이미지 Q&A 챗봇

개요

이 워크플로우는 사용자가 이미지를 업로드하고 그 내용에 대해 질문할 수 있는 챗봇을 구현합니다. 광학 문자 인식(OCR)과 시각적 인식 기술을 결합하여 챗봇이 이미지를 분석하고, 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다. 이 자동화는 사용자가 이미지에서 정보를 추출하거나 시각 데이터를 대화식으로 다루어야 할 때 작업을 대규모로 확장하는 데 매우 유용합니다.

단계별 흐름

1. 채팅 초기화

   • 채팅 세션이 열리면 워크플로우가 Message Widget을 사용하여 환영 메시지를 전송합니다.
   • 이 메시지는 사용자가 이미지를 업로드하고 그 내용에 대해 질문할 수 있다는 챗봇의 기능을 안내합니다.

2. 사용자 입력 처리

   • 사용자는 다음과 같이 챗봇과 상호작용할 수 있습니다:
     • 이미지에 대한 질문을 입력
     • 이미지 파일 업로드
   • Chat Input 노드는 질문(텍스트 메시지)과 업로드된 이미지(파일 입력) 모두를 수집합니다.

3. 이미지 및 질문 처리

   • Generator 노드는 다음을 받습니다:
     • 업로드된 이미지(OCR/시각 인식용)
     • 사용자의 질문(대형 언어 모델에 대한 맥락)
   • Generator는 이미지를 분석하고(예: OCR로 텍스트 추출 또는 시각적 특징 분석), 질문에 적합한 답변을 생성합니다.

4. 답변 전달

   • 모델이 생성한 답변은 Chat Output 노드로 전달되어, 채팅 인터페이스에서 사용자에게 표시됩니다.
   • 이미지가 업로드된 경우, 참조용으로 채팅에 이미지를 함께 표시할 수도 있습니다.

워크플로우 구조

다음은 워크플로우의 간략한 구조입니다:

장점 및 활용 사례

• 자동화 및 확장성: 이 워크플로우는 이미지에서 정보를 추출하는 과정을 자동화하여, 시각적 질문에 대해 빠르고 일관성 있는 답변을 인적 개입 없이 제공합니다.
• 다양한 활용성: 고객 지원, 교육 도구, 문서 분석 등 이미지를 질의하거나 이해해야 하는 다양한 상황에 유용합니다.
• 향상된 사용자 경험: 대화형 인터페이스를 제공하여 복잡한 이미지 분석 도구를 쉽고 직관적으로 사용할 수 있습니다.
• 유연한 통합: 모듈형 노드 기반 설계로 향후 고급 인식 모델 추가 등 확장이 용이합니다.

예시 활용 사례

• 문서 디지털화: 사용자가 문서 사진을 업로드하고 요약 또는 특정 정보를 요청
• 제품 지원: 고객이 제품 이미지를 보내고 사양이나 문제에 대해 문의
• 교육 도구: 학생이 도표나 차트를 업로드하고 설명을 요청

이 워크플로우로 시각적 질문 응답을 자동화함으로써, 조직은 강력한 이미지 분석 도구를 더 많은 사용자에게 제공하고 수작업을 줄이며, 빠르고 스마트한 대규모 답변을 전달할 수 있습니다.