Amazon Lex 기능

개요

Amazon Lex는 음성 및 텍스트 대화형 인터페이스를 애플리케이션에 설계, 구축, 테스트, 배포하기 위해 고급 자연어 모델을 사용하는 완전관리형 인공 지능(AI) 서비스입니다. Lex를 AWS Lambda와 통합하면 데이터 검색 및 업데이트를 위한 백엔드 비즈니스 로직을 실행하는 함수를 손쉽게 트리거할 수 있습니다. 구축한 후에는 고객 센터, 채팅 및 텍스트 플랫폼, IoT 디바이스에 직접 봇을 배포할 수 있습니다. Lex의 풍부한 인사이트와 사전 구축된 대시보드를 사용하여 지표를 추적할 수 있습니다. 

Amazon Lex + 생성형 AI

Amazon Lex는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 활용하여 빌더 및 고객 경험을 개선합니다. 대화형 AI에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 개발자들은 인간과 유사한 상호 작용을 통해 챗봇을 개선할 방법을 모색하고 있습니다. 이와 관련하여 대규모 언어 모델은 자주 묻는 질문에 자동으로 응답하고, 고객 감정과 통화 의도를 분석하여 통화를 적절하게 라우팅하고, 에이전트에게 도움이 되는 대화 요약을 생성하고, 일반적인 고객 문의에 대한 이메일이나 채팅 응답을 자동으로 생성함으로써 매우 유용할 수 있습니다. 이 차세대 AI 기반 도우미는 고객 만족도를 높이는 원활한 셀프 서비스 경험을 제공합니다.

Amazon Lex는 빌더 및 최종 사용자 경험의 모든 부분에 생성형 AI를 주입하여 억제력을 강화하는 동시에 점점 더 복잡해지는 사용 사례를 자신 있게 해결하기 위해 만들어졌습니다. Amazon Lex의 다음과 같은 기능은 개발자와 사용자 모두의 역량을 강화하기 위해 출시되었습니다. 
 

Page Topics

생성형 AI 자연스러운 대화 빌더 생산성 AWS 서비스 통합 고객 센터 통합

생성형 AI

빌더는 권한이 있는 지식 소스를 쿼리하고 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델을 활용하여 정확한 응답을 제공하는 새로운 의도 유형을 활용하여 자주 묻는 고객 질문에 대한 대화형 답변을 손쉽게 활성화할 수 있습니다. 이 검색 증강 생성(RAG) 기반 솔루션은 사용자 지정된 대화형 요청 및 응답 프레임워크를 제공하여 자동화된 답변을 빠르고 안정적으로 고객에게 제공하고 셀프 서비스를 추가로 개선합니다.

이 기능은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 네이티브 NLU로 확인할 수 없는 슬롯 값을 확인합니다. 기본적인 질문에 대한 자유 형식의 응답을 제공하면 LLM의 향상된 추론 기능을 통해 슬롯 정의로 해석 가능한 지정된 형식으로 응답이 확인됩니다. 

봇 개발 시 사용자의 프롬프트를 기반으로 완벽하게 기능하는 봇을 만들 수 있는 생성형 AI 기반 도구입니다. 자연어 설명을 제공하여 기본 봇을 생성한 후 추가로 조정할 수 있습니다. 

이제 다양한 샘플 발화를 자동으로 생성하여 최소한의 노력으로 의도 분류의 정확도를 개선할 수 있습니다. 의도 훈련을 위한 샘플 발화는 LLM을 사용하여 의도에 이름, 설명 및 기존 발화를 기반으로 제공됩니다. 

자연스러운 대화

Amazon Lex는 음성 언어 처리 시스템을 생성할 수 있는 자동 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 제공합니다. Amazon Lex는 봇 개발자가 제공한 몇 가지 샘플 표현을 바탕으로 사용자가 의도를 표현하는 다양한 방법을 학습할 수 있습니다. 음성 언어 처리 시스템은 자연어 음성과 텍스트 입력을 받아서, 입력 위에 숨겨진 의도를 이해하고, 적절한 응답을 호출하여 사용자 의도를 충족합니다. 

대화가 전개되는 동안 표현을 정확하게 분류할 수 있으려면 연속적인 대화 전반에서 컨텍스트를 관리해야 합니다. Amazon Lex는 컨텍스트 관리를 기본적으로 지원하므로 사용자는 사용자 지정 코드 없이 직접 컨텍스트를 관리할 수 있습니다. 초기 전제 의도를 충족하면 “컨텍스트”를 생성하여 관련 의도를 호출할 수 있습니다. 이는 봇 설계를 단순화하고 대화 관련 경험 생성을 촉진합니다. Amazon Lex를 사용하면 대화를 나누면서 모호성을 없앨 수 있습니다. 

