대화형 AI 시스템은 외부 지식 소스와 비즈니스 논리에 의존하지 않고도 인간의 발화와 이전 및 다음 조치 간의 관계를 이해할 수 있는 그래프 통합 언어 변환기를 사용하여 다음 조치를 예측할 수 있다.
대화형 AI 모델은 사람들이 공감적이라고 인식하는 반응을 생성할 수 있다.
대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 챗봇 시스템의 성능이 크게 향상되었다. 연구자들은 챗봇에 특성을 부여하는 데 많은 노력을 기울여왔다. 그러나 이 분야의 학술 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 LLM을 활용하여 다양한 설정에서 특성 AI 에이전트를 구축하는 성능을 조사하는 데 초점을 맞추고 있다.