 주제 흐름(340)의 실시예의 경우, 가상 에이전트(225)가 결정 노드(350)에서 사용자가 더 이상 논의될 주제들을 갖고 있지 않다고 결정할 때, 가상 에이전트(225)는 사용자에게 가상 에이전트(225)를 사용한 사용자의 경험에 대해 하나 이상의 질문을 프롬프트하도록 구성되는 "설문 조사(Survey)" 스크립트 노드(354)로 진행할 수 있다. "설문 조사" 스크립트 노드(354)는 프롬프트에 응답하여 사용자 입력을 수신하고, 시스템의 지속적인 개발 동안 개발자에 의한 검토를 위해 사용자의 응답을 저장하도록 추가로 구성된다. 예시된 실시예의 경우, "설문 조사" 스크립트 노드(354)의 실행을 완료한 이후, 가상 에이전트(225)는 전역적 주제 흐름(340)의 실행을 종료한다.
도 10은 가상 에이전트(225)에 대한 전역적 주제 흐름(예를 들어, 도 9의 전역적 주제 흐름(340))을 설계하는 데 사용되는 GUI(360)의 실시예의 시뮬레이션된 스크린샷이다. GUI(360)는 단지 예시에 불과하고, 다른 실시예들에서, GUI(360)는 본 개시내용에 따라 추가 필드들 또는 더 적은 필드들을 포함할 수 있다는 것이 이해될 수 있다. 예시된 GUI(360)는, 예를 들어, 도 9에 예시된 전역적 주제 흐름(340)의 "인사말" 출력 노드(342)에 의해 전역적 주제 흐름의 시작 부분에서 실행될 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계되는 "환영 주제(Welcome topic)" 드롭다운 메뉴(362)를 포함한다. 예시된 GUI(360)는, 예를 들어, 도 9에 예시된 "설문 조사" 스크립트 노드(354)에 의해 전역적 주제 흐름의 끝 부분에서 실행될 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계되는 "설문 조사 주제(Survey topic)" 드롭다운 메뉴(364)를 포함한다.
또한, 도 10에 예시된 GUI(360)는 전역적 주제 흐름의 실행 동안 상이한 조건들에 응답하여 실행될 추가 주제 흐름들을 정의하기 위한 추가 필드들을 포함한다. 예를 들어, 예시된 GUI(360)는 사용자가 전역적 주제 흐름의 실행 동안 라이브 에이전트와 상호 작용하도록 요청하는 것에 응답하여 실행되는 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계되는 "라이브 에이전트 주제(Live Agent topic)" 드롭다운 메뉴(366)를 포함한다. "도움말 탐색 주제(Explore help topic)" 드롭다운 메뉴(368)는 사용자가 가상 에이전트(225)와 상호 작용하는 방법에 대한 도움을 요청하는 것에 응답하여 실행되는 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계된다. "오류 주제(Error Topic)" 드롭다운 메뉴(370)는 전역적 주제 흐름을 실행하는 동안 발생되는 오류에 응답하여 실행되는 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계된다. "종료 주제(Closing topic)" 드롭다운 메뉴(372)는 "설문 조사 주제(Survey topic)" 드롭다운 메뉴(354)에 의해 나타내어진 주제 흐름 이전에 실행될 수 있는 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계된다. "폴백 주제(Fallback topic)" 드롭다운 메뉴(374)는 가상 에이전트(225)가 사용자 발화에 응답하여 대응하는 주제 흐름을 식별할 수 없을 때 실행될 수 있는 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계된다. "그 밖에(Anything else)" 드롭다운 메뉴(376)는 사용자가 프로세싱할 추가 요청들을 갖는지를 결정하기 위해 "그 밖에?" 사용자 입력 노드(348)의 일부로서 실행될 수 있는 주제 흐름에 대한 개발자 선택을 수신하고 제시하도록 설계된다.
