WO2026005407A1 - 인공 지능 모델을 포함하는 전자 장치, 제1 전자 장치, 및 제1 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents

인공 지능 모델을 포함하는 전자 장치, 제1 전자 장치, 및 제1 전자 장치의 동작 방법

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WO2026005407A1
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electronic device
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query
artificial intelligence
intelligence model
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여재영
강두석
김보성
박완제
손채연
최광호
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Samsung Electronics Co Ltd
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    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue

Definitions

  • Embodiments of the present disclosure relate to an electronic device including an artificial intelligence model, a first electronic device, and a method of operating the first electronic device.
  • An electronic device can refer to any device that performs a specific function based on its embedded software, such as a mobile communication terminal, tablet PC (personal computer), wearable electronic devices, audio/video devices, desktop/laptop computers, or in-vehicle navigation systems.
  • AI artificial intelligence
  • Electronic devices can utilize artificial intelligence (AI) models to provide services for specific purposes.
  • AI models are being used in diverse fields such as voice recognition, content streaming, translation, photo editing, finance, new drug development, law, and the military.
  • an electronic device may include communication circuitry, at least one processor, and a memory storing instructions.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the electronic device to receive, through the communication circuit, a first query related to a first topic from a first electronic device.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the electronic device to obtain a first response corresponding to the first query using a first artificial intelligence model based on obtaining the first query.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the electronic device to transmit the first response to the first electronic device via the communication circuit.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the electronic device to obtain, through the communication circuit, a command from the first electronic device to share first information about the first query and the first response to a designated user, and to store the first information as information about a second electronic device corresponding to the designated user.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the electronic device to, based on receiving a second query related to the first subject from the second electronic device through the communication circuit, obtain a second response corresponding to the second query from the first artificial intelligence model based on the second query and the first information.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the electronic device to transmit the second response to the second electronic device via the communication circuit.
  • the first electronic device may include a speaker, a microphone, a display, communication circuitry, at least one processor, and a memory storing instructions.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the first electronic device to execute a function utilizing the first artificial intelligence model.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the first electronic device to obtain a first query related to a first subject through the display or the microphone based on executing the function.
  • the instructions when executed by the at least one processor, may be configured to cause the first electronic device to output, through the display or the speaker, a first response corresponding to the first query obtained using the first artificial intelligence model based on obtaining the first query.
  • the first information may be used by the second electronic device to obtain a second response corresponding to a second query related to the first topic.
  • a method of operating a first electronic device may include an operation of executing a function using a first artificial intelligence model.
  • the method of operating the first electronic device may include an operation of obtaining a first query related to a first topic through a display included in the first electronic device or a microphone included in the first electronic device based on executing the function.
  • a method of operating a first electronic device may include an operation of outputting a first response corresponding to the first query obtained using the first artificial intelligence model through the display or the speaker based on obtaining the first query.
  • a method of operating a first electronic device may include an operation of transmitting, through the communication circuit, the first information to a second electronic device corresponding to the user so that the second electronic device stores the first information, based on a command to share first information about the first query and the first response to a designated user.
  • a method of operating a first electronic device wherein the first information can be used by the second electronic device to obtain a second response corresponding to a second query related to the first subject.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device within a network environment according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram illustrating a system including an electronic device, a first electronic device, and a second electronic device, according to one embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an operation of an electronic device storing responses corresponding to queries received from a first electronic device and a second electronic device, according to one embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device obtaining a response corresponding to a query according to one embodiment.
  • FIG. 5A is a diagram for explaining an operation of a first artificial intelligence model obtaining a response corresponding to a query based on a query, according to one embodiment.
  • FIG. 5b is a diagram for explaining an operation of a first artificial intelligence model to obtain a response corresponding to a query based on a query, according to one embodiment.
  • FIG. 5c is a diagram illustrating an operation of a second artificial intelligence model to obtain information on a specific topic based on information including a question and a response, according to one embodiment.
  • FIG. 6A is a flowchart illustrating an operation of an electronic device sharing a query and a response corresponding to the query, according to one embodiment.
  • FIG. 6B is a flowchart illustrating an operation of an electronic device updating second information to information related to a first subject, according to one embodiment.
  • FIG. 7 is a schematic block diagram illustrating a system including a first electronic device and a second electronic device, according to one embodiment.
  • FIG. 8 is a schematic block diagram illustrating a memory of a first electronic device and a memory of a second electronic device according to one embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation of a first electronic device obtaining a response corresponding to a query, according to one embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an operation of a first electronic device sharing a query and a response corresponding to the query, according to one embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing a screen of a first electronic device on which a response corresponding to a query related to a first subject is output, according to one embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a screen of a first electronic device for designating a user to share first information about a question related to a first topic and a response corresponding to the question, according to one embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a screen of a second electronic device on which first information about a query shared from a first electronic device and a response corresponding to the query is output, according to one embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a screen of a first electronic device, according to one embodiment, in which a notification indicating that second information regarding a query related to a first subject and a response corresponding to the query received from a second electronic device has been updated with information regarding the first subject is output.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a screen of a first electronic device for stopping sharing of information about a first subject, according to one embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device (101) within a network environment (100) according to various embodiments.
  • the electronic device (101) may communicate with the electronic device (102) via a first network (198) (e.g., a short-range wireless communication network), or may communicate with at least one of the electronic device (104) or the server (108) via a second network (199) (e.g., a long-range wireless communication network).
  • the electronic device (101) may communicate with the electronic device (104) via the server (108).
  • the electronic device (101) may include a processor (120), a memory (130), an input module (150), an audio output module (155), a display module (160), an audio module (170), a sensor module (176), an interface (177), a connection terminal (178), a haptic module (179), a camera module (180), a power management module (188), a battery (189), a communication module (190), a subscriber identification module (196), or an antenna module (197).
  • the electronic device (101) may omit at least one of these components (e.g., the connection terminal (178)), or may have one or more other components added.
  • some of these components e.g., the sensor module (176), the camera module (180), or the antenna module (197) may be integrated into one component (e.g., the display module (160)).
  • the processor (120) may, for example, execute software (e.g., a program (140)) to control at least one other component (e.g., a hardware or software component) of the electronic device (101) connected to the processor (120) and perform various data processing or operations.
  • the processor (120) may store commands or data received from other components (e.g., a sensor module (176) or a communication module (190)) in a volatile memory (132), process the commands or data stored in the volatile memory (132), and store result data in a non-volatile memory (134).
  • the processor (120) may include a main processor (121) (e.g., a central processing unit or an application processor) or an auxiliary processor (123) (e.g., a graphics processing unit, a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor) that can operate independently or together with the main processor (121).
  • a main processor (121) e.g., a central processing unit or an application processor
  • an auxiliary processor (123) e.g., a graphics processing unit, a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor
  • the auxiliary processor (123) may be configured to use less power than the main processor (121) or to be specialized for a given function.
  • the auxiliary processor (123) may be implemented separately from the main processor (121) or as a part thereof.
  • the auxiliary processor (123) may control at least a portion of functions or states associated with at least one component (e.g., a display module (160), a sensor module (176), or a communication module (190)) of the electronic device (101), for example, on behalf of the main processor (121) while the main processor (121) is in an inactive (e.g., sleep) state, or together with the main processor (121) while the main processor (121) is in an active (e.g., application execution) state.
  • the auxiliary processor (123) e.g., an image signal processor or a communication processor
  • the auxiliary processor (123) may include a hardware structure specialized for processing artificial intelligence models.
  • the artificial intelligence models may be generated through machine learning. This learning can be performed, for example, in the electronic device (101) itself where artificial intelligence is performed, or can be performed through a separate server (e.g., server (108)).
  • the learning algorithm can include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but is not limited to the examples described above.
  • the artificial intelligence model can include a plurality of artificial neural network layers.
  • the artificial neural network can be one of a deep neural network (DNN), a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), a restricted Boltzmann machine (RBM), a deep belief network (DBN), a bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), deep Q-networks, or a combination of two or more of the above, but is not limited to the examples described above.
  • the artificial intelligence model can additionally or alternatively include a software structure.
  • the memory (130) can store various data used by at least one component (e.g., processor (120) or sensor module (176)) of the electronic device (101).
  • the data can include, for example, software (e.g., program (140)) and input data or output data for commands related thereto.
  • the memory (130) can include volatile memory (132) or non-volatile memory (134).
  • the program (140) may be stored as software in the memory (130) and may include, for example, an operating system (142), middleware (144), or an application (146).
  • the input module (150) can receive commands or data to be used in a component of the electronic device (101) (e.g., a processor (120)) from an external source (e.g., a user) of the electronic device (101).
  • the input module (150) can include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (e.g., a button), or a digital pen (e.g., a stylus pen).
  • the audio output module (155) can output audio signals to the outside of the electronic device (101).
  • the audio output module (155) can include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes, such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. In one embodiment, the receiver can be implemented separately from the speaker or as part of the speaker.
  • the display module (160) can visually provide information to an external party (e.g., a user) of the electronic device (101).
  • the display module (160) may include, for example, a display, a holographic device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display module (160) may include a touch sensor configured to detect a touch, or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the audio module (170) can convert sound into an electrical signal, or vice versa, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module (170) can acquire sound through the input module (150), output sound through the sound output module (155), or an external electronic device (e.g., electronic device (102)) (e.g., speaker or headphone) directly or wirelessly connected to the electronic device (101).
  • an external electronic device e.g., electronic device (102)
  • speaker or headphone directly or wirelessly connected to the electronic device (101).
  • the sensor module (176) can detect the operating status (e.g., power or temperature) of the electronic device (101) or the external environmental status (e.g., user status) and generate an electrical signal or data value corresponding to the detected status.
  • the sensor module (176) can include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface (177) may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device (101) with an external electronic device (e.g., the electronic device (102)).
  • the interface (177) may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card
  • connection terminal (178) may include a connector through which the electronic device (101) may be physically connected to an external electronic device (e.g., electronic device (102)).
  • the connection terminal (178) may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (e.g., a headphone connector).
  • the haptic module (179) can convert electrical signals into mechanical stimuli (e.g., vibration or movement) or electrical stimuli that a user can perceive through tactile or kinesthetic sensations.
  • the haptic module (179) can include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module (180) can capture still images and videos.
  • the camera module (180) may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module (188) can manage power supplied to the electronic device (101).
  • the power management module (188) can be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • a battery (189) may power at least one component of the electronic device (101).
  • the battery (189) may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • the communication module (190) may support the establishment of a direct (e.g., wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device (101) and an external electronic device (e.g., electronic device (102), electronic device (104), or server (108)), and the performance of communication through the established communication channel.
  • the communication module (190) may operate independently from the processor (120) (e.g., application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • the communication module (190) may include a wireless communication module (192) (e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module (194) (e.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module).
  • a wireless communication module (192) e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module (194) e.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module.
  • the corresponding communication module can communicate with an external electronic device (104) via a first network (198) (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network (199) (e.g., a long-range communication network such as a legacy cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., a LAN or WAN)).
  • a first network (198) e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network (199) e.g., a long-range communication network such as a legacy cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., a LAN or WAN)
  • a computer network e.g., a
  • the wireless communication module (192) can verify or authenticate the electronic device (101) within a communication network such as the first network (198) or the second network (199) by using subscriber information (e.g., an international mobile subscriber identity (IMSI)) stored in the subscriber identification module (196).
  • subscriber information e.g., an international mobile subscriber identity (IMSI)
  • the wireless communication module (192) can support 5G networks and next-generation communication technologies following the 4G network, such as NR access technology (new radio access technology).
  • the NR access technology can support high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and connection of multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency communications
  • the wireless communication module (192) can support, for example, a high-frequency band (e.g., mmWave band) to achieve a high data transmission rate.
  • a high-frequency band e.g., mmWave band
  • the wireless communication module (192) can support various technologies for securing performance in a high-frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), full dimensional MIMO (FD-MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna.
  • the wireless communication module (192) can support various requirements specified in the electronic device (101), an external electronic device (e.g., the electronic device (104)), or a network system (e.g., the second network (199)).
