게시된 날짜: Nov 26, 2023
이제 Amazon Lex에서 QnAIntent의 평가판이 제공됩니다. 개발자는 QNAIntent를 활용하여 파운데이션 모델(FM)을 회사 데이터에 안전하게 연결함으로써 검색 증강 생성(RAG)을 수행할 수 있습니다. 회사 데이터에 액세스할 수 있게 되면 FM이 관련성 및 정확도가 더욱 높으며 상황에 맞는 응답을 생성하게 됩니다. 신규 또는 기존 봇에서 QnAIntent를 사용하면 Amazon Connect 등의 텍스트 및 음성 채널을 통해 자주 묻는 질문(FAQ) 답변을 자동화할 수 있습니다.
QNAIntent를 활용하는 봇 개발자는 고객 질문 처리 과정을 자동화함으로써 실제 담당자에게 불필요한 질문이 전달되는 상황을 방지할 수 있습니다. 그러므로 더 이상 의도, 샘플 표현, 슬롯, 프롬프트의 여러 변형을 생성해 광범위한 FAQ를 예측한 후 처리할 필요가 없습니다. 새롭게 제공되는 QNAIntent를 회사의 지식 소스에 연결만 하면 봇이 허용되는 내용과 관련한 질문(예: “사고 보험금을 청구하려면 제출해야 하는 서류는 무엇인가요?”)을 즉시 처리할 수 있습니다. QnAIntent는 Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch 및 Amazon Kendra용 기술 자료를 지원합니다. 개발자는 봇이 생성형 응답을 요약하여 제공하도록 설정할 수도 있고, 정확히 일치하는 응답을 제공하도록 설정하여 봇의 응답 내용을 더욱 자세하게 제어할 수도 있습니다. 이제 QnAIntent가 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤) 리전에서 평가판(영어)으로 제공됩니다. 자세히 알아보려면 Amazon Lex 설명서 페이지를 방문하세요.