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Research Article

대규모 언어 모델과 지식 그래프 기반 도메인 특화 상담 챗봇 플랫폼
Domain-Specific Counseling Chatbot Platform Based on Large-Scale Language Models and Knowledge Graphsm

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  • 발행기관
    한국인공지능교육학회 바로가기
  • 간행물
    인공지능연구 논문지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    Vol.4 No.3 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.55-65
  • 저자
    노연수, 이웅회, 이세훈, 이예슬
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A443407

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원문정보

초록

영어
The current counseling services have limitations such as limited counseling hours and delayed responses in online counseling. While these problems can be addressed by implementing chatbot systems, chatbots based on pattern matching face difficulties in considering all conversation scenarios. Although leveraging the contextual understanding and sentence generation abilities of large-scale language models can overcome these limitations, probabilistic responses, lack of accuracy in specific domains, and inconsistencies in responses still remain clear limitations. In this study, to overcome these issues, we propose a counseling chatbot platform based on the combination of large-scale language models and knowledge graphs using the LangChain framework. By implementing a chatbot in the college admissions domain using this platform, we have demonstrated improvements in accuracy in specific domains, flexibility in knowledge updates, and efficiency.
한국어
현행 상담 서비스는 제한된 상담 시간과 온라인 상담의 답변 지연이라는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제들은 챗봇 시스템을 도 입함으로써 해결할 수 있지만, 패턴 매칭을 기반으로 한 챗봇은 모든 대화 시나리오를 고려하는 데 어려움이 있다. 대규모 언어 모 델의 문맥 이해와 문장 생성 능력을 활용하면 이러한 한계를 극복할 수 있지만, 확률적인 응답, 특정 도메인에서의 정확도 부족, 응 답의 불일치 등은 여전히 분명한 한계로 남아있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 랭체인 프레임워크를 기반으로 대 규모 언어 모델과 지식 그래프의 결합을 통한 검색 증강 생성 기반의 상담 챗봇 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼을 활용하여 대학 입 시 도메인 영역의 챗봇을 구현함으로써, 특정 도메인에서의 정확도 향상과 지식 업데이트의 유연성, 그리고 효율성을 입증하였다.

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구 고찰
1. 기존 챗봇 분석
2. 프롬프트 기술
3. 검색 증강 생성
II. 상담 플랫폼 설계
1. 지식 그래프 및 검색 증강 생성
2. 시스템 구성
IV. 실험 및 평가
1. 실험 환경
2. 실험 결과
3. 평가
V. 결론
References

키워드

대규모 언어 모델 지식 그래프 프롬프트 엔지니어링 검색 증강 생성 대학 입시 챗봇 Large-Scale Language Models Knowledge Graph Prompt Engineering Retrieval-Augmented Generation College Admission Chatbot

저자

  • 노연수 [ Yeon-Su Noh | 인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 ] Corresponding Author
  • 이웅회 [ Ung-Hoe Lee | 인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 ]
  • 이세훈 [ Se-Hoon Lee | 인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 ]
  • 이예슬 [ Ye-Seol Lee | KC미래기술(주) 연구소 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국인공지능교육학회 [Korean Association of Artificial Intelligence Education]
  • 설립연도
    2019
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    인공지능 기반의 융합 사회의 도래로 사회 전반에서 인공지능의 소양과 역량에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 알파고 이후 인공지능은 우리 생활의 일부가 되고 있고 인공지능 기술이 융합 산업의 핵심으로 대두되었습니다. 인공지능기술이 다른 분야를 만났을 때 창출되는 가치는 자동차, 반도체, 스마트폰의 부가가치를 모두 합친 것보다 초월하고 있고 인공지능 역량을 가진 인재는 세상의 변화를 주도하는 막강한 영향력을 갖게 되었습니다. 이러한 인재의 양성은 혁신 기업의 존망을 좌우하게 되었고 국가의 경쟁력으로 이어지고 있습니다. 이것이 인공지능교육의 필요성이며 이를 이끌 단체로서 인공지능교육학회가 있습니다. 한국인공지능교육학회는 인공지능 기술과 융합적 역량을 가진 인재를 양성하고 미래 사회에서 인공지능이 인간을 위한 기술로 전개될 수 있도록 교육의 기반을 마련하고자 합니다. 학회에서는 인공지능에 관한 산학연 연계의 학문을 발전시키고 국가 발전에 기여하는 인재를 양성하는 등 다양한 방면에서 인공지능교육의 발전을 위해 노력하겠습니다. 또한 글로벌 인공지능과 융합 기술 분야에서 우리나라가 선도할 수 있도록 다양한 연구와 학술활동 그리고 국내외 공유의 장을 만들어 가도록 하겠습니다 .

간행물

  • 간행물명
    인공지능연구 논문지 [Journal of The Korean Association of Artificial Intelligence Education]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    2733-404X
  • 수록기간
    2020~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 000 DDC 006

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