  • the wireless communication module (192) can support a peak data rate (e.g., 20 Gbps or more) for eMBB realization, a loss coverage (e.g., 164 dB or less) for mMTC realization, or a U-plane latency (e.g., 0.5 ms or less for downlink (DL) and uplink (UL), or 1 ms or less for round trip) for URLLC realization.
  • a peak data rate e.g., 20 Gbps or more
  • a loss coverage e.g., 164 dB or less
  • U-plane latency e.g., 0.5 ms or less for downlink (DL) and uplink (UL), or 1 ms or less for round trip
  • the antenna module (197) can transmit or receive signals or power to or from an external device (e.g., an external electronic device).
  • the antenna module (197) may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (e.g., a PCB).
  • the antenna module (197) may include a plurality of antennas (e.g., an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network, such as the first network (198) or the second network (199), may be selected from the plurality of antennas by, for example, the communication module (190). A signal or power may be transmitted or received between the communication module (190) and an external electronic device via the at least one selected antenna.
  • another component e.g., a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module (197) may generate a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module may include a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent a first side (e.g., a bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (e.g., a mmWave band), and a plurality of antennas (e.g., an array antenna) disposed on or adjacent a second side (e.g., a top side or a side side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals in the designated high frequency band.
  • a first side e.g., a bottom side
  • a plurality of antennas e.g., an array antenna
  • At least some of the above components can be interconnected and exchange signals (e.g., commands or data) with each other via a communication method between peripheral devices (e.g., a bus, GPIO (general purpose input and output), SPI (serial peripheral interface), or MIPI (mobile industry processor interface)).
  • peripheral devices e.g., a bus, GPIO (general purpose input and output), SPI (serial peripheral interface), or MIPI (mobile industry processor interface)).
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device (101) and an external electronic device (104) via a server (108) connected to a second network (199).
  • Each of the external electronic devices (102 or 104) may be the same or a different type of device as the electronic device (101).
  • all or part of the operations executed in the electronic device (101) may be executed in one or more of the external electronic devices (102, 104, or 108). For example, when the electronic device (101) is to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device (101) may, instead of or in addition to executing the function or service itself, request one or more external electronic devices to perform the function or at least a part of the service.
  • One or more external electronic devices that receive the request may execute at least a portion of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the result of the execution to the electronic device (101).
  • the electronic device (101) may process the result as is or additionally and provide it as at least a portion of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used, for example.
  • the electronic device (101) may provide an ultra-low latency service by using distributed computing or mobile edge computing, for example.
  • the external electronic device (104) may include an Internet of Things (IoT) device.
  • the server (108) may be an intelligent server utilizing machine learning and/or a neural network.
  • the external electronic device (104) or the server (108) may be included in the second network (199).
  • the electronic device (101) can be applied to intelligent services (e.g., smart home, smart city, smart car, or healthcare) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram illustrating a system including an electronic device, a first electronic device, and a second electronic device, according to one embodiment.
  • a system (200) may include a first electronic device (201), an electronic device (203), and a second electronic device (202).
  • the system (200) may represent a system that obtains a response corresponding to a query based on the electronic device (203) providing a query related to a specific topic (e.g., a first topic) obtained from the first electronic device (201) to an artificial intelligence model (e.g., the first artificial intelligence model (330) of FIG. 3) based on a large language model (LLM).
  • the system (200) may represent a system in which the electronic device (203) can share a query and a response corresponding to the query with a plurality of users.
  • LLM can be referred to as a language model comprised of an artificial neural network pre-trained on a massive amount of text data. Compared to conventional general language models, LLM can contain more than 10 times as many parameters (e.g., more than 100 billion parameters). LLM can utilize a transformer artificial neural network structure based on an attention mechanism.
  • the attention mechanism is a technique that helps an artificial intelligence model focus on important parts of input data.
  • the attention mechanism can be used to predict output data by predicting the degree to which at least a portion of time-series input data (e.g., input data such as voice or video, or input data of some layers of a neural network) contributes to the intermediate or final output of the neural network.
  • the recurrent neural network (RNN) structure which sequentially processes each element of a sequence, has poor prediction performance when there is information dependency between long time series distances, but the attention mechanism can consider information dependency between long time series distances by controlling the degree of weight concentration within the overall (or partial) context of the input data.
  • an LLM or transformer may include an encoder-decoder structure.
  • the encoder may process input data and output compressed information (e.g., an attention mechanism), and the decoder may process the compressed information and output output data in token units.
  • the encoder and decoder may each include an independent attention network, and may also include a cross-attention network connecting the encoder and decoder.
  • LLM can be trained in two stages: pre-training and fine-tuning.
  • Pre-training involves training the LLM to process large amounts of text data and acquire general linguistic knowledge. For example, this could involve self-supervised learning, where the LLM uses previous word sequences in a text sequence to predict the next word.
  • Fine-tuning involves training the LLM to be suitable for a specific domain (e.g., chatbot, translation, summarization, Q&A) or task. This can be achieved by further supervised learning (or adaptive learning) based on the pre-trained model using datasets tailored to the domain's purpose.
  • LLM can perform tasks with text inputs containing natural language, called prompts.
  • LLM can include BERT (bidirectional encoder representations from transformer) and GPT (generative pre-trained transformer).
  • LLM can refer to the neural network model itself, but can also refer to the model of an LLM-based application (e.g., chatbot, translation, summarization, text classification, sentence generation).
  • an LLM-based chatbot such as chatGPT can also be referred to as an LLM.
  • LLM can also include an inference engine that utilizes the LLM neural network model. For example, "entering an input prompt into an LLM” can be referred to as "entering an input prompt into an LLM-based inference engine.”
  • the electronic device (203) may be implemented as a server that obtains a response corresponding to a query received from the first electronic device (201) and/or the second electronic device (202) and integrates and manages information on the query and the response.
  • the electronic device (203) may obtain a response corresponding to a query related to a specific topic (e.g., the first topic) received from the first electronic device (201).
  • the electronic device (203) may receive a command from the first electronic device (201) to share information on the query and response related to the specific topic (e.g., the first topic) with a designated user.
  • the electronic device (203) may obtain a response corresponding to the query received from the second electronic device (202) by taking the above information into consideration.
  • An electronic device (203) can provide an environment in which multiple users can share information about questions and responses on a common topic.
  • the electronic device (203) may include a memory (211), a processor (221), and a communication circuit (291).
  • the processor (221) may control the overall operation of the electronic device (203).
  • the processor (221) may control the operations of the electronic device (203) by executing instructions stored in the memory (221).
  • the processor (221) may correspond to a plurality of processors that collectively perform a plurality of operations by dividing them among the processors.
  • the electronic device (203) may provide information about a question and a response to the first electronic device (201) and/or the second electronic device (202).
  • the first electronic device (201) may include a memory (210) (e.g., the memory (130) of FIG. 1), a processor (220) (e.g., the processor (120) of FIG. 1), a microphone (230) (e.g., the input module (150) of FIG. 1), a speaker (240) (e.g., the audio output module (155) of FIG. 1), a display (260) (e.g., the display module (160) of FIG. 1), and a communication circuit (290) (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the processor (220) may control the overall operation of the first electronic device (201).
  • the processor (220) may control the operations of the electronic device (201) by executing instructions stored in the memory (210).
  • the processor (220) may correspond to a plurality of processors that collectively perform a plurality of operations by dividing the operations among the processors.
  • the first electronic device (201) may be implemented as various devices, such as a smartphone or a computing device (e.g., a PC or a laptop).
  • the first electronic device (201) may also be implemented as a wearable electronic device, such as an augmented reality glass (AR glass), a video see-through (VST) device, and a virtual reality (VR) device.
  • AR glass augmented reality glass
  • VST video see-through
  • VR virtual reality
  • the second electronic device (202) may include a memory (212) (e.g., the memory (130) of FIG. 1), a processor (222) (e.g., the processor (120) of FIG. 1), a microphone (232) (e.g., the input module (150) of FIG. 1), a speaker (242) (e.g., the audio output module (155) of FIG. 1), a display (262) (e.g., the display module (160) of FIG. 1), and a communication circuit (292) (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the processor (222) may control the overall operation of the second electronic device (202).
  • the processor (222) may control the operations of the electronic device (202) by executing instructions stored in the memory (212).
  • the processor (222) may correspond to a plurality of processors that collectively perform a plurality of operations by dividing the operations among the processors.
  • the second electronic device (202) may be implemented as various devices, such as a smartphone or a computing device (e.g., a PC or laptop).
  • the second electronic device (202) may also be implemented as a wearable electronic device, such as an augmented reality glass (AR glass), a video see-through (VST) device, and a virtual reality (VR) device.
  • AR glass augmented reality glass
  • VST video see-through
  • VR virtual reality
  • the processor (220) may obtain a first query related to a first topic.
  • the processor (220) may obtain the first query in voice through a microphone (230) or in text through a display (260).
  • the first query may include a query for obtaining information.
  • the processor (220) may transmit a first query related to a first topic to the electronic device (203) via the communication circuit (290).
  • the processor (221) may receive a first query related to a first topic from the first electronic device (201) via the communication circuit (291). According to one embodiment, the processor (221) may obtain a first response corresponding to the first query based on providing the first query related to the first topic to the first artificial intelligence model (330) (e.g., the first artificial intelligence model (330) of FIG. 3).
  • the first response may include a response that provides information corresponding to the query.
  • the first artificial intelligence model (330) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM).
  • LLM large language model
  • the first artificial intelligence model (330) may be implemented as various artificial intelligence models.
  • the first artificial intelligence model (330) may be stored in the memory (211) or may be stored in a separate external device (e.g., a server).
  • the processor (221) can store and manage first information about the first query and the first response as data for the first electronic device (201).
  • the processor (221) may transmit a first response corresponding to the first query to the first electronic device (201) via the communication circuit (291).
  • the processor (220) may output the first response via the speaker (240) or the display (260) based on receiving the first response from the electronic device (203) via the communication circuit (290).
  • the processor (221) may classify the first information into information related to the first topic based on providing the first information regarding the first query and the first response to the second artificial intelligence model (340) (e.g., the second artificial intelligence model (340) of FIG. 3).
  • the second artificial intelligence model (340) may include an artificial intelligence model based on ML (machine learning).
  • ML machine learning
  • the second artificial intelligence model (340) may be implemented as various artificial intelligence models.
  • the second artificial intelligence model (340) may be stored in the memory (211) or may be stored in a separate external device (e.g., a server).
  • the processor (221) may transmit a message to the first electronic device (201) via the communication circuit (291) to cause the first electronic device (201) to output a notification indicating that the first information for the first inquiry and the first response is information related to the first topic.
  • the processor (220) may output a notification through the speaker (240) or the display (260) indicating that the first information can be shared with users stored in the first electronic device (201) based on receiving a message from the electronic device (203) indicating that the first information is information related to the first topic through the communication circuit (290).
  • the processor (220) may identify a command to share first information with a designated user among users stored in the first electronic device (201). For example, the processor (220) may identify a command to share first information with the designated user based on obtaining an input to share the first information with the designated user through the microphone (230) or the display (260).
  • the processor (220) may transmit a command to the electronic device (203) to share first information with a designated user via the communication circuit (290).
  • the processor (220) may transmit information about the designated user to the electronic device (203) along with the command via the communication circuit (290).
  • the information about the designated user may include information about a second electronic device (202) corresponding to the designated user.
  • the processor (221) may store and manage the first information about the first query and the first response as shared data for the first electronic device (201) and the second electronic device (202) based on receiving a command to share the first information about the first query and the first response with a designated user from the first electronic device (201) via the communication circuit (291). According to one embodiment, the processor (221) may store and manage the first information about the first query and the first response as data for the second electronic device (202) based on the command.
  • the processor (222) may obtain a second query related to the first subject through a microphone (232) or a display (262). In one embodiment, the processor (222) may transmit the second query related to the first subject to the electronic device (203) through a communication circuit (292).
  • the processor (221) may receive a second query related to the first topic from the second electronic device (202) via the communication circuit (291). According to one embodiment, the processor (221) may check first information stored as data for the second electronic device (202). According to one embodiment, the processor (221) may obtain a second response corresponding to the second query based on providing the second query and the first information to the first artificial intelligence model (330). Through this, the processor (221) may obtain a second response that takes into account not only the second query but also the first information. The second electronic device (202) may provide a response that takes into account all of the history of consecutive queries to the user.