본 개시내용의 기술적 효과들은 향상된 자연어 이해(NLU) 능력들을 갖는 가상 에이전트를 포함한다. 개시된 가상 에이전트는 사용자와의 자연어 대화들 동안 주제 선택 및 주제 변경들을 가능하게 한다. 보다 구체적으로, 개시된 가상 에이전트는 수신된 사용자 발화들에서 식별된 의도들에 기초하여 실행할 적절한 주제 흐름들을 선택하도록 설계된다. 또한, 개시된 가상 에이전트는 가상 에이전트와의 대화 동안 자연어 요청들에서 사용자에 의해 전달된 모든 의도들을 저장하고 적용할 수 있으며, 이는 가상 에이전트가 중복 정보를 제공하도록 사용자에게 프롬프트하는 것을 피하게 할 수 있다. 또한, 개시된 가상 에이전트는 전역적 주제 흐름의 생성 및 실행을 지원하며, 이는 가상 에이전트와의 모든 상호 작용들이 미리 정의되고 사용자 정의 가능한(customizable) 패턴을 따를 수 있게 할 수 있다. 이와 같이, 개시된 가상 에이전트는 가상 에이전트의 성능 및 사용성을 향상시키고, 이는 사용자의 전반적인 경험을 향상시킨다.
위에서 설명된 특정 실시예들은 예로서 도시되었으며, 이러한 실시예들은 다양한 수정들 및 대안적인 형태들에 영향을 받을 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 청구범위는 개시된 특정 형태들로 제한되는 것으로 의도되지 않고, 오히려 본 개시내용의 사상 및 범위 내에 속하는 모든 수정들, 균등물들 및 대안들을 포함하도록 의도된 것임이 추가로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 제시되고 청구되는 기술들은 본 기술 분야를 명백하게 향상시키고, 따라서, 추상적이거나 무형적이거나 순전히 이론적인 것이 아닌 물질적 객체들 및 실제적 속성의 구체적인 예들을 참조하고 이에 적용된다.

Claims (20)

  1. 가상 에이전트를 동작시키는 방법으로서,
    상기 가상 에이전트와 복수의 사용자 사이의 각각의 자연어 교환에 대해 실행되는 명령어들을 갖는 일련의 노드들을 정의하는 전역적 주제 흐름(global topic flow)을 실행하는 단계
    를 포함하고, 상기 일련의 노드들은 특정한 순서로 실행되고, 상기 전역적 주제 흐름을 실행하는 단계는,
    상기 전역적 주제 흐름의 주제 발견 노드를 실행하는 단계
    를 포함하고, 상기 주제 발견 노드를 실행하는 단계는,
    사용자 발화(user utterance)를 수신하는 단계;
    자연어 이해(natural language understanding)(NLU) 서비스에 상기 사용자 발화를 제공하는 단계;
    상기 NLU 서비스로부터, 상기 사용자 발화로부터 도출된 스코어링된(scored) 의도들 및 엔티티들의 세트를 수신하는 단계;
    상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 의도가 주제 흐름과 연관된다고 결정하는 것에 응답하여 상기 주제 흐름을 선택하는 단계;
    상기 주제 흐름의 입력 노드들에 상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 엔티티들을 적용하는 단계; 및
    상기 사용자 발화에 응답하기 위해 상기 주제 흐름을 실행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름의 주제 발견 노드를 실행하는 단계는,
    상기 주제 흐름의 실행 동안 제2 사용자 발화를 수신하는 단계;
    상기 NLU 서비스에 제2 사용자 발화를 제공하는 단계;
    상기 NLU 서비스로부터, 상기 제2 사용자 발화로부터 도출된 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트를 수신하는 단계;
    상기 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 제2 의도가 제2 주제 흐름과 연관된다고 결정하는 것에 응답하여 상기 제2 주제 흐름을 선택하는 단계;
    상기 제2 주제 흐름의 데이터 입력 노드들에 상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트, 또는 상기 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트, 또는 이들의 조합으로부터의 엔티티들을 적용하는 단계; 및
    상기 제2 사용자 발화에 응답하기 위해 상기 제2 주제 흐름을 실행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름의 주제 발견 노드는 상기 제2 주제 흐름의 실행을 완료한 이후에 상기 주제 흐름의 실행을 재개하도록 구성되는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름을 실행하는 단계는 상기 주제 발견 노드를 실행하는 단계 이전에 미리 정의된 인사말을 출력하는 상기 전역적 주제 흐름의 인사말 노드를 실행하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름을 실행하는 단계는,
