Series · 6 notes
사용자의 말이 사내 시스템의 질문이 되기까지
사용자의 말은 그 자체로 데이터베이스 질의가 아니다. 발화가 후보와 문맥을 얻고, ontology의 의미 제약을 통과해, 검증 가능한 질문과 다음 대화로 이어지는 과정을 따라간다.
Why this series
하나의 질문을 여러 편의 관점과 작동 예제로 연결합니다.
사용자 발화 분석을 위한 Knowledge Graph, 사내 시스템을 의미적으로 연결하는 Ontology, SPARQL 질의, Conversation Design을 하나의 흐름으로 연결하는 시리즈. 핵심 질문은 ‘사용자의 말이 어떻게 검증 가능한 시스템 질문이 되는가’다.
Reading path
6개의 연결된 글
앞선 글의 개념이 다음 글의 작동 방식으로 이어집니다.
- 01Read note →
사용자의 발화는 아직 시스템의 질문이 아니다
사용자의 한 문장은 아직 시스템 질의가 아니다. 발화를 의미 프레임으로 나누고 확정된 값과 후보, 정책의 빈칸을 구분한다.
- 02Read note →
Knowledge Graph는 답을 저장하는 곳이 아니라, 발화의 문맥을 붙잡는 장치다
Knowledge Graph는 정답 저장소가 아니라 별칭, 관계, 사건, 출처를 연결해 지금 이 말이 가리키는 문맥을 보존하는 층이다.
- 03Read note →
Ontology는 사내 시스템의 데이터를 하나로 만드는 게 아니라, 질문 가능한 세계를 정의한다
Ontology는 전사 데이터를 통합하는 모델이 아니라, 어떤 대상과 관계와 정책으로 질문할 수 있는지를 정의하는 공통 의미 계약이다.
- 04Read note →
SPARQL은 데이터를 찾는 언어가 아니라, ontology의 약속을 실행하는 질문이다
SPARQL은 자연어를 직접 이해하는 마법이 아니라 ontology로 확정한 대상, 관계, 상태 범위를 재현 가능한 질문으로 실행한다.
- 05Read note →
Conversation Design은 모호성을 숨기지 않고 다음 질문으로 바꾼다
Conversation Design은 모호함을 숨기지 않는다. 구조적으로 남은 후보와 정책의 빈칸을 사용자가 답할 수 있는 다음 질문으로 바꾼다.
- 06Read note →
사용자의 말과 사내 시스템은 ontology에서 만난다
사용자의 말과 사내 시스템은 ontology의 의미 계약에서 만난다. 각 계층의 책임과 작은 도입 로드맵을 하나의 운영 루프로 정리한다.