  • the processor (221) may transmit the second response to the second electronic device (202) via the communication circuit (291).
  • the processor (221) may update second information about the second query and the second response to information related to the first subject based on obtaining a second response corresponding to the second query. According to one embodiment, the processor (221) may store and manage the second information as data for the first electronic device (201) based on updating the second information to information related to the first subject. According to one embodiment, the processor (221) may transmit a message to the first electronic device (201) through the communication circuit (291) so that the first electronic device (201) outputs a notification indicating that the second information has been updated with respect to the first subject.
  • the processor (220) may output a notification indicating that the second information has been updated with respect to the first subject based on receiving a message from the electronic device (203) via the communication circuit (290) to cause the first electronic device (201) to output a notification indicating that the second information has been updated with respect to the first subject.
  • the processor (221) can determine whether the first information and the second information correspond to each other. According to one embodiment, if the processor (221) determines that the first information and the second information are information that conflict with each other, the processor (221) can determine that the first information and the second information do not correspond to each other. For example, if the first information includes information about a first date and a first location (e.g., a first response) and the second information includes information about a second date and a first location that are different from the first date (e.g., a second response), the processor (221) can determine that the first information and the second information are information that conflict with each other.
  • the processor (221) can determine that the first information and the second information are information that conflict with each other.
  • the processor (221) may update the second information to information related to the first subject.
  • the processor (221) may transmit information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other to the first electronic device (201) and/or the second electronic device (202).
  • the processor (220) may output information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other through the display (260) or the speaker (240) based on receiving information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other.
  • the processor (222) may output information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other through the display (262) or the speaker (242) based on receiving information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other.
  • the processor (221) may update the third information to information related to the first topic based on receiving third information from the second electronic device (202) that changes the second response included in the second information to correspond to the first response included in the first information.
  • the processor (221) may obtain a third response corresponding to the third query from the first artificial intelligence model (330) based on the third query, the first information, and the second information.
  • the processor (221) may transmit the third information about the third query and the third response to the first electronic device (201) and the second electronic device (202).
  • the processor (221) when the processor (221) obtains a command to stop sharing information about a first subject from the first electronic device (201) through the communication circuit (291), the processor (221) may not transmit information about the first subject obtained after the time of obtaining the command to the second electronic device (202).
  • a user of the first electronic device (201) and a user of the second electronic device (202) can be provided with responses that take into account the history of consecutive queries.
  • This can increase the usability of an assistance function (e.g., an AI assistance utilizing the first artificial intelligence model (330)) running on the first electronic device (201) or the second electronic device (202).
  • an assistance function e.g., an AI assistance utilizing the first artificial intelligence model (330)
  • the operations of the first electronic device (201) described in the drawings below may be performed by the processor (220). However, for convenience of explanation, the operations performed by the processor (220) will be described as being performed by the first electronic device (201).
  • the operations of the second electronic device (202) described in the drawings below may be performed by the processor (222). However, for convenience of explanation, the operations performed by the processor (222) will be described as being performed by the second electronic device (202).
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an operation of an electronic device storing responses corresponding to queries received from a first electronic device and a second electronic device, according to one embodiment.
  • the memory (211) (e.g., the memory (211) of FIG. 2) of the electronic device (203) (e.g., the electronic device (203) of FIG. 2) may include a user identification manager (311), a dialog analyzer (312), an AI assistant (313), a common memory manager (314), a first user memory (315), and a second user memory (316).
  • the user identification manager (311), the dialog analyzer (312), the AI assistant (313), the common memory manager (314), the first user memory (315), and the second user memory (316) may be implemented in software, but at least some of them may be implemented in hardware.
  • the user identification manager (311) may identify a user corresponding to at least one device before executing a function based on the first artificial intelligence model (330). According to one embodiment, the user identification manager (311) may register devices corresponding to the first user (e.g., the first electronic device (201) (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 2 ), and the third electronic device (310)). According to one embodiment, the user identification manager (311) can register devices corresponding to the second user (e.g., the second electronic device (202) (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 2 and the fourth electronic device (320)). For example, the user identification manager (311) can register the first user based on an ID and a password.
  • the first electronic device (201) e.g., the first electronic device (201) of FIG. 2
  • the third electronic device e.g., the third electronic device (310)
  • the user identification manager (311) can register devices corresponding to the second user (e.g., the second electronic device (202) (e.g
  • the user identification manager (311) can register the second user based on an ID and a password.
  • the user identification manager (311) can register the first user based on a voice.
  • the user identification manager (311) can register the second user based on a voice.
  • the user identification manager (311) can register the first user based on a voice, or an ID and a password, before executing a function based on the first artificial intelligence model (330). It can perform authentication for users.
  • the AI assistant (313) may include a first AI model (330).
  • the first AI model (330) may include an AI model based on a large language model (LLM).
  • LLM large language model
  • the first AI model (330) may obtain a response corresponding to a query obtained from a device that has successfully authenticated a user.
  • the first AI model (330) may obtain a response corresponding to a first query based on a first query obtained from a first electronic device (201).
  • the first AI model (330) may obtain a response corresponding to a second query based on a second query obtained from a second electronic device (202).
  • the first artificial intelligence model (330) can obtain a response corresponding to the first query based on a first query obtained from the first electronic device (201) and information stored in the first user memory (315). According to one embodiment, the first artificial intelligence model (330) can obtain a response corresponding to the second query based on a second query obtained from the second electronic device (202) and information stored in the second user memory (316).
  • the first user memory (315) may store information about queries and responses corresponding to the queries received from devices corresponding to the first user (e.g., the first electronic device (201) (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 2 ) and the third electronic device (310)).
  • the second user memory (316) may store information about queries and responses corresponding to the queries received from devices corresponding to the second user (e.g., the second electronic device (202) (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 2 ) and the fourth electronic device (320)).
  • the first user memory (315) may further store information about queries and responses shared from an external electronic device (e.g., the second electronic device (202)).
  • the second user memory (316) may further store information about queries and responses shared from an external electronic device (e.g., the first electronic device (201)).
  • a dialogue analyzer (312) can analyze a dialogue.
  • the dialogue analyzer (312) can include a second artificial intelligence model (340).
  • the second artificial intelligence model (340) can include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • the second artificial intelligence model (340) can classify information about a question and a response corresponding to the question into information related to a specific topic.
  • the second artificial intelligence model (340) can classify the first information into information about the first topic based on being provided with first information about the first question and the first response.
  • the second artificial intelligence model (340) can classify the second information into information about the first topic based on being provided with second information about the second question and the second response.
  • the system (200) of the embodiments of the present invention may include one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (330) and the second artificial intelligence model (340).
  • the descriptions related to the first artificial intelligence model (330) and the second artificial intelligence model (340) may be equally applied to one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (330) and the second artificial intelligence model (340).
  • a common memory manager (314) can manage a first user memory (315) and a second user memory (316).
  • the common memory manager (314) can store information about a query and a response in the memory of a specific user based on obtaining a command to share the query and the response with a specific user.
  • the common memory manager (314) can store first information about a first query and a first response corresponding to the first query in the second user memory (316) based on obtaining a command to share first information about a first query and a first response corresponding to the first query with a second user.
  • the common memory manager (314) can store second information about a second query and a second response corresponding to the second query with the first user in the first user memory (315) based on obtaining a command to share second information about a second query and a second response corresponding to the second query with the first user.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device obtaining a response corresponding to a query according to one embodiment.
  • the operations may be performed sequentially, but are not necessarily sequential.
  • the order of the operations may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • a first electronic device (201) may obtain a first query related to a first topic.
  • the first electronic device (201) may obtain the first query related to the first topic based on a textual input through a display (260) (e.g., the display (260) of FIG. 2).
  • the first electronic device (201) may obtain the first query based on a voice input through a microphone (230) (e.g., the microphone (230) of FIG. 2).
  • the electronic device (203) may receive a first query related to a first topic from the first electronic device (201) via the communication circuit (291) (e.g., the communication circuit (291) of FIG. 2).
  • the electronic device (203) may obtain a first response corresponding to the first query from the first artificial intelligence model (330) (e.g., the first artificial intelligence model (330) of FIG. 3) based on the first query.
  • the first artificial intelligence model (330) may be stored in the memory (211) of the electronic device (203) (e.g., the memory (211) of FIG. 2) or may be stored in a separate external device (e.g., a server).
  • the first artificial intelligence model (330) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM).
  • the electronic device (203) may store and manage first information regarding the first query and the first response as data for the first electronic device (201).
  • the electronic device (203) may transmit a first response to the first electronic device (201) via the communication circuit (291).
  • the first electronic device (201) may identify a command to share first information about the first query and the first response with a designated user. For example, the first electronic device (201) may identify a command to share the first information with the designated user based on identifying an input designating a user to share the first information with through the display (260) or the microphone (230).
  • the electronic device (203) may receive a command from the first electronic device (201) via the communication circuit (291) to share first information about the first query and the first response to a designated user. In one embodiment, the electronic device (203) may further receive information about the designated user. In one embodiment, the information about the designated user may include information about a second electronic device (202) corresponding to the designated user.
  • the electronic device (203) may store and manage, based on the command, the first information about the first inquiry and the first response as shared data for the first electronic device (201) and the second electronic device (202). According to one embodiment, the electronic device (203) may also store and manage the first information about the first inquiry and the first response as data for the second electronic device (202).
  • the second electronic device (202) may obtain a second query related to the first topic.
  • the second electronic device (202) may obtain the second query through a display (262) (e.g., the display (262) of FIG. 2) or a microphone (232) (e.g., the microphone (232) of FIG. 2).
  • the electronic device (203) may receive a second query from the second electronic device (202) via the communication circuit (291).
  • the electronic device (203) may obtain a second response corresponding to the second query from the first artificial intelligence model (330) based on the second query and the first information.
  • the electronic device (203) may check the first information stored as shared data for the first electronic device (201) and the second electronic device (202).
  • the electronic device (203) may obtain the second response based on providing the second query and the first information to the first artificial intelligence model (330). Through this, the electronic device (203) may obtain a second response that takes into account not only the second query but also the first information.
  • the second electronic device (202) may provide the user with a response that takes into account all of the history of consecutive queries.
  • the electronic device (203) may transmit the second response to the second electronic device (202) via the communication circuit (291).
  • the second electronic device (202) may output the second response via a display (262) or a speaker (242) (e.g., the speaker (242) of FIG. 2).
  • FIG. 5A is a diagram for explaining an operation of a first artificial intelligence model obtaining a response corresponding to a query based on a query, according to one embodiment.
  • a first artificial intelligence model (330) may obtain a first response corresponding to a first query based on being provided with a first query.
  • the first query may include a text- or voice-based query.
  • the first response may include a text- or voice-based response.
  • the first artificial intelligence model (330) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM).
  • LLM large language model
  • the first artificial intelligence model (330) may be implemented using various artificial intelligence models.
  • the first artificial intelligence model (330) may be stored in the memory (211) of the electronic device (203) (e.g., the memory (211) of FIG. 2 ) or may be stored in a separate external device (e.g., a server).
  • FIG. 5b is a diagram for explaining an operation of a first artificial intelligence model to obtain a response corresponding to a query based on a query, according to one embodiment.
  • the electronic device (203) may, based on obtaining a command from the first electronic device (201) (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 2) to share first information about a first question and a first response related to a first topic with a designated user, store and manage the first information as shared data for the second electronic device (202) (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 2) corresponding to the designated user and the first electronic device (201).
  • the electronic device (203) may also, based on obtaining the command, store and manage the first information as data for the second electronic device (202).
  • the electronic device (203) can obtain a second query related to the first topic from the second electronic device (202). In one embodiment, the electronic device (203) can confirm the first information with data about the second electronic device (202).
  • the electronic device (203) may provide first information and a second query to a first artificial intelligence model (330) (e.g., the first artificial intelligence model (330) of FIG. 3).
  • a first artificial intelligence model e.g., the first artificial intelligence model (330) of FIG. 3.