    상기 주제 발견 노드를 실행하는 단계 이후에 논의될 추가 주제들에 관한 미리 정의된 프롬프트를 출력하는 상기 전역적 주제 흐름의 추가 주제 노드를 실행하는 단계;
    상기 미리 정의된 프롬프트에 응답하여 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
    그 다음에, 상기 미리 정의된 프롬프트에 응답하여 수신된 상기 사용자 입력에 기초하여 상기 주제 발견 노드의 실행을 반복하는 상기 전역적 주제 흐름의 결정 노드를 실행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 사용자 입력은 제2 사용자 발화이고,
    상기 방법은,
    상기 NLU 서비스에 상기 제2 사용자 발화를 제공하는 단계;
    상기 NLU 서비스로부터, 상기 제2 사용자 발화로부터 도출된 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트를 수신하는 단계; 및
    상기 제2 사용자 발화로부터 도출된 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트에 기초하여 논의될 추가 주제를 식별하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 미리 정의된 프롬프트는 사용자 인터페이스 요소들을 포함하고, 상기 사용자 입력을 수신하는 단계는 상기 미리 정의된 프롬프트의 사용자 인터페이스 요소들과의 사용자 상호 작용들에 기초하여 상기 사용자 입력을 수신하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름을 실행하는 단계는,
    상기 결정 노드를 실행하는 단계 이후, 미리 정의된 설문 조사(survey) 질문을 출력하고, 상기 미리 정의된 설문 조사 질문에 응답하여 제2 사용자 입력을 수신 및 저장하기 위해 상기 전역적 주제 흐름의 설문 조사 노드를 실행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  9. 가상 에이전트 시스템으로서,
    상기 가상 에이전트와 복수의 사용자 사이의 각각의 자연어 교환에 대해 실행되는 명령어들을 갖는 일련의 노드들을 정의하는 전역적 주제 흐름을 저장하도록 구성되는 적어도 하나의 메모리 - 상기 일련의 노드들은 특정한 순서로 실행됨 -; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 전역적 주제 흐름을 실행하여 상기 가상 에이전트 시스템으로 하여금 주제 발견 노드를 실행하는 동작을 포함하는 동작들을 수행하게 하도록 구성되고, 상기 주제 발견 노드는,
    사용자로부터 사용자 발화를 수신하고;
    자연어 이해(NLU) 서비스에 상기 사용자 발화를 제공하고;
    상기 NLU 서비스로부터, 상기 사용자 발화로부터 도출된 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트를 수신하고;
    상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 의도가 주제 흐름과 연관된다고 결정하는 것에 응답하여 상기 주제 흐름을 선택하고;
    상기 주제 흐름의 입력 노드들에 상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 엔티티들을 적용하고;
    상기 사용자 발화에 응답하기 위해 상기 주제 흐름을 실행하도록 구성되는, 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 일련의 노드들은 상기 전역적 주제 흐름에서 상기 주제 발견 노드 이전에 실행되는 인사말 노드를 포함하고, 상기 전역적 주제 흐름의 인사말 노드는 상기 사용자에게 미리 정의된 인사말을 출력하도록 구성되는, 시스템.
  11. 제9항에 있어서, 상기 일련의 노드들은 상기 전역적 주제 흐름에서 상기 주제 발견 노드 이후에 실행되는 추가 주제 노드를 포함하고, 상기 전역적 주제 흐름의 추가 주제 노드는,
    상기 사용자가 논의될 추가 주제들을 갖는지를 묻는 미리 정의된 프롬프트를 상기 사용자에게 출력하고;
    상기 미리 정의된 프롬프트에 응답하여 상기 사용자로부터 입력을 수신하도록 구성되는, 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 일련의 노드들은 상기 전역적 주제 흐름에서 상기 추가 주제 노드 이후에 실행되는 결정 노드를 포함하고, 상기 전역적 주제 흐름의 결정 노드는,
    상기 미리 정의된 프롬프트에 응답하여 상기 사용자로부터 수신된 입력에 기초하여 상기 주제 발견 노드의 실행을 반복하도록 구성되는, 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 일련의 노드들은 상기 전역적 주제 흐름에서 상기 결정 노드 이후에 실행되는 설문 조사 노드를 포함하고, 상기 설문 조사 노드는,
    상기 사용자에게 미리 정의된 설문 조사 질문을 출력하고;
    상기 미리 정의된 설문 조사 질문에 응답하여 사용자 입력을 수신 및 저장하도록 구성되는, 시스템.
