대화형 AI 현지화, 언어 엔지니어링

가상 어시스턴트 프롬프트 분류 및 언어 쌍 생성

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가상 어시스턴트를 훈련시키기 위해 DataForce는 어시스턴트의 관점에서 쌍을 이룬 입력 프롬프트와 출력 응답을 생성했습니다. 고객의 질문을 기반으로 한 입력은 규정을 준수하지 않았지만, 출력은 고객이 제공한 가이드라인을 준수했습니다.

• 데이터: 입출력 쌍의 수는 총 15,000개가 넘었고 두 가지 주요 채널, 즉 웹 채팅과 모바일이 포함되었습니다.
• 가이드라인: 고객사는 인사말, 사과문, 질문, 진술을 포함해 모든 가이드라인 유형을 다루어 줄 것을 요청했습니다.
• 의도: 고객사 요구 사항에 따라 주요 소비자 그룹의 의도 유형을 파악함과 동시에 내부 분류 체계를 참고 자료로 사용하고 학습했습니다. “라인 추가”, “계획 변경”, “업그레이드”를 포함해 9가지의 일반적인 의도 유형이 있었습니다.
• 인재 채용: 이 업무에는 전담 프로젝트 관리자와 언어 전문가, 크리에이티브 라이터, 미국에 거주하는 영어 카피라이터가 참여했습니다.

입력-출력 생성의 규모와 동적인 특성을 감안해, DataForce는 4단계의 마일스톤에 걸쳐 프로젝트를 진행했으며 일정보다 빠르게 최종 단계를 완료했습니다.

• 마일스톤 1 = 배치 수락률 10%(POC)
• 마일스톤 2 = 배치 수락률 30%
• 마일스톤 3 = 배치 수락률 30%
• 마일스톤 4 = 최종 배치 납품률 30%

적절한 품질 보증(QA) 측정과 프롬프트 생성 중복 완화를 위해, DataForce는 마일스톤을 개시할 때마다 사전에 고객사 제품 총괄의 피드백을 요청했습니다.

결과: 고객사의 절차 및 비교에 대한 내부 QA 결과, 최종 산출물의 준수/비준수 표시된 문구의 정확도는 98%였고, 기존 목표인 90%보다 높았습니다.