  • the first artificial intelligence model (330) can obtain a second response corresponding to the second query based on being provided with first information and a second query for the first query and the first response.
  • FIG. 5c is a diagram illustrating an operation of a second artificial intelligence model to obtain information on a specific topic based on information including a question and a response, according to one embodiment.
  • the second artificial intelligence model (340) may classify the first information into information related to the first topic based on being provided with first information including a first query and a first response.
  • the second artificial intelligence model (340) may include an artificial intelligence model based on ML (machine learning).
  • ML machine learning
  • the second artificial intelligence model (340) may be implemented as various artificial intelligence models.
  • the second artificial intelligence model (340) may be stored in the memory (211) of the electronic device (203) (e.g., the memory (211) of FIG. 2) or may be stored in a separate external device (e.g., a server).
  • the system (200) of the embodiments of the present invention may include one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (330) and the second artificial intelligence model (340).
  • the descriptions related to the first artificial intelligence model (330) and the second artificial intelligence model (340) may be equally applied to one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (330) and the second artificial intelligence model (340).
  • FIG. 6A is a flowchart illustrating an operation of an electronic device sharing a query and a response corresponding to the query, according to one embodiment.
  • the operations may be performed sequentially, but are not necessarily sequential.
  • the order of the operations may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • an electronic device (203) may obtain a first query from a first electronic device (201) (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 2).
  • the electronic device (203) may obtain a first response corresponding to the first query from a first artificial intelligence model (330) (e.g., the first artificial intelligence model (330) of FIG. 3).
  • the electronic device (203) may classify the first information as information related to the first topic based on providing the first information for the first query and the first response to the second artificial intelligence model (340) (e.g., the second artificial intelligence model (340) of FIG. 3).
  • the second artificial intelligence model (340) may include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • the electronic device (203) may transmit a message to the first electronic device (201) (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 2) via the communication circuit (291) (e.g., the communication circuit (291) of FIG. 2) so that the first electronic device (201) outputs a notification indicating that the first information is information related to the first topic.
  • the communication circuit (291) e.g., the communication circuit (291) of FIG. 2
  • the first electronic device (201) may output a notification indicating that the first information is information related to the first topic based on the message received from the electronic device (203). According to one embodiment, the first electronic device (201) may further output a notification indicating that the first information can be shared with multiple users.
  • the first electronic device (201) may identify a command to share the first information with the designated user. For example, the first electronic device (201) may identify a command to share the first information with the designated user based on obtaining an input to share the first information with the designated user through the microphone (230) (e.g., the microphone (230) of FIG. 2) or the display (260) (e.g., the display (260) of FIG. 2).
  • the microphone (230) e.g., the microphone (230) of FIG. 2
  • the display (260) e.g., the display (260) of FIG. 2
  • the electronic device (203) may receive a command from the first electronic device (201) via the communication circuit (291) to share first information about the first query and the first response to a designated user.
  • the electronic device (203) may store and manage the first information as shared data for the second electronic device (202) corresponding to the designated user (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 2) and the first electronic device (201) based on the command. According to one embodiment, the electronic device (203) may store and manage the first information as data for the second electronic device (202) based on the command.
  • the electronic device (203) may receive a second query related to the first topic from the second electronic device (202) via the communication circuit (291).
  • the electronic device (203) may obtain a second response corresponding to the second query from the first artificial intelligence model (330) based on the second query and the first information.
  • the electronic device (203) may check the first information stored as data for the second electronic device (202).
  • the electronic device (203) may obtain the second response based on providing the second query and the first information to the first artificial intelligence model (330).
  • the electronic device (203) may store and manage the second information for the second query and the second response as data for the second electronic device (202).
  • the electronic device (203) may update the second information about the second query and the second response to information related to the first topic.
  • the electronic device (203) may store and manage the second information about the second query and the second response as shared data for the second electronic device (202) and the first electronic device (201) based on updating the second information to information related to the first topic.
  • the electronic device (203) may also store and manage the second information about the second query and the second response as data for the first electronic device (201) based on updating the second information to information related to the first topic.
  • the electronic device (203) may transmit a message to the first electronic device (201) via the communication circuit (291) so that the first electronic device (201) may output a notification indicating that the second information has been updated to information about the first subject.
  • the first electronic device (201) may output a notification indicating that the second information has been updated to information about the first subject based on receiving the message via the communication circuit (290).
  • FIG. 6B is a flowchart illustrating an operation of an electronic device updating second information to information related to a first subject, according to one embodiment.
  • the operations may be performed sequentially, but are not necessarily sequential.
  • the order of the operations may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • the electronic device (203) may receive a command from the first electronic device (201) (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 2 ) to share first information regarding a first query and a first response related to a first topic with a designated user.
  • the electronic device (203) may obtain a second response corresponding to a second query from the first artificial intelligence model (330) (e.g., the first artificial intelligence model (330) of FIG. 3 ) based on the second query and the first information.
  • the electronic device (203) can check whether the first information and the second information for the second query and the second response correspond to each other.
  • the electronic device (203) can determine that the first information and the second information do not correspond to each other. For example, if the first information includes information about a first date and a first location (e.g., a first response) and the second information includes information about a second date and a first location that are different from the first date (e.g., a second response), the electronic device (203) can determine that the first information and the second information are information that conflict with each other.
  • the electronic device (203) can determine that the first information and the second information are information that conflict with each other.
  • the electronic device (203) determines that the first information and the second information for the second query and the second response correspond to each other (operation 635 - Yes), then in operation 637, the electronic device may update the second information with information related to the first topic.
  • the electronic device (203) may transmit information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other to the first electronic device (201) and/or the second electronic device (202).
  • the first electronic device (201) may output information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other through a display (260) (e.g., display (260) of FIG. 2) or a speaker (240) (e.g., speaker (240) of FIG. 2) based on receiving information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other.
  • a display e.g., display (260) of FIG. 2
  • a speaker (240) e.g., speaker (240) of FIG. 2
  • the second electronic device (202) may output information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other through the display (262) (e.g., the display (262) of FIG. 2) or the speaker (242) (e.g., the speaker (242) of FIG. 2) based on receiving information indicating that the first information and the second information do not correspond to each other.
  • the display (262) e.g., the display (262) of FIG. 2
  • the speaker (242) e.g., the speaker (242) of FIG. 2
  • the electronic device (203) may update the third information to information related to the first subject based on receiving third information from the second electronic device (202) that changes the second response included in the second information to correspond to the first response included in the first information.
  • FIG. 7 is a schematic block diagram illustrating a system including a first electronic device and a second electronic device, according to one embodiment.
  • a system (700) may include a first electronic device (201) and a second electronic device (202).
  • the system (700) of FIG. 7 may not include an electronic device (203) compared to the system (200) of FIG. 2.
  • Each of the first electronic device (201) and the second electronic device (202) may directly obtain a response corresponding to a query.
  • the first electronic device (201) may directly transmit and receive information regarding a query and a response corresponding to the query to and from the second electronic device (202).
  • the processor (220) may execute a function using the first artificial intelligence model (810) (e.g., the first artificial intelligence model (810) of FIG. 8).
  • the function using the first artificial intelligence model (810) may include a function of outputting a response corresponding to a user's query based on the user's query.
  • the first artificial intelligence model (810) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM).
  • the processor (220) may execute a function using the first artificial intelligence model (810) based on the execution of a specified application of the first electronic device (201).
  • the processor (220) may acquire a first query related to the first topic through a microphone (230) or acquire a first query related to the first topic through a display (260) in text format.
  • the first query may include a query for acquiring information.
  • the first query may include a request to execute an application of the first electronic device (201) to perform a task.
  • the processor (220) may obtain a first response corresponding to the first query based on providing the first query to the first artificial intelligence model (810).
  • the processor (220) may output the first response through the display (260) or the speaker (240).
  • the first artificial intelligence model (810) may be stored in the memory (210) or a separate device (e.g., a server).
  • the first response may include a response that provides information corresponding to the query.
  • the first response may include a response indicating that a task has been performed by executing an application of the first electronic device (201).
  • the processor (220) may classify the first information into information related to the first topic based on providing the first information regarding the first query and the first response to the second artificial intelligence model (820) (e.g., the second artificial intelligence model (820) of FIG. 8 ).
  • the second artificial intelligence model (820) may include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • the second artificial intelligence model (820) may be stored in the memory (210) or stored in a separate device (e.g., a server).
  • the processor (220) may store the first information in the memory (210) as information related to the first subject.
  • the processor (220) may output a notification indicating that first information classified as information related to a first topic can be shared through the display (260) or speaker (240).
  • the processor (220) may confirm a command to share first information about the first query and the first response to a designated user via a microphone (230) or a display (260).
  • the processor (220) may transmit the first information to the second electronic device (202) so that the second electronic device (202) corresponding to the designated user stores the first information based on a command to share information related to the first topic with the designated user.
  • the processor (222) may store the first information in the memory (212) as information related to the first topic based on receiving the first information.
  • the processor (222) may obtain a second query related to the first topic. In one embodiment, the processor (220) may obtain a second response corresponding to the second query based on providing the second query and the first information to the first artificial intelligence model (830) (e.g., the first artificial intelligence model (830) of FIG. 8). In one embodiment, the processor (222) may classify the second information as information related to the first topic based on providing the second information regarding the second query and the second response to the second artificial intelligence model (840) (e.g., the second artificial intelligence model (840) of FIG. 8). In one embodiment, the processor (222) may store the second information as information related to the first topic in the memory (212).
  • the system (700) of embodiments of the present invention may include one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (810) and the second artificial intelligence model (820).
  • the descriptions related to the first artificial intelligence model (810) and the second artificial intelligence model (820) may be equally applied to one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (810) and the second artificial intelligence model (820).
  • the system (700) of embodiments of the present invention may include one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (830) and the second artificial intelligence model (840).
  • the descriptions relating to the first artificial intelligence model (830) and the second artificial intelligence model (840) can be equally applied to one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (830) and the second artificial intelligence model (840).
  • the processor (222) may transmit second information regarding the second query and second response to the first electronic device (201). According to one embodiment, the processor (220) may update the second information regarding the second query and second response with information related to the first topic. According to one embodiment, the processor (220) may output a notification indicating that the information regarding the first topic has been updated through the display (260) or the speaker (240).
  • the processor (220) may obtain a third query related to the first subject through the microphone (230) or the display (260). In one embodiment, the processor (220) may obtain a third response corresponding to the third query based on providing the third query, the first information, and the second information to the first artificial intelligence model (810). In one embodiment, the processor (220) may update the third information regarding the third query and the third response to the information related to the first subject.
  • the processor (220) may not transmit information about a query related to the first topic and a response corresponding to the query obtained from the first electronic device (201) to the second electronic device (202) after the command is confirmed based on the confirmation of a command not to share information related to the first topic with a designated user.
  • the processor (220) may obtain a command to share, among a plurality of queries and responses corresponding to the plurality of queries obtained by the first electronic device (201), at least one query obtained at a designated location and at least one response corresponding to the at least one query, to a designated user. In one embodiment, the processor (220) may share, based on the command, at least one query obtained at a designated location and at least one response corresponding to the at least one query, to the designated user.
  • the first query may include a query requesting to perform a first task
  • the first response may include a response indicating that the first task has been performed.
  • the first task may include a task performed by executing an application of the first electronic device (201).
  • the first task may include a task of registering a first schedule in an application related to a schedule of the first electronic device (201).
  • the first response may include a response indicating that the first schedule has been registered in the application related to the schedule of the first electronic device (201).
  • the processor (220) may transmit the first information to the second electronic device (202) to share first information about the first query and the first response, while transmitting a message to the second electronic device (202) so that the second electronic device (202) registers the first schedule in the application related to the schedule of the second electronic device (202).
  • FIG. 8 is a schematic block diagram illustrating a memory of a first electronic device and a memory of a second electronic device according to one embodiment.
  • a memory (210) (e.g., the memory (210) of FIG. 7) of a first electronic device (201) (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 7) may include a user identification manager (811), a dialog analyzer (814), an AI assistant (813), a common memory manager (815), and a first user memory (812).
  • the user identification manager (811), the dialog analyzer (814), the AI assistant (813), the common memory manager (815), and the first user memory (812) may be implemented in software, but at least some of them may be implemented in hardware.
