기존 애플리케이션 스택에 NLP 기능을 더 쉽게 통합하는 방법

사전 훈련된 모델을 사용하여 개발자는 일상 언어를 사용하여 코딩 및 쿼리를 수행할 수 있습니다. 계속해서 읽는 방법을 배우세요.

자연어 처리(NLP)는 기술과 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져왔습니다. 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)의 부상으로 NLP는 지능적이고 직관적인 응용 프로그램을 개발하려는 개발자들에게 필수적인 도구가 되었습니다. 그러나 NLP 모델을 애플리케이션 스택에 통합하는 것이 항상 쉬운 작업은 아니었습니다. 다행히도, 새로운 도구들이 그 어느 때보다 쉽게 만들고 있습니다.

이러한 도구를 통해 개발자는 NLP 모델을 애플리케이션 스택에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이전에는 개발자들이 시간이 많이 걸리고 전문적인 전문 지식이 필요했던 NLP 모델을 처음부터 교육해야 했던 반면, OpenAI 및 Gugging Face와 같은 툴을 사용하면 모든 애플리케이션 스택에 쉽게 통합할 수 있는 사전 교육된 모델을 사용하여 강력한 ML 기능 세트를 쉽게 구축할 수 있습니다.

이러한 새로운 개발자 도구의 가장 큰 장점 중 하나는 고급 코딩 전문 지식이 없는 개발자도 코딩 및 복잡한 쿼리에 더 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. 사전 교육을 받은 모델을 사용하면 개발자는 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 단순히 모델을 시작점으로 사용하고 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 또한 NLP 모델은 일반적으로 컨텍스트 및 응답 지침을 제공하는 '프롬프트 템플릿'에 제공된 모델에 대한 몇 가지 지침과 함께 '바로 사용'할 수 있습니다. 이것은 누구나 간단한 일상 언어를 사용하여 어려운 것이라도 코딩하고 쿼리할 수 있다는 것을 의미합니다.

 

 

기존 애플리케이션 스택에 NLP 기능을 더 쉽게 통합하는 방법

 

 

ML과 NLP가 함께 작동하는 방법

기존의 규칙 기반 시스템과 달리 기계 학습은 컴퓨터가 입력 데이터에 대해 스스로 훈련할 수 있는 학습 프레임워크에 의존합니다. 결과적으로 ML은 광범위한 모델을 사용하여 데이터를 처리할 수 있으므로 일반적인 쿼리와 일반적이지 않은 쿼리를 모두 이해할 수 있습니다. 또한 머신 러닝 모델은 경험을 통해 지속적으로 개선될 수 있기 때문에 수동 재프로그래밍 없이 에지 케이스를 독립적으로 처리할 수 있습니다. 반면, NLP는 기계가 인간의 의사소통을 이해할 수 있도록 기계 학습 알고리즘을 사용하는 기술의 한 종류입니다. 대규모 데이터 세트를 활용하여 NLP는 구문, 의미론 및 대화의 맥락을 이해하는 도구를 만들 수 있습니다.

 

 

NLP 통합의 이점

NLP를 애플리케이션 스택에 통합할 때의 주요 이점 중 하나는 비즈니스 애플리케이션의 개발 속도를 높일 수 있다는 것입니다. 개발자는 사전 교육된 모델을 사용하여 교육 및 테스트 시간을 절약하고, NLP 기능을 애플리케이션에 신속하게 통합하고, 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

작업 자동화부터 시작하겠습니다. NLP는 시간과 비용이 많이 드는 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, NLP를 사용하면 대량의 텍스트 데이터를 분석하는 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 감정 분석은 일반적인 NLP 애플리케이션으로, 기업은 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물 및 기타 형태의 사용자 생성 콘텐츠를 신속하게 분석하여 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.

NLP가 개발 속도를 높일 수 있는 또 다른 방법은 개발자가 보다 직관적인 사용자 인터페이스를 만들 수 있도록 하는 것입니다. 챗봇 및 음성 비서와 같은 자연어 인터페이스는 다양한 산업 분야에서 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 이러한 인터페이스를 통해 사용자는 복잡한 메뉴 및 사용자 인터페이스를 탐색하는 대신 자연어를 사용하여 응용프로그램과 상호 작용할 수 있습니다. NLP를 이러한 인터페이스에 통합함으로써 개발자는 보다 직관적이고 사용자 친화적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

또한 NLP는 많은 비즈니스에서 가장 시간이 많이 소요되는 프로세스 중 하나이며 상당한 인력과 리소스가 필요한 프로세스인 컨텐츠 생성 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 그러나 NLP를 사용하여 개발자는 컨텐츠 요약, 실시간 스크립트 및 번역, 심지어 새로운 컨텐츠 생성과 같은 컨텐츠 생성의 많은 측면을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 뉴스 매체가 NLP를 사용하여 뉴스 기사 요약을 자동으로 생성하여 더 짧은 시간에 더 많은 기사를 다루거나 소셜 미디어 채널을 통해 요약을 배포할 수 있습니다.

NLP의 가장 큰 부가 가치 중 하나는 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 개발자는 NLP를 사용하여 데이터를 분석함으로써 패턴과 추세를 신속하게 식별하고 실시간 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 금융 산업에서 NLP는 시장 동향을 분석하고 주가를 예측하는 데 사용될 수 있어, 거래자들이 실시간으로 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.

 

기존 기술 스택에 NLP 통합

이제 OpenAI, Hugging Face, Spacy 또는 NLTK와 같은 새로운 ML 도구와 프레임워크를 사용하여 기존 기술 스택에 NLP를 통합하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 지식을 공유하고 문제를 해결하기 위해서는 좋은 실적과 적극적인 개발자 커뮤니티를 갖춘 문서화된 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

도구를 선택한 후에는 텍스트 데이터를 표준화하고 NLP 알고리즘으로 읽을 수 있도록 하기 위해 텍스트 데이터를 정리, 토큰화 및 제한하는 데이터 전처리로 이동해야 합니다. 예를 들어, "steaming"은 단어를 "running", "run", "run"이라는 단어를 사용하는 대신 "run"이라는 어근 형태로 줄이는 기술입니다. 이러한 기술은 어휘의 크기를 줄이고 NLP 모델의 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

그런 다음 주어진 사용 사례에 적합한 NLP 모델을 선택하는 경우입니다. 예를 들어, 기업이 감정 분석 프로젝트를 수행하는 경우, BERT, GPT-2 또는 ULMFiT와 같은 사전 교육된 모델을 사용할 수 있으며, 이 모델은 이미 대량의 대화 데이터에 대해 교육을 받았습니다.

NLP를 애플리케이션 스택에 통합하는 것의 이점은 아무리 강조해도 지나치지 않으며 지능적이고 직관적인 애플리케이션을 만드는 데 중요합니다. 새로운 툴 덕분에 NLP 기능을 기존 기술 스택에 통합하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 그러나 어떤 툴과 프레임워크를 사용해야 하는지, 어떤 NLP 모델이 회사의 전체 목표를 달성하는 데 가장 적합한지 등과 같은 몇 가지 중요한 결정이 여전히 남아 있습니다. 이러한 NLP 모델의 대부분은 "즉시" 사용할 수 있지만, NLP 기술의 민주화를 활용하기 위해서는 기업이 데이터를 준비하고 올바른 개발자 도구를 배포함으로써 기반을 마련해야 합니다.