지식 그래프와 대화형 AI의 강력한 시너지

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이제 "만약"의 문제가 아니에요. 대화형 AI가 우리의 업무 방식을 바꿀 거라는 건 확실하죠. 중요한 건 "얼마나 많이" 바꿀 거냐는 거죠. OpenAI의 ChatGPT가 보여준 폭발적인 성장세와 현재 Microsoft의 AI 기반 Bing, 그리고 Google의 Bard를 보면, 소비자들의 대화형 AI에 대한 니즈가 엄청나다는 걸 알 수 있어요. 대화형 AI 시장 규모는 2028년에는 460억 달러에 이를 것으로 예상된다고 하니, 2021년 약 100억 달러에서 엄청나게 성장하는 거죠.

대화형 AI에 대한 수요는 단순히 Large Language Model의 성능을 넘어선 문제예요. 많은 기업들이 비즈니스 성과를 개선할 수 있는 유용한 정보를 찾고, 드러내고, 공유하는 데 어려움을 겪고 있는데, 그 이유는 정보가 여기저기 흩어져 있기 때문이죠. 하지만 오랫동안 Neo4j를 사용해 구축해온 Knowledge Graph는 정보를 훨씬 빠르게 보여주고 프로젝트와 일정을 가속화하는 데 도움이 되는 내부 챗봇을 구축하는 데 매우 효과적이라는 것이 입증되었어요.

Neo4j Graph Data Science에서 사용되는 Knowledge Graph가 대화형 AI를 강화하는 데 도움이 되는 네 가지 주요 방법을 한번 살펴볼까요?

1. 상황 인식 (Context Awareness): 명시적으로 언급되지 않은 다양한 엔터티 간의 관계를 모델링해서 대화의 맥락을 이해하는 거예요. 도메인 내 엔터티 간의 의미와 관계를 파악함으로써 챗봇은 사용자 메시지의 의도를 해석하고, 추가 설명을 요청하고, 더 개인화된 응답을 제공할 수 있게 되죠.
2. 개인화 (Personalization): 대화를 맞춤화하는 데 도움이 되는 사용자 프로필을 구축하는 거예요. 챗봇은 사용자의 관심사, 선호도 및 과거 상호 작용을 캡처해서 사용자의 상황과 관련된 제품, 서비스 또는 정보를 추천할 수 있어요.
3. Natural Language Understanding: Natural Language Processing(NLP)과 Knowledge Graph의 결합을 통해 사용자 쿼리의 의미를 이해하는 거예요. Knowledge Graph 추론 및 완성은 NLP, 그래프 알고리즘 및 Machine Learning을 활용해서 챗봇이 사용자 쿼리의 의미를 더 잘 이해하도록 도와줄 수 있어요. 이를 통해 챗봇은 더욱 관련성 높고 유용한 응답을 제공할 수 있게 되는 거죠.
4. 다중 모드 상호 작용 (Multi-modal Interaction): 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 등 다양한 정보를 Knowledge Graph로 표현하는 거예요. 이는 챗봇이 시각적 자료를 포함하거나 주제에 대한 추가 세부 정보를 제공하는 등 더욱 정교한 응답을 제공할 수 있다는 것을 의미해요.

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