Amazon Lex 봇은 연속적인 대화를 주고받을 수 있는 기능을 제공합니다. 의도가 파악되면 해당 의도를 이행하는 데 필요한 정보가 사용자에게 표시됩니다(예를 들어 "호텔 예약"이 의도인 경우 위치, 체크인 날짜, 숙박 일수 등이 사용자에게 표시됩니다). Amazon Lex는 챗봇에 연속 대화를 구축할 수 있는 간편한 방법을 제공합니다. 봇 사용자로부터 수집하려는 슬롯/파라미터와 이에 상응하는 메시지를 나열하기만 하면 Amazon Lex에서 적절한 슬롯을 표시하여 대화를 오케스트레이션합니다.

Amazon Lex 음성 인식 엔진은 전화 오디오(8kHz 샘플링 주기)를 사용해 훈련되었기 때문에 전화 사용 사례에서 향상된 음성 인식 정확도를 제공합니다. Amazon Lex로 대화 봇을 구축할 때 8kHz 지원을 사용하면 콜 센터 애플리케이션 또는 헬프 데스크와 같은 전화 음성 상호 작용에서 더 높은 품질을 제공할 수 있습니다. 또한 Lex는 대기 및 계속, 개입 지원, 지능형 일시 중지와 같은 고급 기능을 지원하여 더욱 자연스러운 대화를 제공합니다. 

빌더 생산성

Visual Conversation Builder 

Amazon Lex 콘솔 안에 있는 Visual Conversation Builder는 봇을 빠르게 구축할 수 있는 끌어서 놓기 방식의 대화 빌더입니다. 대화 노드를 연결하기만 하면 노 코드 환경에서 대화 설계를 손쉽게 반복하고 테스트할 수 있습니다. 이 빌더는 모든 사용자가 정교하고 자연스러운 자동 상호 작용을 빠르게 구축하고 대화 의도를 한 눈에 보며 변경 사항이 수행될 때 시각적 피드백을 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. 

스트리밍 대화

자연스러운 대화는 그 중간에 휴지와 중단이 발생합니다. 예를 들어 전화를 건 사람은 대화를 잠시 멈추거나 전화를 끊지 않고 기다릴 것을 요청한 다음 결제를 위한 신용 카드 정보를 찾는 등 질문에 답하는 데 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. 스트리밍 대화 API를 사용하면 대화를 잠시 멈추고 봇을 구성하면서 중단을 직접 처리할 수 있습니다. 가상 콜 센터 상담원 또는 스마트 어시스턴트의 대화 기능을 빠르게 개선할 수 있습니다.

Automated Chatbot Designer

Amazon Lex V2는 기존 대화 기록을 활용하여 봇 설계를 간소화하는 Automated Chatbot Designer를 제공합니다. 이 디자이너는 스크립트를 분석하고 의도와 슬롯 유형이 포함된 초기 봇 설계를 제안합니다. 그러면 사용자가 프롬프트를 추가하고 봇을 테스트하고 배포하여 설계를 맞춤화할 수 있습니다.

테스트 워크벤치

테스트 워크벤치를 사용하면 테스트 세트를 작성하고 실행하여 새로운 사용 사례 및 업데이트를 추가하는 데 따른 봇 성능을 측정할 수 있습니다. 변경 후에는 Lex가 이전 사용자 상호 작용에서 오디오 및 텍스트 기반 테스트 세트를 자동으로 생성하도록 하여, 봇이 성능 기준을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 그러면 Lex가 집계된 결과를 제공하고 음성 기록, 의도 매칭 및 슬롯 확인에 대한 자세한 인사이트를 보여줍니다. 

분석

Lex Analytics를 사용하면 총 대화 수 및 의도 인식률과 같은 주요 지표에 대한 자세한 정보를 보여주는 사전 구축된 대시보드에 액세스할 수 있습니다. 분석을 사용하면 대화에서 사람들이 실패하는 부분과 사용자가 의도를 탐색하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.

강력한 수명 주기 관리 기능

Amazon Lex를 사용하면 생성하는 의도, 슬롯 유형 및 봇에 버전 관리를 적용할 수 있습니다. 버전 관리 및 롤백 메커니즘 구현을 사용하면 다중 개발자 환경에서 테스트하고 배포할 때 손쉽게 코드를 유지 관리할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Lex 봇에 "프로덕션", "개발" 및 "테스트"와 같은 여러 개의 별칭을 생성하고 각 봇에 서로 다른 버전을 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 봇을 지속적으로 개선 및 변경하고 하나의 별칭으로 새 버전을 릴리스할 수 있으므로 봇의 새 버전을 배포할 때 모든 클라이언트를 업데이트할 필요가 없습니다.

