Language Understanding

사용자가 자연어를 사용하여 애플리케이션, 봇 및 IoT 디바이스와 상호 작용하도록 해주는 AI 서비스입니다.

앱에 사용자 지정 자연어 해석 추가하기

자연어를 이해할 수 있는 애플리케이션을 빌드합니다. 개발자와 실무 전문가는 머신 티칭 기술 및 시각적 사용자 인터페이스를 사용하여 어떤 기계 학습 환경 없이도 사용자의 목표를 해석하고 대화형 문구에서 주요 정보를 추출하는 사용자 지정 기계 학습 언어 모델을 빌드할 수 있습니다.

레이블을 간소화해주는 개발자 도구 및 포털 환경으로 사용자 사례별 사용자 지정 언어 모델을 만듭니다.

기계 학습 환경이 필요 없는 자연어 처리 모델을 빌드합니다.

클라우드, 온-프레미스, 컨테이너를 사용하는 에지 등 어디서나 Language Understanding을 실행하세요.

데이터 및 학습된 모델 모두에 적용되는 엔터프라이즈급 보안 및 개인 정보 보호를 사용합니다.

사용자 지정 언어 솔루션을 신속하게 구축

머신 티칭 기술을 사용하면 레이블이 지정된 데이터 없이 시작하고 모델을 대화형으로 학습시켜 개발 속도를 높일 수 있습니다. 프로젝트를 바로 시작할 수 있도록 미리 빌드된 엔터티, 기능 및 애플리케이션을 제공합니다.

시작하기에 대한 가이드 읽어보기

언어 모델의 직관적 티칭

머신 티칭 기술을 사용하여 사람을 가르치는 것처럼 언어 모델을 가르칩니다. 또한, 별도의 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않습니다. 간단한 반복적인 프로세스 및 시각적 인터페이스를 사용하여 그 어느 때보다 간단하게 만들 수 있습니다.

머신 티칭에 대한 자세한 정보

지속적인 학습과 발전

Language Understanding을 통해 개발자는 실제 트래픽을 기반으로 시간에 따라 언어 모델을 원활하게 개선할 수 있습니다.

활성 학습에 대한 자세한 정보

포괄적인 자연어 솔루션 빌드하기

엔드투엔드 대화형 솔루션을 위해 Azure Bot Service뿐만 아니라 Text Analytics 및 음성 같은 Azure Cognitive Services와 원활하게 통합할 수 있습니다.

봇에 Language Understanding 추가

전 세계에서 사용 가능한 엔터프라이즈에 적합한 성능

Language Understanding은 엔터프라이즈 품질 및 성능 요구를 충족하도록 규모를 확대할 수 있고 ISO, HIPAA, SOC 및 FedRAMP를 비롯한 국제 규정 준수 표준을 충족합니다.

Language Understanding의 실제 실행 방식을 살펴보십시오.

실행 중인 스마트 조명 애플리케이션

LUIS 애플리케이션 응답

Language Understanding 시나리오 살펴보기

Information ChatbotThis Informational Bot can answer questions defined in a knowledge set or FAQ using Cognitive Services QnA Maker and answer more open-ended questions using Azure Cognitive Search.AzureActive DirectoryAzureBot ServiceLanguageUnderstandingCustomer mobileConsume, PC, MobileCloud15AzureApp ServiceAzureApp Insights2StructuredAzure Search7634QnA MakerApplication bot
  1. 개요
  2. 흐름

정보 제공용 챗봇

개요

정보 챗봇은 Cognitive Services QnA Maker를 사용하여 정보 집합이나 FAQ에 정의된 질문에 답변하고, Azure Cognitive Search를 사용하여 더 많은 주관식 질문에 답변할 수 있습니다.

흐름

  1. 1 직원이 Application Bot을 시작합니다.
  2. 2 Azure Active Directory가 직원의 ID를 확인합니다.
  3. 3 직원은 지원되는 쿼리 유형을 봇에 확인할 수 있습니다.
  4. 4 Cognitive Services가 QnA Maker로 구축된 FAQ를 생성합니다.
  5. 5 직원이 유효한 쿼리를 정의합니다.
  6. 6 봇이 쿼리를 Azure Cognitive Search에 제출하고 애플리케이션 데이터에 대한 정보가 반환됩니다.
  7. 7 Application Insights가 봇 성능과 사용을 통한 개발에 도움이 되도록 런타임 원격 분석을 수집합니다.
Commerce chatbotTogether, the Azure Bot Service and Language Understanding service enable developers to create conversational interfaces for various scenarios like banking, travel, and entertainment. For example, a hotel’s concierge can use a bot to enhance traditional e-mail and phone call interactions by validating a customer via Azure Active Directory and using Cognitive Services to better contextually process customer requests using text and voice. The Speech recognition service can be added to support voice commands.1234567
  1. 개요
  2. 흐름

커머스용 챗봇

개요

개발자는 Azure Bot Service와 Language Understanding 서비스를 함께 사용하여 은행업, 여행, 엔터테인먼트 등의 다양한 업종의 시나리오를 위한 대화형 인터페이스를 만들 수 있습니다. 예를 들어 호텔 컨시어지는 봇을 사용하여 Azure Active Directory를 통해 고객의 유효성을 검사하고 Cognitive Services를 통해 상황에 맞는 텍스트와 음성으로 고객 요청을 처리함으로써, 기존에 이메일 및 전화 상으로 진행하던 고객과의 상호 작용을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 음성 인식 서비스를 추가하면 음성 명령도 지원할 수 있습니다.

