Amazon Lex – 대화형 음성 및 텍스트 인터페이스 개발 서비스

컴퓨터를 통해 말하도록 하는 것도 좋지만, 사람의 소리를 듣고 반응하는 것은 훨씬 색다릅니다. Amazon Echo를 사용해 보셨다면, Alexa 기반 상호 작용 모델이 얼마나 간단하고, 유용하며, 강력한지 알 수 있습니다.

저희는 대화형 프로그램에서 Amazon Alexa를 사용할 수 있도록 동일한 딥러닝 기술 즉 ASR(자동 음성 인식) 및 NLU(자연어 이해) 등을 만들고 있습니다. 오늘 공개하는 Amazon Lex 를 사용하여 채팅봇 및 다양한 유형의 모바일 웹앱을 제작할 수 있습니다. 매력적이고 생생한 상호 작용을 지원하는 모바일 애플리케이션. 채팅봇을 통해 정보를 제공하고, 애플리케이션과 업무 환경에 상호 소통 기능 추가, 로봇, 드론 및 장난감에 대한 제어 메커니즘을 제공 할 수 있습니다.

Amazon Lex를 통해 바로 시작할 수 있습니다. Lex Console에서 대화 방식을 설계하고, Lex에 자연어 처리 모델을 작성하는 데 필요한 몇 가지 샘플 구문을 제공합니다. 그런 다음 Amazon Lex봇을 공개하여 사용자와 텍스트 또는 음성 대화를 처리할 수 있습니다. Amazon Lex는 완전 관리형 서비스이므로 모든 인프라를 설정하고 관리 또는 확장하는 데 시간을 낭비 할 필요가 없습니다.

여러분이 챗봇을 만들면 Facebook Messenger 에 오늘 바로 연결할 수 있습니다. Slack 및 Twilio와의 통합도 마찬가지입니다. AWS 측면에서는 AWS Lambda, AWS Mobile Hub, Amazon CloudWatch를 사용합니다. 또한 데이터 저장 및 인증을 위해 Amazon DynamoDB, Amazon Cognito 및 기타 서비스를 이용할 수 있습니다.

Amazon Lex를 사용하면 AWS Lambda 함수를 사용하여 엔터프라이즈급 응용 프로그램 및 데이터 연결을 포함하여 챗봇용 비즈니스 로직을 구현할 수 있습니다. 얼마전 공개한 AWS Mobile Hub의 SaaS 통합 방식과 함께, 이미 사용중인 SaaS 애플리케이션에 저장된 계정, 연락처, 리드(Lead) 정보 및 기타 엔터프라이즈 데이터에 대하여 대화식 인터페이스를 제공하는 높은 생산성을 제공하는 채팅봇을 구축 할 수 있습니다.

이들을 통합하여 모바일 응용 프로그램에서 시작하여 비지니스 로직까지 완벽히 조합된 통합 솔루션을 구축하는 데 필요한 모든 레고 블럭을 사용할 수 있습니다.

Amazon Lex의 기본 개념
잠시 Amazon Lex에서 사용하는 기본 개념들을 알아보겠습니다.

Bot – 봇은 대화의 모든 구성 요소를 포함합니다.
Intent – 봇 사용자가 달성하고자 하는 목표를 나타냅니다 (예를 들어, 비행기 표를 구입하거나, 예약하거나 일기 예보를 받기 등.)
Utterance – 의도를 실행하도록 하는 단어 또는 입력된 구문 입니다. “호텔을 예약하고 싶어”또는 “꽃 주문해줘”는 와 같은 것입니다.
Slots – 각 슬롯은 사용자 의도를 수행하기 위해 제공해야 하는 작은 데이터입니다. 여행용 봇이라면 도시, 주 또는 공항 정보를 목록화 한 후 이용할 수 있습니다.
Prompt – 사용자가 의도를 수행하는 데 필요한 일부 데이터 (슬롯 용)를 제공하도록 요청하는 질문입니다.
Fulfillment – 사용자의 의도를 전달하는 비즈니스 로직입니다. Lex 결과 제공을 위해 람다 함수 사용을 지원합니다.

Bots, intents, slots은 여러 개발 환경에서 코딩, 테스트, 스테이지 서버 배포 및 정식 서비스 간에 명확한 선을 그릴 수 있도록 각각 버전을 지정할 수 있습니다. 각 봇에 대해 여러 개의 별칭을 만들어 특정 버전의 구성 요소에 매핑 할 수 있습니다.

채팅 봇 만들어 보기
Lex 봇을 정의하고 Lex 콘솔에서 모든 구성 요소를 설정할 수 있습니다. 샘플 중 하나를 시작하거나 사용자 정의 봇을 만들 수 있습니다.