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샐리야, 송혜교 몇 살이야?

네이버 웨이브가 와서 테스트해보고 있다. 이 중 먼저 궁금했던 것은, 크게 두 가지다.

  1. 지식베이스 기반의 질의응답이 가능한지
  2. 대화 맥락 관리는 어떠한지

1번의 커버리지는 데이터를 차곡차곡 쌓으면 되는 문제이니 신경 쓰이지 않지만 그런 의지가 있는지가 궁금했다. 참고로 SKT 누구는 이런 개념 자체를 말아먹으셨다 제대로 탑재하지 않았다.

일단 이렇게 테스트 해봤다.

웨이브가 지식베이스에 기반한 질의응답은 대응하려는 것으로 보인다 (SKT 누구의 경우엔 “위키에서 찾아줘”라고 해야 한다). 다만 무슨 이유에선지 송혜교 나이는 위키에서 찾고 송중기의 나이는 그냥 답변한다. 짧은 테스트라 확언할 수는 없지만 잠깐 유추해보건데, 질의응답에 대응하는 데이터베이스가 양분(클로바 지식베이스와 위키데이터)되어 있는 듯 하고 이 중 클로바 지식베이스에는 송혜교의 나이가 없거나(큐레이션 되어 있지 않거나) 혹은 둘 다 있더라도 위키데이터를 우선적으로 답변하는 프로세스이거나 한 것 같다. (송중기 송혜교 결혼한지가 언젠데…)

또 한가지 대화 맥락을 어느 정도는 대응할 수 있도록 한 것 같다. 가장 인상적이었던 것은 사용자 질문에 답변한 후 바로 비활성화되는 것이 아니라 바로 다음 질문 또는 명령을 기다릴 수 있도록 바로 활성화된다는 점. 가끔은 오히려 귀찮은 기능일 수도 있지만 타 스마트스피커들처럼 단순히 명령만 실행하는 것이 아니라 ‘대화’를 이어가려는 노력의 일환으로 보인다.

그런데 조금 전 영상에서도 확인할 수 있듯이 위키에서 참고해서 답변하는 경우에는 대화 맥락에 제대로 대응하고 있지 못하다. “송중기 나이는” → “송혜교는?” → “설현은?” 과 같이 질문하면 송혜교에 대해선 엉뚱한 답변을 함에도 설현의 나이는 제대로 답변한다. 즉, 위에서 예상한 바와 같이 위키 데이터를 바라보는 시스템은 대화 맥락 관리에서 제외되고 있는 것으로 보이고, 아직 이 부분에 대한 개선이 필요하다는 것을 시사한다. 아마 웨이브 개발팀에서도 이미 인지하고 있을 문제로 생각되지만.

참고로 SKT 누구의 관련 영상. (미니여서 그런지 모르겠지만 마이크 성능이나 음성처리 성능이 상당히 떨어져서 크게 말해야 한다. 똑같은 미니인 아마존 에코닷은 엄청 잘 알아듣는다)