파일 유형과 서식 지정에 대해 살펴보았으니 이제 텍스트 사전 처리에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 단계에서는 상담원이 올바른 정보를 쉽게 이해하고 검색할 수 있도록 각 문서의 콘텐츠를 정리하고 단순화합니다.

첫째, 관련 없는 데이터는 모두 제거해야 합니다. 문서의 각 콘텐츠가 잠재적인 사용자의 질문에 답하는 데 유용한지 생각해 보세요. 예를 들어 제품 카탈로그에 대한 질문에 답변하려는 경우, 직접적인 관련이 없는 법적 고지 사항은 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 제거하면 노이즈를 크게 줄여 데이터 집합을 더 깔끔하고 검색하기 쉽게 만들 수 있습니다. 또한 인덱싱 중에 방해가 될 수 있는 바닥글이나 헤더뿐만 아니라 여분의 메타데이터도 정리하는 것이 좋습니다.

이 과정에서 또 다른 중요한 부분은 텍스트 자체를 단순화하는 것입니다. 전문 용어, 기술 용어 또는 지나치게 복잡한 문장은 때때로 모호함을 유발할 수 있습니다. 문서가 너무 복잡하면 처리 속도가 느려질 뿐만 아니라 불명확한 답변으로 이어질 수 있습니다. 꼭 필요한 경우가 아니라면 복잡한 섹션의 문구를 바꾸거나 업계별 용어를 삭제하는 것이 좋습니다.

문서에 긴 단락이나 복잡한 문장이 포함되어 있는 경우 자동화된 간소화 도구를 사용하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구는 복잡한 언어를 더 짧고 명확한 문장으로 분해하여 Botpress 에서 콘텐츠를 더 쉽게 정리하고 정확하게 해석할 수 있도록 도와줍니다.

요컨대, 여기서 목표는 텍스트를 가능한 한 간단하고 관련성 있게 만드는 것입니다. 불필요한 데이터를 제거하고 언어를 단순화함으로써 검색 성능과 정확성을 향상시키는 간결하고 집중적인 데이터 집합을 만들 수 있습니다.

좋은 경험 법칙은 AI 상담원을 제품, 업계 또는 비즈니스에 대한 맥락이 전혀 없는 새로운 동료처럼 대하는 것임을 기억하세요.