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의도 신뢰도 점수 사용
사용자가 말을 하면 Amazon Lex V2는 자연어 이해(NLU)를 사용하여 사용자의 요청을 이해하고 적절한 의도를 제시합니다. 기본적으로 Amazon Lex V2는 봇이 정의한 가장 가능성이 높은 의도를 반환합니다.
경우에 따라 Amazon Lex V2에서 가장 가능성이 높은 의도를 파악하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 모호한 말을 하거나 비슷한 의도가 두 개 있을 수 있습니다. 적절한 의도를 판단하는 데 도움이 되도록 해석 목록의 NLU 신뢰도 점수와 도메인 지식을 결합할 수 있습니다. 신뢰도 점수는 Amazon Lex V2가 제공하는 등급으로, 의도가 올바른 의도라고 확신하는 정도를 나타냅니다.
해석 내에서 두 의도 간의 차이를 확인하기 위해 두 의도의 신뢰도 점수를 비교할 수 있습니다. 예를 들어 한 의도의 신뢰도 점수가 0.95이고 다른 의도의 신뢰도 점수가 0.65이면 첫 번째 의도가 올바른 것일 수 있습니다. 하지만 한 의도의 점수가 0.75점이고 다른 의도의 점수가 0.72인 경우 애플리케이션에서 도메인 지식을 사용하여 구별할 수 있는 모호함이 두 가지 의도 사이에 있습니다.
신뢰도 점수를 사용하여 의도의 표현 변경이 봇의 동작에 영향을 미치는지 확인하는 테스트 애플리케이션을 만들 수도 있습니다. 예를 들어 표현 세트를 사용하여 봇의 의도에 대한 신뢰도 점수를 얻은 다음 새 표현으로 의도를 업데이트할 수 있습니다. 그런 다음 신뢰도 점수를 확인하여 개선이 있었는지 확인할 수 있습니다.
Amazon Lex V2가 반환하는 신뢰도 점수는 비교 값입니다. 절대 점수로서 의존해서는 안됩니다. 점수는 Amazon Lex V2의 개선 사항에 따라 변경될 수 있습니다.
Amazon Lex V2는 각 응답의 interpretations
구조에서 가장 가능성이 높은 의도와 최대 4개의 대체 의도를 관련 점수와 함께 반환합니다. 다음 JSON 코드는 RecognizeText 작업의 응답 interpretations
구조를 보여줍니다.
"interpretations": [ { "intent": { "confirmationState": "string", "name": "string", "slots": { "string" : { "value": { "interpretedValue": "string", "originalValue": "string", "resolvedValues": [ "string" ] } } }, "state": "string" }, "nluConfidence": number } ]
AMAZON.FallbackIntent
Amazon Lex V2는 두 가지 상황에서 AMAZON.FallbackIntent
를 최상위 의도로 반환합니다:
-
가능한 모든 의도의 신뢰도 점수가 신뢰 임계값보다 낮은 경우. 기본 임계값을 사용하거나, 직접 자신의 임계값을 설정할 수도 있습니다.
AMAZON.KendraSearchIntent
를 구성한 경우 이 상황에서도 Amazon Lex V2가 이를 반환합니다. -
AMAZON.FallbackIntent
에 대한 해석 신뢰도가 다른 모든 의도의 해석 신뢰도보다 높은 경우.
Amazon Lex V2는 AMAZON.FallbackIntent
에 대한 신뢰도 점수를 표시하지 않습니다.
신뢰도 임계값 설정 및 변경
신뢰도 임계값은 0.00에서 1.00 사이의 숫자여야 합니다. 다음과 같은 방식으로 봇의 각 언어에 대한 임계값을 설정할 수 있습니다.
Amazon Lex V2 콘솔 사용
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언어 추가를 사용하여 봇에 언어를 추가할 때 임계값을 설정하려면 신뢰도 점수 임계값 패널에 원하는 값을 삽입할 수 있습니다.
-
임계값을 업데이트하려면 언어 세부 정보 패널에서 봇에 맞는 언어로 편집을 선택하면 됩니다. 그런 다음 신뢰도 점수 임계값 패널에 원하는 값을 삽입합니다.
API 작업 사용
-
임계값을 설정하려면 CreateBotLocale 작업의
nluIntentConfidenceThreshold
파라미터를 설정하십시오. -
신뢰 임계값을 업데이트하려면 UpdateBotLocale 작업의
nluIntentConfidenceThreshold
파라미터를 설정하십시오.
세션 관리
Amazon Lex V2가 사용자와의 대화에서 사용하는 의도를 변경하려면 대화 상자 코드 후크 Lambda 함수의 응답을 사용하거나 사용자 지정 애플리케이션에서 세션 관리 API를 사용할 수 있습니다.
Lambda 함수 사용
Lambda 함수를 사용하는 경우 Amazon Lex V2는 함수에 대한 입력이 포함된 JSON 구조를 사용하여 함수를 호출합니다. JSON 구조는 Amazon Lex V2가 사용자 표현에 대한 가장 가능성이 높은 의도로 식별한 의도가 포함된, currentIntent
로 불리는 필드를 포함합니다. JSON 구조에는 사용자의 의도를 충족시킬 수 있는 추가 의도를 최대 4개까지 포함하는 alternativeIntents
필드도 포함됩니다. 각 의도에는 Amazon Lex V2가 의도에 할당한 신뢰도 점수가 포함된, nluIntentConfidenceScore
라고 불리는 필드가 포함되어 있습니다.
대체 의도를 사용하려면 Lambda 함수의 ConfirmIntent
또는 ElicitSlot
대화 작업에서 해당 의도를 지정합니다.
자세한 내용은 AWS Lambda 함수를 사용하여 사용자 지정 로직 활성화 섹션을 참조하세요.
세션 관리 API 사용
현재 의도와 다른 의도를 사용하려면 PutSession 작업을 사용하세요. 예를 들어 Amazon Lex V2가 선택한 의도보다 첫 번째 대안이 더 낫다고 판단되면 PutSession
작업을 사용하여 의도를 변경하여 사용자가 상호 작용하는 다음 의도가 선택한 의도가 되도록 할 수 있습니다.
자세한 내용은 Amazon Lex V2 API를 사용한 세션 관리 섹션을 참조하세요.