예시 답변 1
약 90초
슬라이딩 컨텍스트 윈도우로 맥락 전환 감지
실시간 음성 대화에서 고객 맥락이 바뀔 때 슬라이딩 컨텍스트 윈도우와 의도 전환 감지 모델을 조합해 처리합니다. 맥락이 바뀌었음을 늦게 인식하면 이전 맥락으로 계속 답변하는 오류가 발생하고, 너무 민감하게 반응하면 한 문장 안의 화제 전환도 새 맥락으로 잘못 판단합니다.
실시간 데이터 처리로 음성 전사 텍스트를 스트리밍으로 수신해, 최근 N개 발화를 윈도우로 유지하고 의도 전환 확률을 실시간으로 계산합니다. 고객 요구 변화 인식은 키워드 변화·발화 패턴·감정 변화 신호를 함께 사용해 단일 신호에 의존하지 않도록 설계했습니다.
대화 맥락 이해는 전환 감지 시 이전 맥락 요약을 히스토리에 보존하고, 새 맥락에서 필요하면 참조할 수 있게 했습니다. 이 구조로 맥락 전환 인식 정확도 89%, 전환 후 첫 응답 적절성 92%를 달성했습니다.
이 결의 특징
맥락 전환을 늦게 잡으면 오답, 너무 민감하면 오탐이라는 양쪽 실패를 먼저 짚은 균형 감각이 또렷합니다. 키워드·발화 패턴·감정 신호를 함께 써 단일 신호 의존을 피한 설계가, 인식 정확도 89%라는 수치를 우연이 아니게 만드는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
슬라이딩 윈도우라는 선택의 트레이드오프를 양방향으로 설명할 수 있을 때 통합니다. 전환 시 이전 맥락을 요약해 보존한다는 구체 처리가 살아 있는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.