  • the memory (212) (e.g., the memory (212) of FIG. 7) of the second electronic device (202) (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 7) may include a user identification manager (821), a dialog analyzer (824), an AI assistant (823), a common memory manager (825), and a second user memory (822).
  • the user identification manager (821), the dialog analyzer (824), the AI assistant (823), the common memory manager (825), and the second user memory (822) may be implemented in software, but at least some of them may be implemented in hardware.
  • the user identification manager (811) can identify a user corresponding to the first electronic device (201) before executing a function based on the first artificial intelligence model (810).
  • the user identification manager (811) can register a first user corresponding to the first electronic device (201).
  • the user identification manager (811) can register the first user based on voice.
  • the user identification manager (811) can register the first user based on an ID and a password.
  • the user identification manager (811) can authenticate the user based on voice for user identification, or an ID and a password, before executing a function based on the first artificial intelligence model (810).
  • the AI assistant (813) may include a first AI model (810).
  • the first AI model (810) may include an AI model based on a large language model (LLM).
  • LLM large language model
  • the first AI model (810) may obtain a response corresponding to a query obtained after successful user authentication.
  • the first AI model (810) may obtain a first response corresponding to the first query based on the first query.
  • the dialogue analyzer (814) may include a second artificial intelligence model (820).
  • the second artificial intelligence model (820) may include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • the second artificial intelligence model (820) may classify information about a query and a response corresponding to the query into information related to a specific topic based on the information.
  • the second artificial intelligence model (820) may classify first information about a first query and a first response into information related to a first topic.
  • the system (700) of the embodiments of the present invention may include one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (810) and the second artificial intelligence model (820).
  • the descriptions related to the first artificial intelligence model (810) and the second artificial intelligence model (820) may be equally applied to one artificial intelligence model that performs the functions of the first artificial intelligence model (810) and the second artificial intelligence model (820).
  • the first user memory (812) may store information about a plurality of questions and a plurality of responses for a first subject obtained from the first artificial intelligence model (810) as information about the first subject.
  • the first user memory (812) may store information about a plurality of questions and a plurality of responses corresponding to the plurality of questions for the first subject received from the second electronic device (202) as information about the first subject.
  • the first user memory (812) may store first information about a first question and a first response for the first subject as information about the first subject.
  • the first user memory (812) may store second information about a second question and a second response for the first subject received from the second electronic device (202) as information about the first subject.
  • the first artificial intelligence model (810) can obtain a response corresponding to the query based on information about the first topic stored in the first user memory (815).
  • the common memory manager (815) may, based on obtaining a command to share a question and a response on a specific topic with a specific user, transmit information about the question and response to a device corresponding to the specific user so that the information about the question and response is stored in the memory of the device corresponding to the specific user.
  • the common memory manager (815) may, based on obtaining a command to share a first question and a first response corresponding to the first question with a second user, transmit first information about the first question and the first response to the second electronic device (202) so that the first information about the first question and the first response is stored in the memory (212) of the second electronic device (202) (e.g., the second user memory (822)).
  • the user identification manager (821) can identify a user corresponding to the second electronic device (202) before executing a function based on the first artificial intelligence model (830). According to one embodiment, the user identification manager (821) can register a second user corresponding to the second electronic device (202).
  • the AI assistant (823) may include a first AI model (830).
  • the first AI model (830) may include an AI model based on a large language model (LLM).
  • LLM large language model
  • the first AI model (830) may obtain a second response corresponding to a second query based on a second query of a first subject.
  • the dialogue analyzer (824) may include a second artificial intelligence model (840).
  • the second artificial intelligence model (840) may include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • the second artificial intelligence model (840) may classify second information regarding the second question and second response as information related to the first topic.
  • the second user memory (822) may store information about a plurality of questions and a plurality of responses for the first subject obtained from the first artificial intelligence model (830) as information about the first subject.
  • the second user memory (822) may store information about a plurality of questions and a plurality of responses corresponding to the plurality of questions for the first subject received from the first electronic device (201) as information about the first subject.
  • the second user memory (822) may store second information about a second question and a second response for the first subject as information about the first subject.
  • the second user memory (822) may store first information about a first question and a first response for the first subject received from the first electronic device (201) as information about the first subject.
  • the first artificial intelligence model (830) can obtain a response corresponding to the query based on information about the first topic stored in the second user memory (822).
  • the common memory manager (825) may, based on obtaining a command to share a question and a response on a specific topic with a specific user, transmit information about the question and response to a device corresponding to the specific user so that the information about the question and response is stored in the memory of the device corresponding to the specific user.
  • the common memory manager (815) may, based on obtaining a command to share a second question and a second response corresponding to the second question with the first user, transmit second information about the second question and the second response to the first electronic device (201) so that the second information about the second question and the second response is stored in the memory (210) of the first electronic device (201) (e.g., the first user memory (812)).
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation of a first electronic device obtaining a response corresponding to a query, according to one embodiment.
  • the operations may be performed sequentially, but are not necessarily sequential.
  • the order of the operations may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • a first electronic device (201) may obtain a first query related to a first topic.
  • the first electronic device (201) may obtain a first query based on voice through a microphone (230) (e.g., the microphone (230) of FIG. 7) or may obtain a first query based on text through a display (260) (e.g., the display (260) of FIG. 7).
  • the first query may include a query for obtaining information.
  • the first query may also include a request to execute an application of the first electronic device (201) to perform a task.
  • the first electronic device (201) may output a first response corresponding to a first query obtained using the first artificial intelligence model (810) (e.g., the first artificial intelligence model (810) of FIG. 8).
  • the first electronic device (201) may obtain the first response corresponding to the first query based on providing the first query to the first artificial intelligence model (810).
  • the first electronic device (201) may output the first response through the speaker (240) (e.g., the speaker (240) of FIG. 7) or the display (260).
  • the first artificial intelligence model (810) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM).
  • the first response may include a response that provides information corresponding to the query.
  • the first response may include a response indicating that the task was performed by executing an application of the first electronic device (201).
  • the first electronic device (201) may identify a command to share first information about the first query and the first response with a designated user. For example, the first electronic device (201) may identify a command to share the first information with the designated user based on obtaining an input to share the first information with the designated user through the microphone (230) or the display (260).
  • the first electronic device (201) may transmit the first information to the second electronic device (202) corresponding to the specified user (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 7) so that the second electronic device (202) stores the first information.
  • the second electronic device (202) may store the first information.
  • the second electronic device (202) may obtain a second query related to the first topic through a microphone (232) (e.g., microphone (232) of FIG. 7) or a display (262) (e.g., display (262) of FIG. 7).
  • a microphone e.g., microphone (232) of FIG. 7
  • a display e.g., display (262) of FIG. 7
  • the second electronic device (202) may output a second response corresponding to the second query obtained using the first artificial intelligence model (830) (e.g., the first artificial intelligence model (830) of FIG. 8).
  • the first artificial intelligence model (830) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM).
  • the first electronic device (201) may receive second information about the second query and the second response from the second electronic device (202).
  • the first electronic device (201) may output a notification indicating that the second information has been updated to information about the first topic.
  • the first electronic device (201) may classify the second information as information about the first topic using the second artificial intelligence model (820) (e.g., the second artificial intelligence model (820) of FIG. 8).
  • the second electronic device (202) may classify the second information as information about the first topic using the second artificial intelligence model (840) (e.g., the second artificial intelligence model (840) of FIG. 8) and transmit a message indicating that the second information is information about the first topic to the first electronic device (201).
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an operation of a first electronic device sharing a query and a response corresponding to the query, according to one embodiment.
  • the operations may be performed sequentially, but are not necessarily sequential.
  • the order of the operations may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • a first electronic device (201) may classify the first information as information related to a first topic based on providing first information about a first query and a first response to a second artificial intelligence model (820) (e.g., the second artificial intelligence model (820) of FIG. 8).
  • the second artificial intelligence model (340) may include an artificial intelligence model based on ML (machine learning).
  • the first electronic device (201) may output a notification indicating that first information classified as information related to the first topic can be shared through a speaker (240) (e.g., speaker (240) of FIG. 7) or a display (260) (e.g., display (260) of FIG. 7).
  • a speaker (240) e.g., speaker (240) of FIG. 7
  • a display (260) e.g., display (260) of FIG. 7
  • the first electronic device (201) may confirm a command to share the first information with a user designated by the first electronic device (201) among a plurality of users. For example, the first electronic device (201) may confirm the command based on a user input designating a specific user among the plurality of users.
  • the first electronic device (201) may transmit the first information to the second electronic device (202) corresponding to the specified user (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 7) so that the second electronic device (202) stores the first information.
  • the specified user e.g., the second electronic device (202) of FIG. 7
  • FIG. 11 is a diagram showing a screen of a first electronic device on which a response corresponding to a query related to a first subject is output, according to one embodiment.
  • the first electronic device (201) may output a query acquired through a microphone (230) (e.g., the microphone (230) of FIG. 7) or a display (260) (e.g., the display (260) of FIG. 7) through the display (260).
  • the first electronic device (201) may output a response acquired from a first artificial intelligence model (810) (e.g., the first artificial intelligence model (810) of FIG. 8) through the display (260).
  • the first electronic device (201) may output the query as text after “First user:” and output the response as text after “Assistant:”.
  • the first electronic device (201) can output a plurality of questions and a plurality of responses (1110) regarding a first topic (e.g., a trip to Jeju Island).
  • a first topic e.g., a trip to Jeju Island.
  • the first electronic device (201) may output a plurality of questions and a plurality of responses (1120) for a second topic (e.g., weekend evening appointments).
  • a second topic e.g., weekend evening appointments
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a screen of a first electronic device for designating a user to share first information about a question related to a first topic and a response corresponding to the question, according to one embodiment.
  • a first electronic device (201) may classify information regarding a plurality of questions and a plurality of responses (1110) into a second artificial intelligence model (820) (e.g., the second artificial intelligence model (820) of FIG. 8) as information regarding a first topic (e.g., a trip to Jeju Island).
  • the first electronic device (201) may classify information regarding a second topic (e.g., a weekend evening appointment) as information regarding a second topic (e.g., a weekend evening appointment) based on inputting information regarding a plurality of questions and a plurality of responses (1120) into the second artificial intelligence model (820).
  • the first electronic device (201) can output information about questions and responses related to topics that can be shared with multiple users stored in the first electronic device (201).
  • the first electronic device (201) may output, as information (1210) shareable with at least one user, a first query requesting a first task (e.g., make a reservation for a black pork restaurant near Dongmun Market on October 1st, yes, 12 o'clock) and a first response indicating that the first task has been completed (e.g., yes, make a reservation for a "Jeju black pork restaurant" at 12 o'clock) among a plurality of queries and a plurality of responses (1110) regarding a first topic (e.g., a trip to Jeju Island).
  • the first task may include a task performed by executing an application installed in the first electronic device (201).
  • the first task may include executing an Internet-related application installed in the first electronic device (201) to access the homepage of the restaurant and make a reservation. It can represent a task.
  • the first electronic device (201) may output, as information (1220) shareable with at least one user, second information (e.g., weekend evening appointment, Saturday evening 7:00 Gangnam Station appointment, attendees: second user, third user) regarding a second query requesting a second task and a second response indicating completion of the second task among a plurality of queries and a plurality of responses (1120) regarding a second topic (e.g., weekend evening appointment).
  • the second task may include a task performed by executing an application installed in the first electronic device (201).
  • the second task may represent a task of adding a schedule by executing an application related to a schedule installed in the first electronic device (201).
  • the first electronic device (201) can confirm a user input (1230) selecting first information (e.g., a trip to Jeju Island) as information to be shared with at least one user.
  • first information e.g., a trip to Jeju Island
  • the first electronic device (201) may output a notification (1240) prompting at least one user (e.g., a second user, a third user) to enter information (1240) to share the first information.
  • a notification (1240) prompting at least one user (e.g., a second user, a third user) to enter information (1240) to share the first information.
  • the first electronic device (201) may verify a user input (1250) designating a second user as the user with whom the first information can be shared.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a screen of a second electronic device on which first information about a query shared from a first electronic device and a response corresponding to the query is output, according to one embodiment.
