PaRT: 실시간 개인화 검색으로 진화하는 사교적 챗봇

중국과학원 연구진이 개발한 PaRT 프레임워크는 실시간 개인화 검색 및 생성을 통해 사교적 챗봇의 대화 능력을 향상시켰습니다. LLM과 RedNote를 활용하여 사용자 의도에 맞는 개인화된 대화 주제를 생성하고 관련 정보를 검색하며, 실제 환경 테스트 결과 평균 대화 시간이 21.77% 증가하는 성과를 달성했습니다.

챗봇의 혁신: 더욱 적극적이고 개인적인 대화를 향한 여정

우리의 일상은 이제 감정적 지지부터 개인적인 소통까지 다양한 영역에서 챗봇과 함께하고 있습니다. 하지만 기존의 수동적인 챗봇들은 사용자의 적극적인 참여 없이는 대화가 지속되기 어렵다는 한계를 가지고 있었습니다. 대화 지속 시간 단축과 참여도 저하라는 문제점 말이죠.

중국과학원 소속 연구진 (Zihan Niu, Zheyong Xie, Shaosheng Cao, Chonggang Lu, Zheyu Ye, Tong Xu, Zuozhu Liu, Yan Gao, Jia Chen, Zhe Xu, Yi Wu, Yao Hu)은 이러한 문제를 해결하기 위해 PaRT라는 혁신적인 프레임워크를 개발했습니다. PaRT는 사용자의 프로필과 대화 맥락을 고려하여 챗봇이 주도적으로 대화를 이끌어나가는 것을 목표로 합니다.

PaRT: 사용자 중심의 지능형 대화 시스템

PaRT는 어떻게 작동할까요? 먼저, 대규모 언어 모델(LLM) 을 사용하여 사용자의 프로필과 대화 컨텍스트를 분석합니다. 이를 통해 사용자가 앞으로 어떤 이야기를 하고 싶어하는지, 즉, 사용자의 숨겨진 의도를 파악하는 것이죠.

이렇게 파악된 의도를 바탕으로 LLM은 개인화된 대화 주제를 생성합니다. 이 주제는 마치 탐정의 단서처럼 RedNote라는 지식 저장소에서 관련 정보를 찾아내는 데 사용됩니다. 마지막으로, 찾은 정보를 요약하여 다시 LLM에 입력하면, 챗봇은 지식에 기반하고 참여도를 높이는 응답을 생성하게 됩니다.

30일간의 실증: 눈에 띄는 성과

단순한 이론이 아닙니다. PaRT는 실제 환경에서 30일 이상 안정적으로 운영되었으며, 그 결과는 놀랍습니다. 평균 대화 시간이 무려 21.77% 증가한 것입니다! 이는 사용자 참여도 향상과 챗봇과의 상호작용 증대를 의미하는 괄목할 만한 성과입니다.

PaRT는 챗봇 기술의 새로운 지평을 열었습니다. 앞으로 더욱 발전된 PaRT를 통해 우리는 챗봇과의 소통 방식에 대한 새로운 기준을 만들어 나갈 수 있을 것입니다. 개인 맞춤형 대화 경험은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 지금 바로 우리 곁에 와 있습니다.