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챗봇(Chatbot) 구동 장치가 다중 검색 방식을 이용하여, 사용자에게 챗봇 서비스를 제공하는 방법에 있어서,데이터 베이스에 질문 데이터 및 응답 데이터를 설정하는 단계;상기 질문 데이터를 1) 덴스 벡터(dense vector), 및 2) 스파스 벡터(sparse vector)를 이용하여, 임베딩(embedding)하는 단계;상기 사용자로부터 질문을 입력받는 단계;Dense-embedding based Retrieval (DR) 모델을 통해, 상기 질문의 덴스 벡터에 근거하여, 상기 데이터 베이스에서 상기 질문의 후보 그룹을 선택하는 단계; 및Sparse-embedding based Retrieval (SR) 모델을 통해, 상기 질문의 스파스 벡터에 근거하여, 상기 후보 그룹의 멤버 중에서 가장 유사도가 높은 멤버를 선택하는 단계;를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터 베이스를 통해, 상기 가장 유사도가 높은 멤버와 대응되는 질문 데이터의 응답 데이터를 선택하는 단계;를 더 포함하는 방법
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제2항에 있어서,상기 질문의 후보 그룹을 선택하는 단계 및 상기 가장 유사도가 높은 멤버를 선택하는 단계는,코사인 유사도에 근거하는, 방법
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제2항에 있어서,상기 데이터 베이스에 질문 데이터 및 응답 데이터를 설정하는 단계는상기 질문 데이터, 상기 질문에 대응되는 응답 데이터 및 식별자를 항목으로 갖는 테이블을 생성하는 단계;를 더 포함하는, 방법
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제4항에 있어서,상기 가장 유사도가 높은 멤버와 대응되는 질문 데이터의 응답 데이터를 선택하는 단계는상기 가장 유사도가 높은 멤버와 대응되느 질문 데이터와 대응되는 식별자에 근거하는, 방법
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제1항에 있어서,상기 사용자로부터 질문을 입력받는 단계는사용자 단말을 통해, 상기 사용자로부터 입력된 질문을 수신하는 단계;를 포함하는, 방법
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다중 검색 방식을 이용하여, 사용자에게 챗봇 서비스를 제공하는 챗봇(Chatbot) 구동 장치에 있어서,메모리;송수신기; 및상기 메모리 및 상기 송수신기를 기능적으로 제어하는 프로세서; 를 포함하며,상기 메모리는 질문 데이터 및 응답 데이터가 설정된 데이터 베이스, Dense-embedding based Retrieval (DR) 모델 및 Sparse-embedding based Retrieval (SR) 모델을 포함하고,상기 프로세서는상기 질문 데이터를 1) 덴스 벡터(dense vector), 및 2) 스파스 벡터(sparse vector)를 이용하여, 임베딩(embedding)하고, 상기 사용자로부터 질문을 입력받고, 상기 DR 모델을 통해, 상기 질문의 덴스 벡터에 근거하여, 상기 데이터 베이스에서 상기 질문의 후보 그룹을 선택하며, 상기 SR 모델을 통해, 상기 질문의 스파스 벡터에 근거하여, 상기 후보 그룹의 멤버 중에서 가장 유사도가 높은 멤버를 선택하는, 장치
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제7항에 있어서,상기 프로세서는상기 데이터 베이스를 통해, 상기 가장 유사도가 높은 멤버와 대응되는 질문 데이터의 응답 데이터를 선택하는, 장치
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제8항에 있어서,상기 프로세서는코사인 유사도에 근거하여, 상기 질문의 후보 그룹을 선택하고, 상기 가장 유사도가 높은 멤버를 선택하는, 장치
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제8항에 있어서,상기 데이터 베이스에 질문 데이터 및 응답 데이터를 설정하는 단계는상기 질문 데이터, 상기 질문에 대응되는 응답 데이터 및 식별자를 항목으로 갖는 테이블을 생성하는 단계;를 더 포함하는, 방법
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제10항에 있어서,상기 프로세서는상기 가장 유사도가 높은 멤버와 대응되느 질문 데이터와 대응되는 식별자에 근거하여, 상기 가장 유사도가 높은 멤버와 대응되는 질문 데이터의 응답 데이터를 선택하는, 장치
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제7항에 있어서,상기 송수신기는사용자 단말을 통해, 상기 사용자로부터 입력된 질문을 수신하는, 장치
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