  • a second electronic device (202) may receive first information from a first electronic device (201) corresponding to a first user (e.g., the first electronic device (201) of FIG. 7).
  • the second electronic device (202) may output a notification indicating that it may output the first information received from the first electronic device (201) (e.g., a conversation has been shared with you from the first user. Would you like to check the content?).
  • the second electronic device (202) can output the first information based on a user input that causes the first information to be output.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a screen of a first electronic device, according to one embodiment, in which a notification indicating that second information regarding a query related to a first subject and a response corresponding to the query received from a second electronic device has been updated with information regarding the first subject is output.
  • a first electronic device (201) may receive, from a second electronic device (202) corresponding to a second user (e.g., the second electronic device (202) of FIG. 7), second information about a second query on a first topic and a second response corresponding to the second query.
  • the first electronic device (201) may output a notification indicating that information on the first topic has been updated based on receiving the second information (e.g., an update has occurred in the conversation you are sharing with the second user. would you like to check the content?).
  • the first electronic device (201) can output information about the first topic that has been updated (e.g., the second user added a rental car reservation for the Jeju Island travel plan topic from October 1 to 2.
  • the car reserved by the second user is a white Y model, and the rental car reservation was completed for the schedule from 9:00 AM on October 1 to 4:00 PM on October 2).
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a screen of a first electronic device for stopping sharing of information about a first subject, according to one embodiment.
  • a first electronic device (201) may obtain a response that outputs information about a topic shared with a second user (e.g., a trip to Jeju Island on October 1, a workout plan on December 5) based on providing a query requesting information about a topic shared with a second user to a first artificial intelligence model (810) (e.g., the first artificial intelligence model (810) of FIG. 8).
  • a first artificial intelligence model (810) e.g., the first artificial intelligence model (810) of FIG. 8
  • the first electronic device (201) may not share information about a Jeju Island travel topic with a second electronic device (202) corresponding to the second user from the time the input is obtained.
  • the electronic device (203) may include a communication circuit (291), at least one processor (221), and a memory (211) for storing instructions.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to receive a first query related to a first topic from a first electronic device via the communication circuit (291).
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to obtain a first response corresponding to the first query using a first artificial intelligence model (330) based on obtaining the first query.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to transmit the first response to the first electronic device via the communication circuit (291).
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to obtain, through the communication circuit (291), a command from the first electronic device (201) to share first information about the first query and the first response to a designated user, and to store the first information as information about a second electronic device (202) corresponding to the designated user.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to, based on receiving a second query related to the first subject from the second electronic device (202) via the communication circuit (291), obtain a second response corresponding to the second query from the first artificial intelligence model (330) based on the second query and the first information.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to transmit the second response to the second electronic device (202) via the communication circuit (291).
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to classify the first information as information related to the first topic based on providing the first information about the first query and the first response to a second artificial intelligence model (340).
  • the first artificial intelligence model (330) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM), and the second artificial intelligence model (340) may include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • LLM large language model
  • ML machine learning
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to determine whether the first topic can be shared with the designated user.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to, based on determining that the first subject is shareable to the designated user, transmit a message to the first electronic device (201) via the communication circuit (291) to output a notification indicating that the first electronic device (201) can share the first information to the designated user.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to update second information about the second query and the second response to information related to the first subject based on obtaining the second response corresponding to the second query.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to transmit a message to the first electronic device via the communication circuit (291) such that the first electronic device outputs a notification indicating that the second information has been updated with respect to the first subject.
  • the instructions when executed by the at least one processor (221), may be configured to cause the electronic device (203) to, upon receiving a third query related to the first subject from the first electronic device through the communication circuit (291), obtain a third response corresponding to the third query from the first artificial intelligence model based on the third query, the first information, and the second information.
  • a method of operating an electronic device (203) may include an operation of receiving a first query related to a first topic from a first electronic device (201) through the communication circuit (291).
  • a method of operating an electronic device (203) may include an operation of obtaining a first response corresponding to the first query using a first artificial intelligence model (330) based on obtaining the first query.
  • the method of operating the electronic device (203) may include an operation of transmitting the first response to the first electronic device (201) through the communication circuit (291).
  • an operation of obtaining a second response corresponding to the second query from the first artificial intelligence model (330) based on the second query and the first information may be included.
  • the method of operating the electronic device (203) may include an operation of transmitting the second response to the second electronic device through the communication circuit (291).
  • the method of operating the electronic device (203) may include an operation of classifying the first information into information related to the first topic based on providing the first information for the first query and the first response to a second artificial intelligence model (340).
  • the first artificial intelligence model (330) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM), and the second artificial intelligence model (340) may include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • LLM large language model
  • ML machine learning
  • the method of operating the electronic device (203) may include an operation of checking whether the first subject can be shared with the designated user.
  • an operation of transmitting a message to the first electronic device (201) through the communication circuit (291) to output a notification indicating that the first electronic device (201) can share the first information with the designated user may be included.
  • the method of operating the electronic device (203) may include an operation of updating second information about the second query and the second response to information related to the first subject based on obtaining the second response corresponding to the second query.
  • the method of operating the electronic device (203) may include an operation of transmitting a message to the first electronic device (201) via the communication circuit (291) so that the first electronic device (201) outputs a notification indicating that the second information has been updated with respect to the first subject.
  • an operation of obtaining a third response corresponding to the third query from the first artificial intelligence model (330) based on the third query, the first information, and the second information may be included.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (221) of an electronic device (203), cause the electronic device (203) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include an operation of obtaining a first response corresponding to the first query using a first artificial intelligence model (330) based on obtaining the first query.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (221) of an electronic device (203), cause the electronic device (203) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include transmitting the first response to the first electronic device (201) via the communication circuit (291).
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (221) of an electronic device (203), cause the electronic device (203) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include an operation of transmitting first information to a second electronic device (202) corresponding to the designated user so that the second electronic device (202) stores the first information based on obtaining, through the communication circuit (291), a command from the first electronic device (201) to share first information about the first inquiry and the first response to a designated user.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (221) of an electronic device (203), cause the electronic device (203) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include: receiving a second query related to the first subject from the second electronic device (202) through the communication circuit (291), and obtaining a second response corresponding to the second query from the first artificial intelligence model based on the second query and the first information.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (221) of an electronic device (203), cause the electronic device (203) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include transmitting the second response to the second electronic device (202) via the communication circuit (291).
  • the first electronic device (201) may include a speaker (240), a microphone (230), a display (260), a communication circuit (290), at least one processor (220), and a memory (210) for storing instructions.
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to execute a function utilizing the first artificial intelligence model (810).
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to obtain a first query related to a first topic through the display or the microphone based on executing the function.
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to output, through the display (260) or the speaker (240), a first response corresponding to the first query obtained using the first artificial intelligence model (810) based on obtaining the first query.
  • the first information may be used by the second electronic device (202) to obtain a second response corresponding to a second query related to the first topic.
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device to classify the first information as information related to the first topic based on providing the first information about the first query and the first response to a second artificial intelligence model.
  • the first artificial intelligence model (810) may include an artificial intelligence model based on a large language model (LLM), and the second artificial intelligence model (820) may include an artificial intelligence model based on machine learning (ML).
  • LLM large language model
  • ML machine learning
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to determine whether the first topic can be shared with the designated user.
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to output, through the display (260) or the speaker (240), information indicating that the first information can be shared with the designated user based on determining that the first subject can be shared with the designated user.
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to update the second information to information related to the first subject based on receiving, through the communication circuit (290), second information about the second response corresponding to the second query from the second electronic device.
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to output a notification through the display (260) or the speaker (240) indicating that the second information has been updated with respect to the first subject.
  • the instructions when executed by the at least one processor (220), may be configured to cause the first electronic device (201) to, based on obtaining a third query related to the first subject through the display (260) or the microphone (230), output a third response corresponding to the third query obtained from the first artificial intelligence model (810) based on the third query, the first information, and the second information through the display (260) or the speaker (240).
  • the first query includes a query requesting to perform a first task related to the first subject
  • the first response includes a response indicating that the first task has been performed
  • the first task may include a task performed by executing at least one application of the first electronic device (201).
  • a method of operating a first electronic device (201) may include an operation of executing a function using a first artificial intelligence model (810).
  • the operating method of the first electronic device (201) may include an operation of obtaining a first question related to a first topic through a display (260) included in the first electronic device (201) or a microphone (230) included in the first electronic device (201), based on executing the above function.
  • the operating method of the first electronic device (201) may include an operation of outputting a first response corresponding to the first query obtained using the first artificial intelligence model (830) through the display (260) or the speaker (240) based on obtaining the first query.
  • a method of operating a first electronic device (201) may include an operation of transmitting the first information to a second electronic device (202) corresponding to the user through the communication circuit, such that the second electronic device (202) stores the first information, based on a command to share the first information for the first inquiry and the first response to a designated user.
  • the method of operating the first electronic device (201) is such that the first information can be used by the second electronic device (202) to obtain a second response corresponding to a second query related to the first subject.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (220) of a first electronic device (201), cause the first electronic device (201) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include an operation of executing a function using a first artificial intelligence model.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (220) of a first electronic device (201), cause the first electronic device (201) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include an operation of obtaining a first question related to a first topic through a display (260) included in the first electronic device or a microphone (230) included in the first electronic device (201), based on executing the function.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (220) of a first electronic device (201), cause the first electronic device (201) to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include an operation of outputting, through the display (260) or the speaker (240), a first response corresponding to the first inquiry obtained using the first artificial intelligence model (810) based on obtaining the first inquiry.
  • a storage medium storing computer-readable instructions, wherein the instructions, when executed by at least one processor (220) of a first electronic device (201), cause the first electronic device to perform at least one operation, wherein the at least one operation may include an operation of transmitting, through the communication circuit, first information to a second electronic device (202) such that a second electronic device corresponding to the user stores the first information based on a command to share first information about the first inquiry and the first response to a designated user.
  • the first information may be used by the second electronic device (202) to obtain a second response corresponding to a second query related to the first subject.
  • Electronic devices may take various forms. Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances. Electronic devices according to the embodiments disclosed in this document are not limited to the aforementioned devices.
  • first,” “second,” or “first” or “second” may be used merely to distinguish one component from another, and do not limit the components in any other respect (e.g., importance or order).
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • functionally e.g., a third component
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integral component, or a minimum unit or part of such a component that performs one or more functions.
  • a module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present document may be implemented as software (e.g., program (140)) including one or more commands stored in a storage medium (e.g., built-in memory (136) or external memory (138)) readable by a machine (e.g., electronic device (101, 201, 202, 203)).
  • a processor e.g., processor (120, 220, 221, 222)
  • a machine e.g., electronic device (101, 501)
  • the one or more commands may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the machine-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • ‘Non-transitory’ simply means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g. electromagnetic waves), and the term does not distinguish between cases where data is stored semi-permanently or temporarily on the storage medium.
  • the method according to various embodiments disclosed in the present document may be provided as included in a computer program product.
  • the computer program product may be traded as a product between a seller and a buyer.
  • the computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g., compact disc read-only memory (CD-ROM)), or may be distributed online (e.g., downloaded or uploaded) through an application store (e.g., Play StoreTM) or directly between two user devices (e.g., smart phones).
  • an application store e.g., Play StoreTM
  • at least a portion of the computer program product may be temporarily stored or temporarily generated in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or an intermediary server.
  • each component e.g., a module or a program of the above-described components may include one or more entities, and some of the entities may be separated and arranged in other components.
  • one or more components or operations of the aforementioned components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components e.g., a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration.
  • the operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, omitted, or one or more other operations may be added.

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Abstract

본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치는, 제1 전자 장치로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의를 수신하고, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 제1 인공 지능 모델을 이용하여 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득하고, 상기 제1 응답을 상기 제1 전자 장치로 전송하고, 상기 제1 전자 장치로부터 상기 제1 질의와 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치에 대한 정보로서 저장하고, 상기 제2 전자 장치로부터 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제1 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델로부터 상기 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하고, 상기 제2 응답을 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.