클릭 한 번으로 여러 플랫폼에 배포

Amazon Lex를 사용하면 간단하게 Amazon Lex 콘솔에서 직접 채팅 서비스에 봇을 게시할 수 있으므로 다중 플랫폼 개발 작업이 줄어듭니다. 풍부한 서식 기능은 Facebook Messenger, Slack 및 Twilio SMS와 같은 채팅 플랫폼에 맞게 구성된 직관적인 사용자 환경을 제공합니다.

AWS 서비스 통합

Amazon Bedrock은 API를 통해 Amazon 및 주요 AI 스타트업의 파운데이션 모델을 사용할 수 있는 서비스입니다. 다양한 모델 중에서 선택하여 생성형 AI 기능을 구동할 수 있습니다. Amazon Lex는 Bedrock을 활용하여 이러한 파운데이션 모델로 빌더 경험과 최종 사용자 경험을 개선합니다. 

Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스로, 이를 사용하면 말하는 애플리케이션을 만들고 완전히 새로운 유형의 음성 지원 제품을 개발할 수 있습니다. Polly를 사용하면 사용자와의 음성 상호 작용에서 응답할 수 있습니다. Amazon Polly는 표준 TTS 음성 외에도, 새로운 기계 학습 방식을 통해 말하기 품질을 더욱 높이는 NTTS(신경망 텍스트 음성 변환) 음성을 제공합니다.

Amazon Lex는 데이터 검색, 업데이트 및 비즈니스 로직 실행을 위해 AWS Lambda와의 통합을 기본적으로 지원합니다. 이 서버리스 컴퓨팅 파워를 사용하면 봇 개발에 집중하면서 힘들이지 않고 대규모로 비즈니스 로직을 실행할 수 있습니다. Lambda에서 AWS Lambda를 사용하여 기존 엔터프라이즈 애플리케이션 및 데이터베이스와 손쉽게 통합할 수도 있습니다. 통합 코드를 작성하기만 하면 외부 시스템에서 데이터를 전송 또는 검색해야 할 때 AWS Lambda에서 코드를 자동으로 실행합니다. 대화 상태 유지를 위해 Amazon DynamoDB에 액세스하고 최종 사용자에게 알리기 위해 Amazon SNS에 액세스하는 등 다양한 AWS 서비스에 액세스할 수 있습니다. 

고객 서비스 대화는 종종 특정 질문에 답하기 위한 특정 정보를 찾는 것과 관련됩니다. Amazon Kendra는 매우 정확하고 사용하기 쉬운 기계 학습 기반 지능형 검색 서비스입니다. Kendra 검색 의도를 추가하면 구조화되지 않은 설명서 및 FAQ에서 가장 정확한 답변을 찾을 수 있습니다. 봇을 정의할 때 의도의 검색 인덱스 파라미터를 간편하게 정의하여 봇의 정보 제공 기능을 확장할 수 있습니다.

고객 센터 통합

Amazon Lex는 기본적으로 AWS의 옴니채널 클라우드 콜 센터인 Amazon Connect와 통합되어 개발자가 채팅이나 전화를 통해 고객 쿼리를 처리할 수 있는 대화형 봇을 개발할 수 있습니다. API를 사용하면 어떤 고객 센터 애플리케이션에도 Amazon Lex를 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Connect 통합을 참조하세요.

Genesys Cloud CX는 전화, 문자, 채팅 등 다양한 채널에서 고객과 인사이트 경험을 통합하는 클라우드 콜 센터 솔루션입니다. Genesys Cloud 플랫폼에 음성 및 텍스트 봇을 배포하여 셀프 서비스 경험을 지원하고 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 자세한 내용은 Genesys Cloud 통합을 참조하세요.

Amazon Chime SDK는 개발자가 웹, 모바일 또는 전화 통신 애플리케이션에 음성 통화, 화상 통화 및 화면 공유 기능을 간단히 추가할 수 있는 실시간 커뮤니케이션 구성 요소 세트입니다. Amazon Chime SDK는 Amazon Lex와 통합되므로 음성 통신에 SIP(Session Initiation Protocol)를 사용하는 고객 센터에서 Amazon Lex 기반 대화 환경을 쉽게 활성화할 수 있습니다.

Amazon Lex는 다수의 AWS CCI 파트너가 사용하므로 셀프 서비스 고객 서비스 가상 상담원, 정보 제공 봇 또는 애플리케이션 봇을 원활하게 생성할 수 있습니다. Amazon Lex 파트너에는 Infosys, Quantiphi 및 Xapp.ai가 있습니다. 자세히 알아보려면 AWS CCI 및 AWS CCI 파트너 페이지를 방문하세요.