메시지 분석: 책임 있는 AI 투명성 FAQ
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이 문서에 설명된 기능은 현재 공개 미리 보기로 제공됩니다. 이 미리 보기 버전은 서비스 수준 계약 없이 제공되며, 프로덕션 워크로드에는 권장되지 않습니다. 특정 기능이 지원되지 않거나 기능이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Preview에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.
메시지 분석이란?
메시지 분석은 들어오는 고객 메시지를 분석하여 개발자가 고객 상호 작용을 향상시키는 데 도움이 되는 인사이트를 추출하는 AI 기능입니다. 언어를 검색하고, 의도(예: 서비스 질문 또는 불만)를 결정하고, 주요 항목을 식별합니다. 메시지 분석은 기업이 커뮤니케이션 전략이 얼마나 잘 작동하는지 이해하고 고객과의 상호 작용을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
메시지 분석은 무엇을 할 수 있나요?
메시지 분석은 Azure OpenAI와 함께 고급 AI 기능을 활용하여 고객 상호 작용을 위한 다각적인 기능을 제공합니다. Azure OpenAI 서비스를 사용하여 WhatsApp과 같은 플랫폼을 통해 받은 메시지를 처리합니다. 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- 언어 감지: 메시지의 언어를 식별하고, 신뢰도 점수를 제공하며, 원본 메시지가 영어가 아닌 경우 메시지를 영어로 번역합니다.
- 의도 인식: 메시지를 분석하여 도움을 구하거나 피드백을 제공하는 등 고객의 목적을 결정합니다.
- 핵심 구 추출: 메시지에서 중요한 용어와 이름을 추출합니다. 이는 컨텍스트에 매우 중요할 수 있습니다.
이러한 기능 조합을 통해 기업은 응답을 조정하고 고객 상호 작용을 더 잘 관리할 수 있습니다.
메시지 분석의 용도는 무엇인가요?
에이전트 또는 부서에 대한 메시지 분석을 제공하면 기업이 문제를 효율적으로 해결하고 원활한 최종 사용자 환경을 제공할 수 있습니다.
요구 사항을 인식하여 고객에게 즉각적인 피드백을 제공합니다.
긴급도 또는 감정에 따라 메시지의 우선 순위를 지정하여 고객 서비스 팀의 효율성을 향상합니다.
쿼리 또는 의견의 컨텍스트와 뉘앙스를 이해하여 고객 상호 작용의 품질을 향상합니다.
메시지 분석은 어떻게 평가되었나요? 성능을 측정하는 데 사용되는 메트릭은 무엇입니까?
배포 전 테스트:
단위 테스트: 시스템의 각 구성 요소에 대한 단위 테스트를 개발하고 실행하여 격리된 상태로 올바르게 작동하는지 확인합니다.
통합 테스트: 웹후크 수신기, Azure OpenAI API 및 Event Grid 간의 상호 작용과 같은 다양한 시스템 구성 요소의 통합을 테스트합니다. 테스트는 구성 요소가 상호 작용하는 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
유효성 검사 및 확인:
수동 확인: 팀 구성원이 실제 사용 사례를 시뮬레이션하여 시스템이 메시지를 얼마나 잘 처리하고 분석하는지 확인하는 수동 테스트 세션을 수행합니다.
버그 Bashing: 팀 구성원과 이해 관계자가 함께 작업하여 짧은 시간 내에 가능한 한 많은 문제를 찾을 수 있는 버그 강타 이벤트를 구성합니다. 이러한 이벤트는 예기치 않은 버그 또는 유용성 문제를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
프로덕션의 피드백:
사용자 피드백: 최종 사용자의 피드백을 수집하고 분석합니다. 이 직접 입력은 기능이 사용자의 요구와 기대를 얼마나 잘 충족하는지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
사용자 설문 조사 및 인터뷰: 사용자와 설문 조사 및 인터뷰를 수행하여 시스템의 성능 및 사용자 환경에 대한 정성적 데이터를 수집합니다.
메시지 분석의 제한 사항은 무엇인가요? 사용자가 시스템을 사용할 때 메시지 분석 제한 사항의 영향을 최소화하려면 어떻게 할까요?
가양성:
- 시스템은 때때로 가양성 분석을 생성할 수 있으며, 특히 모호하거나 충돌하거나 비꼬는 콘텐츠와 정확하게 해석할 수 없는 고객 메시지의 문화적으로 구체적인 문구와 관용구를 처리할 때도 있습니다.
지원되지 않는 언어/번역 문제:
- 모델이 언어를 지원하지 않는 경우 올바르게 검색하거나 제대로 번역할 수 없습니다. 지원되는 언어에서 사용자 고유의 번역 모델을 수정하거나 빌드해야 하는 오해의 소지가 있는 번역이 있을 수도 있습니다.
메시지 분석을 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 운영 요소 및 설정은 무엇인가요?
명시적 메타 프롬프트 구성 요소: 대화의 컨텍스트를 더 잘 이해하는 데 AI를 안내하는 명시적 메타 프롬프트 구성 요소를 사용하여 시스템의 프롬프트를 향상시킵니다. 이 방법은 평가 중에 시스템이 집중해야 하는 사항에 대한 보다 명확한 지침을 제공하여 분석의 관련성과 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
중요한 메시지에 대한 통조림 응답: 분석 응답에서 중요한 항목 또는 질문에 플래그를 지정합니다. 이렇게 하면 회신이 존중되고 법적으로 규정을 준수하여 AI에서 생성된 오류 또는 부적절한 응답의 위험을 줄일 수 있습니다.
단계별 릴리스 계획: 피드백을 수집하고 시스템 안정성을 보장하려면 전체 배포 전에 제한된 사용자 기반과 관련된 미리 보기부터 단계적 롤아웃을 구현합니다. 이 단계적 접근 방식을 사용하면 실제 사용자 환경을 기반으로 실시간 조정 및 위험 관리를 수행할 수 있습니다.
인시던트 대응 계획 업데이트: 새 기능 또는 잠재적인 새 위협의 통합을 해결하는 절차를 포함하도록 인시던트 대응 계획을 정기적으로 업데이트합니다. 이 전략을 통해 팀은 예기치 않은 상황을 효과적으로 처리할 준비가 되어 있으며 시스템 무결성 및 사용자 신뢰를 유지할 수 있습니다.
롤백 계획: 새 기능이 예기치 않은 문제로 이어질 경우 이전의 안정적인 상태로 빠르게 되돌릴 수 있는 롤백 전략을 개발합니다. 중요한 상황에서 신속한 대응 기능을 보장하려면 배포 파이프라인에서 이 전략을 구현합니다.
피드백 분석: 실행 가능한 인사이트를 수집하려면 사용자, 특히 Contoso에서 정기적으로 피드백을 수집하고 분석합니다. 이 피드백은 지속적인 개선에 중요하며 개발 팀이 기능의 실제 영향을 이해하는 데 도움이 되므로 더 많은 대상과 효과적인 업데이트가 제공됩니다.