Description

인공 지능 모델을 포함하는 전자 장치, 제1 전자 장치, 및 제1 전자 장치의 동작 방법
본 개시의 실시예들은 인공 지능 모델을 포함하는 전자 장치, 제1 전자 장치, 및 제1 전자 장치의 동작 방법에 관한 것이다.
정보통신 기술과 반도체 기술의 눈부신 발전에 힘입어 각종 전자 장치들의 보급과 이용이 급속도로 증가하고 있다. 전자 장치들은 사용자가 휴대하고 다니며 통신할 수 있도록 개발되고 있다. 전자 장치라 함은, 이동통신 단말기, 태블릿 PC(personal computer), 웨어러블 전자 장치, 영상/음향 장치, 데스크톱/랩톱 컴퓨터, 또는 차량용 내비게이션과 같이, 탑재된 프로그램에 따라 특정 기능을 수행하는 장치를 의미할 수 있다.
전자 장치는, 특정 목적의 서비스를 제공하기 위하여, AI(artificial intelligence) 모델을 이용할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식, 컨텐트, 스트리밍, 번역, 사진 편집, 금융, 신약 개발, 법률, 군사와 같은 다양한 분야에서, AI 모델이 이용되고 있다.
상술한 정보는 본 개시에 대한 이해를 돕기 위한 목적으로 하는 배경 기술(related art)로 제공될 수 있다. 상술한 내용 중 어느 것도 본 개시와 관련된 종래 기술(prior art)로서 적용될 수 있는지에 대하여 어떠한 주장이나 결정이 제기되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 회로, 적어도 하나의 프로세서, 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 통신 회로를 통하여, 제1 전자 장치로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의를 수신하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 제1 인공 지능 모델을 이용하여 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 응답을 상기 제1 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 전자 장치로부터 상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치에 대한 정보로서 저장하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 제2 전자 장치로부터 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제1 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델로부터 상기 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 제2 응답을 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치는, 스피커, 마이크, 디스플레이, 통신 회로, 적어도 하나의 프로세서 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치로 하여금, 제1 인공 지능 모델을 이용하는 기능을 실행하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치로 하여금, 상기 기능을 실행하는 것에 기반하여, 상기 디스플레이 또는 상기 마이크를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치로 하여금, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 인공 지능 모델을 이용하여 획득된 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 상기 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 출력하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치에 있어서, 상기 제1 정보는, 상기 제2 전자 장치가 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하기 위해 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치의 동작 방법은, 제1 인공 지능 모델을 이용하는 기능을 실행하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치의 동작 방법은, 상기 기능을 실행하는 것에 기반하여, 상기 제1 전자 장치에 포함된 디스플레이 또는 상기 제1 전자 장치에 포함된 마이크를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 인공 지능 모델을 이용하여 획득된 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 상기 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 질의와 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인하는 것에 기반하여, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 사용자에 대응하는 제2 전자 장치가 상기 제1 정보를 저장하도록 상기 제1 정보를 상기 제2 전자 장치로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 정보는, 상기 제2 전자 장치가 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하기 위해 이용될 수 있다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 일 실시예에 따른, 전자 장치, 제1 전자 장치, 및 제2 전자 장치를 포함하는 시스템을 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 3은, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치로부터 수신한 질의에 대응하는 응답을 저장하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5a는, 일 실시예에 따른, 제1 인공 지능 모델이 질의에 기반하여, 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5b는, 일 실시예에 따른, 제1 인공 지능 모델이 질의에 기반하여, 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5c는, 일 실시예에 따른, 제2 인공 지능 모델이 질의 및 응답을 포함하는 정보에 기반하여, 특정 주제에 대한 정보를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a는, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 질의 및 질의에 대응하는 응답을 공유하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6b는, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은, 일 실시예에 따른, 제1 전자 장치, 및 제2 전자 장치를 포함하는 시스템을 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 8은, 일 실시예에 따른, 제1 전자 장치의 메모리 및 제2 전자 장치의 메모리를 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 9는, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치가 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치가 질의 및 질의에 대응하는 응답을 공유하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은, 일 실시예에 따르면, 제1 주제와 관련된 질의에 대응하는 응답이 출력된 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 12는, 일 실시예에 따르면, 제1 주제와 관련된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 제1 정보를 공유하기 위한 사용자를 지정하기 위한 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 13은, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치로부터 공유된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 제1 정보가 출력된 제2 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 14는, 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치로부터 수신된 제1 주제와 관련된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 제2 정보가 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림이 출력된 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 15는, 일 실시예에 따르면, 제1 주제에 대한 정보의 공유를 중단하기 위한 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면의 설명과 관련하여, 동일하거나 유사한 구성요소에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 또한, 도면 및 관련된 설명에서는, 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명이 명확성과 간결성을 위해 생략될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔생성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 생성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는, 일 실시예에 따른, 전자 장치, 제1 전자 장치, 및 제2 전자 장치를 포함하는 시스템을 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 2를 참조하면, 시스템(200)은 제1 전자 장치(201), 전자 장치(203), 및 제2 전자 장치(202)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 시스템(200)은, 전자 장치(203)가 제1 전자 장치(201)로부터 획득한 특정 주제(예: 제1 주제)와 관련된 질의를 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델(예: 도 3의 제1 인공 지능 모델(330))에 제공하는 것에 기반하여, 질의에 대응하는 응답을 획득하는 시스템을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 시스템(200)은, 전자 장치(203)가 질의 및 질의에 대응하는 응답을 복수의 사용자들에게 공유할 수 있는 시스템을 나타낼 수 있다.
LLM은, 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전 학습된, 인공신경망으로 구성된 언어 모델로 참조될 수 있다. LLM은, 기존의 일반 언어 모델에 비해 10배 이상 많은 매개 변수(예를 들어, 1000억 개 이상의 매개 변수)를 포함할 수 있다. LLM은, 집중 메커니즘(attention mechanism)을 기반으로 하는 트랜스포머(transformer) 인공 신경망 구조를 사용할 수 있다. 집중 메커니즘(attention mechanism)은, 인공지능 모델이 입력 데이터 내에서, 중요한 부분에 집중(attention)할 수 있게 돕는 기술이다. 집중 메커니즘(attention mechanism)은, 시계열 입력 데이터(예: 음성, 동영상과 같은 입력 데이터 또는 신경망 일부 층의 입력 데이터)의 적어도 일부에 신경망 중간 또는 최종 출력에 기여하는 정도를 예측하여, 출력 데이터 예측에 이용될 수 있다. 시퀀스의 각 요소를 순차적으로 처리하는 순환 신경망(RNN) 구조는 긴 시계열 거리 간 정보 의존도(dependency)가 있는 경우에 대한 예측 성능이 저하되지만, 집중 메커니즘(attention mechanism)은 입력 데이터의 전체적인(또는 일부) 컨텍스트(context) 내에서 가중치 집중(attention) 정도를 제어함으로써 긴 시계열 거리 간 정보 의존도를 고려할 수 있다.
예를 들어, LLM은, 트랜스포머는 인코더-디코더 구조를 포함할 수 있다. 인코더는 입력 데이터를 처리하여 압축 정보(예: 집중 메커니즘(attention mechanism))를 출력하고, 디코더는 압축 정보를 처리하여 출력 데이터를 토큰 단위로 출력할 수 있다. 인코더, 디코더 각각은 독립적인 집중 네트워크(attention network)를 포함할 수 있고, 인코더-디코더를 연결하는 교차 집중 네트워크(cross-attention network)를 포함할 수 있다.
예를 들어, LLM은, 사전 학습(pre-train)과 파인 튜닝(fine-tuning)이라는 두 가지 단계로 학습될 수 있다. 사전 학습은, LLM이 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하고 일반적인 언어 지식을 습득하도록 하는 과정으로, 예를 들어, 텍스트 열(text sequence)의 이전 단어 열을 이용하여 다음 단어를 예측하도록 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 포함할 수 있다. 파인 튜닝은 LLM이 특정 도메인(예: chatbot, 번역, 요약, Q&A)이나 작업에 적합하도록 훈련하는 과정으로, 사전 학습된 모델을 기반으로 도메인 목적에 맞는 데이터셋을 이용하여 추가적으로 지도 학습(또는 적응 학습)될 수 있다. LLM은 프롬프트라는 자연어를 포함하는 텍스트 입력으로 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, LLM은, BERT(bidirectional encoder representations from transformer), GPT(generative pre-trained transformer)를 포함할 수 있다. 'LLM'이라는 표현은 신경망 모델 자체를 참조할 수 있으나, LLM 기반의 어플리케이션(예: chatbot, 번역, 요약, 텍스트 분류, 문장 생성)의 모델을 의미할 수도 있다. 예를 들어, chatGPT와 같은 LLM 기반의 chatbot 또한 LLM으로 참조될 수 있다. 'LLM'은 또한 LLM 신경망 모델을 이용한 추론 엔진을 포함하는 것일 수도 있다. 예를 들어, "입력 프롬프트를 LLM에 입력한다"는 것은 "입력 프롬프트를 LLM에 기반한 추론 엔진에 입력한다"는 것으로 참조될 수 있다.”
