지원 NLU를 사용하여 Lex V2의 의도 분류 및 슬롯 해상도 개선 - Amazon Lex

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지원 NLU를 사용하여 Lex V2의 의도 분류 및 슬롯 해상도 개선

Assisted NLU는 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하여 Amazon Lex V2의 의도 분류 및 슬롯 해결 기능을 개선하는 기능입니다. 봇의 구성된 의도와 슬롯을 유지하면서 정확도를 높입니다. 이 기능은 봇 콘텐츠를 생성하거나 수정하지 않습니다. 이 기능은 NLU 시스템의 전반적인 정확도를 개선하여 사용자에게 보다 원활하고 효과적인 대화형 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

지원 NLU 기능은 영어 및 스페인어 로캘에서 사용할 수 있습니다(의 표es_에서 en_ 및 로 시작하는 로캘 참조Amazon Lex V2에서 지원하는 언어 및 로캘).

지원 NLU를 사용하여 의도 분류 및 슬롯 확인을 개선합니다. Amazon Lex V2는 Amazon Bedrock 모델을 호출하여 의도를 분류하고 봇의 사용 사례에 맞는 슬롯 유형을 해결하는 데 도움이 됩니다. 콘솔을 사용하여 봇에 대해 지원 NLU를 활성화할 수 있습니다.

Console

Amazon Lex V2 봇에서 지원 NLU 사용

  1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 https://console.aws.amazon.com/lexv2/home Amazon Lex V2 콘솔을 엽니다.

  2. 페이지에서 지원 NLU와 함께 사용할 봇을 선택합니다.

  3. Bot Locale 페이지의 지원 NLU 섹션에서 구성을 클릭합니다.

  4. 런타임 생성형 AI 기능 섹션에서 지원되는 NLU 기능을 볼 수 있습니다. 옆에 있는 토글 버튼을 사용하여 LLM 지원 NLU 기능을 활성화하고 저장을 클릭합니다.

  5. Bot Locale 페이지의 지원 NLU 섹션에서 LLM 지원 NLU 기능이 활성화되어 있는지 확인합니다.

  6. 봇을 빌드하여 변경 사항이 런타임의 봇에 반영되는지 확인합니다.

  7. 봇 빌드가 완료되면 콘솔에서 테스트 패널을 사용하거나 테스트 세트를 실행하여 LLM 지원 NLU 기능을 활성화한 후 개선 사항을 확인할 수 있습니다.

LLM 지원 NLU 기능을 사용할 때 봇의 정확도를 개선하기 위한 지침

다음 모범 사례는 Assisted NLU 기능의 효과를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  1. 의도 이름 자체 설명 만들기 - 의도의 작업 또는 목적을 즉시 전달하는 이름을 사용합니다. 예를 들어 항공편 예약 의도를 생성하는 경우 "BookFlight"라고 하면 됩니다.

  2. 이름을 깔끔하고 단순하게 유지 - 의도 및 슬롯 이름에 접두사, 접미사 또는 불필요한 단어를 추가하지 마세요. "Dev" 또는 "Test"와 같은 추가 요소는 LLM을 혼동하고 목적을 보다 명확하게 만들 수 있습니다.

  3. 세부 설명 제공 - 각 사용자 지정 의도 및 슬롯에 대해 간단하지만 유용한 설명을 포함합니다. 이를 통해 특정 사용 및 컨텍스트를 설명할 수 있으므로 인간과 LLM 모두 목적을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

참고

이 기능을 활성화하면 데이터가 AWS 리전 간에 처리될 수 있습니다. 교차 리전 추론에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html.

중요

봇의 초안 버전에서이 기능을 활성화합니다. 프로덕션 별칭에서 사용하기 전에 테스트합니다.

지원 NLU 비활성화

Assisted NLU 기능을 비활성화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 https://console.aws.amazon.com/lexv2/home Amazon Lex V2 콘솔을 엽니다.

  2. 페이지에서 봇을 선택합니다.

  3. Bot Locale 페이지의 지원 NLU 섹션에서 구성을 클릭합니다.

  4. 런타임 생성형 AI 기능 섹션에서 지원되는 NLU 기능을 끄고 저장을 클릭합니다.

  5. 봇을 빌드하여 변경 사항을 적용합니다.