흐름

  1. 1 고객이 모바일 앱을 사용합니다.
  2. 2 Azure AD B2C를 사용하여 사용자가 인증합니다.
  3. 3 사용자가 맞춤형 Application Bot을 사용하여 정보를 요청합니다.
  4. 4 Cognitive Services는 자연어 요청 처리에 도움이 됩니다.
  5. 5 고객이 응답을 검토하며, 자연스러운 대화로 질문을 구체화할 수 있습니다.
  6. 6 사용자가 결과에 만족하면 Application Bot이 고객 예약을 업데이트합니다.
  7. 7 Application Insights가 봇 성능과 사용을 통한 개발에 도움이 되도록 런타임 원격 분석을 수집합니다.
IoT devicesCreate seamless conversational interfaces with all of your internet-accessible devices—from your connected television or fridge to devices in a connected power plant. LUIS is able to integrate up to 500 intents to translate commands into smart actions.Customer mobileConsume, PC, MobileCloud14IoT devicesThird party352AzureBot ServiceAzureApp ServiceAzureApp InsightsLanguageUnderstanding
  1. 개요
  2. 흐름

IoT 디바이스

개요

커넥티드 TV 또는 냉장고부터 커넥티드 발전소의 디바이스까지 인터넷에 액세스할 수 있는 모든 디바이스와 매끄러운 대화형 인터페이스를 만듭니다. LUIS는 최대 500개의 방식을 통합하여 명령을 스마트 작업으로 변환할 수 있습니다.

흐름

  1. 1 사용자가 Skype에 로그인하여 IoT 봇에 액세스합니다.
  2. 2 사용자가 음성을 사용하여 IoT 디바이스를 통해 전등을 켜도록 봇에게 요청합니다.
  3. 3 이 요청은 IoT 디바이스 네트워크에 대해 액세스 권한이 있는 타사 서비스로 전달됩니다.
  4. 4 명령이 수행되어 사용자가 요청한 서비스를 받습니다.
  5. 5 Application Insights가 봇 성능 개발에 도움을 주기 위해 런타임 원격 분석을 수집합니다.

기업에 업계 최고 수준의 보안 지원

  • Microsoft는 사이버 보안 연구 및 개발에 매년 USD 10억 넘게 투자합니다.

  • Microsoft는 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 전담하는 보안 전문가를 3,500명 이상 고용합니다.

  • Azure는 다른 어떤 클라우드 공급 기업보다도 많은 규정 준수 인증을 취득했습니다. 전체 목록을 확인하세요.

유연한 가격으로 필요한 성능과 제어 및 사용자 지정 확보

사전 투자 비용 없이 사용한 만큼만 요금 지불 Language Understanding을 사용하면 트랜잭션 수를 기준으로 종량제 요금을 지불할 수 있습니다.

신뢰받는 회사들이 Language Understanding 모델을 적용하는 방법 알아보기

AI 기반 디지털 도우미를 제공하는 Telefónica

Telefónica는 자연어 봇을 기반으로 하는 디지털 도우미를 빌드하여 새로운 수준에서 고객 참여를 유도합니다.

사례 읽어보기

Telefonica

클라이언트에게 수백만 달러의 규정 준수 비용을 절감해주는 KPMG

KPMG는 고객 위험 분석 솔루션에 Language Understanding을 사용하여 정보를 추출하고 규정 준수 위험에 대해 플래그를 지정합니다.

사례 읽어보기

KPMG

Jet.com, 고객을 위한 해답을 더 빠르게 찾다

Jet.com은 고객 서비스 챗봇이 인텔리전스를 바탕으로 자연어로 의사소통할 수 있도록 Cognitive Services를 사용하고 있습니다.

사례 읽어보기

Jet.com

자체 가상 도우미에 대한 참여도를 높인 LaLiga

"It's the easiest and most natural way for humans to interact, so we wanted to give our fans that option. They don't need to navigate through an app to find information, they just ask a question in plain language."

Alfredo Bermejo, 디지털 전략 디렉터, LaLiga

사례 읽어보기

LaLiga

고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 Flo를 점진적으로 확장

"By using Microsoft Azure Bot Service and Cognitive Services… we've been able to continue our own Progressive journey of digital innovation and do it in an agile, fast, and cost-effective way."

Matt White, 마케팅 관리자 - 개인 보험 취득 경험, Progressive Insurance

사례 읽어보기

Progressive

기업용 챗봇을 신입사원으로 채용한 Accenture

"We're seeing great power in the solution we've developed with Bot Framework and Language Understanding. It's a huge 'aha' moment for us and for our HR leadership."

Chellappan Murugappan, 선임 설계자, Accenture

사례 읽어보기

Accenture

Language Understanding에 관한 질문과 대답

  • 제품의 지역별 가용성을 참조하세요.
  • Language Understanding을 포함한 Azure Cognitive Services는 99.9%의 가용성을 보장합니다. SLA에 대해 자세히 알아보세요.
  • 예. Language Understanding은 시나리오에 맞게 사용자 지정되도록 설계되었으므로 모델을 학습시킬 데이터를 사용자가 제공해야 합니다.
  • 사용 가능한 언어를 참조하세요.
  • 둘 다 사용합니다. 사이트를 사용하여 학습 모델을 위한 그래픽 인터페이스에 액세스하고, 모델을 게시한 후에는 예측을 위해 서비스에 대한 호출을 수행합니다. 또한 SDK를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

준비되었으면 시작하세요.

지금 시작