  14. 컴퓨팅 시스템의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장한 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령어들은,
    가상 에이전트와 복수의 사용자 사이의 각각의 자연어 교환에 대해 실행되는 명령어들을 갖는 일련의 노드들을 정의하는 전역적 주제 흐름을 실행하기 위한 명령어들을 포함하고, 상기 일련의 노드들은 특정한 순서로 실행되고, 상기 전역적 주제 흐름은,
    상기 전역적 주제 흐름의 주제 발견 노드를 실행하기 위한 명령어들을 포함하고, 상기 주제 발견 노드는,
    사용자로부터 사용자 발화를 수신하고,
    자연어 이해(NLU) 서비스에 상기 사용자 발화를 제공하고,
    상기 NLU 서비스로부터, 상기 사용자 발화로부터 도출된 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트를 수신하고,
    상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 의도가 주제 흐름과 연관된다고 결정하는 것에 응답하여 상기 주제 흐름을 선택하고,
    상기 주제 흐름의 입력 노드들에 상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 엔티티들을 적용하고,
    상기 사용자 발화에 응답하기 위해 상기 주제 흐름을 실행하기 위한
    명령어들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  15. 제14항에 있어서, 상기 주제 발견 노드는,
    상기 주제 흐름의 실행 동안 제2 사용자 발화를 수신하고,
    상기 NLU 서비스에 제2 사용자 발화를 제공하고,
    상기 NLU 서비스로부터, 상기 제2 사용자 발화로부터 도출된 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트를 수신하고,
    상기 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트로부터의 제2 의도가 제2 주제 흐름과 연관된다고 결정하는 것에 응답하여 상기 제2 주제 흐름을 선택하고,
    상기 제2 주제 흐름의 데이터 입력 노드들에 상기 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트, 또는 상기 제2 스코어링된 의도들 및 엔티티들의 세트, 또는 이들의 조합으로부터의 엔티티들을 적용하고,
    상기 제2 사용자 발화에 응답하기 위해 상기 제2 주제 흐름을 실행하기 위한
    명령어들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  16. 제15항에 있어서, 상기 주제 발견 노드는,
    상기 제2 주제 흐름의 실행을 완료한 이후에 상기 주제 흐름의 실행을 재개하기 위한 명령어들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  17. 제14항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름은,
    상기 주제 발견 노드 실행 이전에 상기 전역적 주제 흐름의 인사말 노드를 실행하기 위한 명령어들을 포함하고, 상기 인사말 노드는 상기 사용자에게 미리 정의된 인사말을 출력하기 위한 명령어들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  18. 제14항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름은,
    상기 주제 발견 노드 실행 이후에 상기 전역적 주제 흐름의 추가 주제 노드를 실행하기 위한 명령어들을 포함하고, 상기 추가 주제 노드는,
    상기 사용자가 논의될 추가 주제들을 갖는지를 묻는 미리 정의된 프롬프트를 상기 사용자에게 출력하고,
    상기 미리 정의된 프롬프트에 응답하여 상기 사용자로부터 입력을 수신하기 위한
    명령어들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  19. 제18항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름은,
    상기 추가 주제 노드 실행 이후에 상기 전역적 주제 흐름의 결정 노드를 실행하기 위한 명령어들을 포함하고,
    상기 결정 노드는, 상기 사용자로부터 수신된 입력에 기초하여 상기 사용자가 논의될 추가 주제들을 갖는다고 결정하는 것에 응답하여, 상기 주제 발견 노드의 실행을 반복하기 위한 명령어들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  20. 제19항에 있어서, 상기 전역적 주제 흐름은,
    상기 결정 노드를 실행한 이후에 상기 전역적 주제 흐름의 설문 조사 노드를 실행하기 위한 명령어들
    을 포함하고, 상기 설문 조사 노드는,
    상기 사용자에게 미리 정의된 설문 조사 질문을 출력하고,
    상기 미리 정의된 설문 조사 질문에 응답하여 상기 사용자로부터의 추가 입력을 수신 및 저장하기 위한
    명령어들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
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