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본 프레임워크는 불완전하거나 충돌하는 자연어 의도를 해석하고 서비스 검색을 수행하기 위해 제안되었습니다. 사용자의 의도는 정제 및 구조화된 TOSCA 템플릿으로 변환되며, 클라우드 오퍼링 기반의 결정론적 매칭을 통해 후보 서비스를 검색합니다. 발견된 충돌은 사용자와의 반복적인 자연어 협상을 통해 해결하는 것이 핵심입니다.
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원문 바로가기사용자들은 점점 더 구조화된 요청보다는 자연어 의도로 자신의 필요를 표현합니다. 이러한 의도는 불완전하거나, 고수준이거나, 내부적으로 충돌할 수 있습니다. 충돌하는 의도란 클라우드 패러다임의 근본적인 속성을 위반하거나 상호 모순되는 요구 사항을 명시하는 경우입니다. 기존의 조합 접근 방식(Classical composition approaches)은 구조화되고, 저수준이며, 완전한 요청을 위해 설계되었습니다. 이들은 그러한 의도를 해석하거나, 제공자 카탈로그에서 적합한 서비스를 검색하거나, 사용자들과 충돌하는 요구 사항을 협상할 수 없습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 우리는 의도 해석 및 서비스 검색을 위한 협상 인식 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 먼저 자연어 의도를 정제하고 동적으로 충돌 여부를 감지합니다. 그런 다음 의도를 제공자 독립적인 TOSCA 템플릿으로 구조화합니다. 각 사양에 대해, 클라우드 제공자의 오퍼링을 기반으로 하는 결정론적 매칭(deterministic matching)을 통해 후보 서비스 오퍼를 검색합니다. 해석 과정에서 일부 충돌이 발생하고, 다른 요구 사항들은 검색 과정에서 만족 불가능함이 입증됩니다. 이 두 가지 모두 사용자들과의 반복적인 자연어 협상을 통해 해결됩니다. 우리는 70개의 다양한 의도를 대상으로 단발성(single-shot) 및 향상된 프롬프팅 기반의 베이스라인과 비교하여 이 프레임워크를 평가했습니다. 이는 충돌 감지 및 서비스 검색 모두에서 재현율(recall)과 F1 점수를 개선합니다. 또한 환각성 오퍼(hallucinated offers)를 제거하고, 충돌이 발생한 수에 비례하는 비용으로 충돌을 해결합니다.