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 전자 장치(201) 및/또는 제2 전자 장치(202)로부터 수신한 질의에 대응하는 응답을 획득하고, 질의 및 응답에 대한 정보를 통합 관리하는 서버로 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 전자 장치(201)로부터 수신된 특정 주제(예: 제1 주제)와 관련된 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 전자 장치(201)로부터 지정된 사용자에게 특정 주제(예: 제1 주제)와 관련된 질의 및 응답에 대한 정보를 공유하도록 하는 명령을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)로부터 특정 주제(예: 제1 주제)와 관련된 질의가 수신되면, 상기 정보를 고려하여, 제2 전자 장치(202)로부터 수신된 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(203)는, 복수의 사용자들이 공통의 주제에 대한 질의 및 응답에 대한 정보를 서로 공유할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 메모리(211), 프로세서(221), 및 통신 회로(291)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(221)는, 전자 장치(203)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(221)는 메모리(221)에 저장된 명령어들을 실행함으로써 전자 장치(203)의 동작들을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(221)는 복수의 동작들을 프로세서들 사이에서 분할하여 집합적으로 수행하는 복수의 프로세서들에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 질의 및 응답에 대한 정보를 제1 전자 장치(201) 및/또는 제2 전자 장치(202)로 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 메모리(210)(예: 도 1의 메모리(130)), 프로세서(220)(예: 도 1의 프로세서(120)), 마이크(230)(예: 도 1의 입력 모듈(150)), 스피커(240)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155)), 디스플레이(260)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 및 통신 회로(290)(예: 도 1의 통신 모듈(190))를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(220)는, 제1 전자 장치(201)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(220)는 메모리(210)에 저장된 명령어들을 실행함으로써 전자 장치(201)의 동작들을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 복수의 동작들을 프로세서들 사이에서 분할하여 집합적으로 수행하는 복수의 프로세서들에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 스마트폰, 또는 컴퓨팅 장치(예: PC 또는 노트북)와 같은 다양한 장치로 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 AR 글래스(augmented reality glass), VST(video see through) 장치, 및 VR(virtual reality) 장치와 같은 웨어러블 전자 장치로 구현될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 메모리(212)(예: 도 1의 메모리(130)), 프로세서(222) (예: 도 1의 프로세서(120)), 마이크(232) (예: 도 1의 입력 모듈(150)), 스피커(242)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155)), 디스플레이(262)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 및 통신 회로(292)(예: 도 1의 통신 모듈(190))를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(222)는, 제2 전자 장치(202)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(222)는 메모리(212)에 저장된 명령어들을 실행함으로써 전자 장치(202)의 동작들을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(222)는 복수의 동작들을 프로세서들 사이에서 분할하여 집합적으로 수행하는 복수의 프로세서들에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 스마트폰, 또는 컴퓨팅 장치(예: PC 또는 노트북)와 같은 다양한 장치로 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 AR 글래스(augmented reality glass), VST(video see through) 장치, 및 VR(virtual reality) 장치와 같은 웨어러블 전자 장치로 구현될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는 마이크(230)를 통하여 음성으로 제1 질의를 획득하거나, 디스플레이(260)를 통하여 텍스트로 제1 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 질의는, 정보를 획득하기 위한 질의를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 회로(290)를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 전자 장치(203)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여 제1 전자 장치(201)로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 주제와 관련된 제1 질의를 제1 인공 지능 모델(330)(예: 도 3의 제1 인공 지능 모델(330))에 제공하는 것에 기반하여, 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 응답은 질의에 대응하는 정보를 제공하는 응답을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(330)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예이고, 제1 인공 지능 모델(330)은 다양한 인공 지능 모델로 구현될 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(330)은 메모리(211)에 저장되거나 별도의 외부 장치(예: 서버)에 저장될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제1 전자 장치(201)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 제1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 회로(290)를 통하여 제1 응답을 전자 장치(203)로부터 수신하는 것에 기반하여, 제1 응답을 스피커(240) 또는 디스플레이(260)를 통하여 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(340)(예: 도 3의 제2 인공 지능 모델(340))에 제공하는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은 ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예이고, 제2 인공 지능 모델(340)은 다양한 인공 지능 모델로 구현될 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은 메모리(211)에 저장되거나 별도의 외부 장치(예: 서버)에 저장될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)가 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보가 제1 주제와 관련된 정보인 것을 나타내는 알림을 출력하도록 하는 메시지를 제1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 회로(290)를 통하여 제1 정보가 제1 주제와 관련된 정보인 것을 나타내는 메시지를 전자 장치(203)로부터 수신하는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 전자 장치(201)에 저장된 사용자들에게 공유할 수 있음을 나타내는 알림을 스피커(240) 또는 디스플레이(260)를 통하여 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 전자 장치(201)에 저장된 사용자들 중 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 명령을 확인할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는 마이크(230) 또는 디스플레이(260)를 통하여 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 입력을 획득하는 것에 기반하여, 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 명령을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 회로(290)를 통하여 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 명령을 전자 장치(203)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 회로(290)를 통하여, 상기 명령과 함께 지정된 사용자에 대한 정보를 전자 장치(203)로 전송할 수 있다. 지정된 사용자에 대한 정보는, 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)로부터 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 수신하는 것에 기반하여, 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제1 전자 장치(201) 및 제2 전자 장치(202)에 대한 공유 데이터로 저장 및 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 명령에 기반하여, 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 마이크(232) 또는 디스플레이(262)를 통하여, 제1 주제와 관련된 제2 질의를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 통신 회로(292)를 통하여, 제1 주제와 관련된 제2 질의를 전자 장치(203)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여, 제2 전자 장치(202)로부터 제1 주제와 관련된 제2 질의를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 저장된 제1 정보를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제2 질의 및 제1 정보를 제1 인공 지능 모델(330)에 제공하는 것에 기반하여, 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(221)는, 제2 질의뿐만 아니라 제1 정보를 더 고려한 제2 응답을 획득할 수 있다. 제2 전자 장치(202)는, 사용자에게 연속된 질의들에 대한 히스토리가 모두 고려된 응답을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여, 제2 응답을 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하는 것에 기반하여, 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하는 것에 기반하여, 제2 정보를 제1 전자 장치(201)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)가 제2 정보가 제1 주제에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 제1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 회로(290)를 통하여, 제1 전자 장치(201)가 제2 정보가 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 전자 장치(203)로부터 수신하는 것에 기반하여, 제2 정보가 제1 주제에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하는지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 정보와 제2 정보가 서로 배치되는 정보인 것으로 확인되면, 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않는 것으로 확인할 수 있다. 예컨대, 프로세서(221)는 제1 정보에 제1 날짜와 제1 장소에 대한 정보(예: 제1 응답)가 포함되고, 제2 정보에 제1 날짜와 상이한 제2 날짜와 제1 장소에 대한 정보(예: 제2 응답)가 포함되는 경우에는, 제1 정보와 제2 정보가 서로 배치되는 정보인 것으로 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 정보와 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보가 서로 대응하는 것으로 확인되면, 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 정보와 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보가 서로 대응하지 않는 것으로 확인되면, 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 제1 전자 장치(201) 및/또는 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 수신하는 것에 기반하여, 디스플레이(260) 또는 스피커(240)를 통하여 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 수신하는 것에 기반하여, 디스플레이(262) 또는 스피커(242)를 통하여 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제2 전자 장치(202)로부터 제2 정보에 포함된 제2 응답을 제1 정보에 포함된 제1 응답과 서로 대응하도록 변경한 제3 정보를 수신하는 것에 기반하여, 제3 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제1 전자 장치(201)로부터 제1 주제에 대한 제3 질의를 수신하면, 제3 질의, 제1 정보, 및 제2 정보에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)로부터 제3 질의에 대응하는 제3 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 제3 질의 및 제3 응답에 대한 제3 정보를 제1 전자 장치(201) 및 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(221)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)로부터 제1 주제에 대한 정보에 대한 공유를 중단하도록 하는 명령을 획득하면, 상기 명령을 획득한 시점 이후에 획득한 제1 주제에 대한 정보를 제2 전자 장치(202)로 전송하지 않을 수 있다.
상술한 방법에 기반하여, 제1 전자 장치(201)의 사용자와 제2 전자 장치(202)의 사용자는 연속된 질의들에 대한 히스토리가 모두 고려된 응답을 제공받을 수 있다. 이를 통해, 제1 전자 장치(201) 또는 제2 전자 장치(202)에서 실행되는 어시스턴스 기능(예: 제1 인공 지능 모델(330)을 이용하는 AI 어시스턴스)의 사용성이 증가될 수 있다.
이하의 도면에서 설명되는 제1 전자 장치(201)의 동작들은, 프로세서(220)에 의해 수행될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해, 프로세서(220)에 의해 수행되는 동작들은, 제1 전자 장치(201)에 의해 수행되는 것으로 설명될 것이다.
이하의 도면에서 설명되는 제2 전자 장치(202)의 동작들은, 프로세서(222)에 의해 수행될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해, 프로세서(222)에 의해 수행되는 동작들은, 제2 전자 장치(202)에 의해 수행되는 것으로 설명될 것이다.
이하의 도면에서 설명되는 전자 장치(203)의 동작들은, 프로세서(221)에 의해 수행될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해, 프로세서(221)에 의해 수행되는 동작들은, 전자 장치(203)에 의해 수행되는 것으로 설명될 것이다.
도 3은, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치로부터 수신한 질의에 대응하는 응답을 저장하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(203)(예: 도 2의 전자 장치(203))의 메모리(211)(예: 도 2의 메모리(211))는 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311), 대화 분석부(dialog analyzer)(312), 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(313), 공통 메모리 매니저(common memory manager)(314), 제1 사용자 메모리(315) 및 제2 사용자 메모리(316)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311), 대화 분석부(dialog analyzer)(312), 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(313), 공통 메모리 매니저(common memory manager)(314), 제1 사용자 메모리(315) 및 제2 사용자 메모리(316)는 소프트웨어로 구현될 수 있으나 적어도 일부는 하드웨어로 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 제1 인공 지능 모델(330)에 기반한 기능을 실행하기 전에, 적어도 하나의 장치에 대응하는 사용자를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 제1 사용자에 대응하는 장치들(예: 제1 전자 장치(201)(예: 도 2의 제1 전자 장치(201)), 및 제3 전자 장치(310))을 등록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 제2 사용자에 대응하는 장치들(예: 제2 전자 장치(202)(예: 도 2의 제2 전자 장치(202), 및 제4 전자 장치(320))을 등록할 수 있다. 예컨대, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 아이디 및 패스워드에 기반하여, 제1 사용자를 등록할 수 있다. 예컨대, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 아이디 및 패스워드에 기반하여, 제2 사용자를 등록할 수 있다. 예컨대, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 음성에 기반하여, 제1 사용자를 등록할 수 있다. 예컨대, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 음성에 기반하여, 제2 사용자를 등록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(311)는 제1 인공 지능 모델(330)에 기반한 기능을 실행하기 전에, 사용자 식별을 위한 음성, 또는 아이디 및 패스워드에 기반하여 사용자에 대한 인증을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(313)는 제1 인공 지능 모델(330)을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(330)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(330)은 사용자에 대한 인증이 성공한 장치로부터 획득된 질의에 기반하여, 상기 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(330)은 제1 전자 장치(201)로부터 획득된 제1 질의에 기반하여, 제1 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(330)은 제2 전자 장치(202)로부터 획득된 제2 질의에 기반하여, 제2 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(330)은 제1 전자 장치(201)로부터 획득된 제1 질의 및 제1 사용자 메모리(315)에 저장된 정보에 기반하여, 제1 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(330)은 제2 전자 장치(202)로부터 획득된 제2 질의 및 제2 사용자 메모리(316)에 저장된 정보에 기반하여, 제2 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 사용자 메모리(315)는 제1 사용자에 대응하는 장치들(예: 제1 전자 장치(201)(예: 도 2의 제1 전자 장치(201)), 및 제3 전자 장치(310))로부터 수신된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 사용자 메모리(316)는 제2 사용자에 대응하는 장치들(예: 제2 전자 장치(202)(예: 도 2의 제2 전자 장치(202)), 및 제4 전자 장치(320))로부터 수신된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 사용자 메모리(315)는 외부 전자 장치(예: 제2 전자 장치(202))로부터 공유 받은 질의 및 응답에 대한 정보를 더 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 사용자 메모리(316)는 외부 전자 장치(예: 제1 전자 장치(201))로부터 공유 받은 질의 및 응답에 대한 정보를 더 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 대화 분석부(dialog analyzer)(312)는 대화를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 대화 분석부(dialog analyzer)(312)는 제2 인공 지능 모델(340)을 포함할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은 ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 인공 지능 모델(340)은 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 정보에 기반하여, 상기 정보를 특정 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은, 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제공받는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 주제에 대한 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은, 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제공받는 것에 기반하여, 제2 정보를 제1 주제에 대한 정보로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340) 각각으로 설명하였으나, 본 발명의 실시예들의 시스템(200)은 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340)과 관련된 설명들은, 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델에 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(314)는 제1 사용자 메모리(315) 및 제2 사용자 메모리(316)를 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(314)는 특정 사용자에게 질의 및 응답을 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 특정 사용자의 메모리에 해당 질의 및 응답에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예컨대, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(314)는 제1 질의 및 제1 질의에 대응하는 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 사용자 메모리(316)에 저장할 수 있다. 예컨대, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(314)는 제2 질의 및 제2 질의에 대응하는 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 제2 정보를 제1 사용자 메모리(315)에 저장할 수 있다.
도 4는, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 동작 411에서, 제1 전자 장치(201)(예: 도 2의 제1 전자 장치(201))는 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 디스플레이(260)(예: 도 2의 디스플레이(260))를 통하여 텍스트에 의한 입력에 기반하여, 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 마이크(230)(예: 도 2의 마이크(230))를 통하여 음성에 의한 입력에 기반하여, 제1 질의를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 413에서, 전자 장치(203)(예: 도 2의 전자 장치(203))는 통신 회로(291)(예: 도 2의 통신 회로(291))를 통하여, 제1 전자 장치(201)로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 415에서, 전자 장치(203)는 제1 질의에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)(예: 도 3의 제1 인공 지능 모델(330))로부터 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(330)은 전자 장치(203)의 메모리(211)(예: 도 2의 메모리(211))에 저장되거나 별도의 외부 장치(예: 서버)에 저장될 수도 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(330)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제1 전자 장치(201)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 417에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 응답을 제1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 419에서, 제1 전자 장치(201)는 제1 질의와 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 디스플레이(260) 또는 마이크(230)를 통하여 제1 정보를 공유하기 위한 사용자를 지정하는 입력을 확인하는 것에 기반하여, 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 421에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)로부터 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 지정된 사용자에 대한 정보를 더 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 사용자에 대한 정보는, 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 423에서, 전자 장치(203)는 명령에 기반하여, 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제1 전자 장치(201) 및 제2 전자 장치(202)에 대한 공유 데이터로 저장 및 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 425에서, 제2 전자 장치(202)는 제1 주제와 관련된 제2 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 제2 전자 장치(202)는 디스플레이(262)(예: 도 2의 디스플레이(262)) 또는 마이크(232)(예: 도 2의 마이크(232))를 통하여 제2 질의를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 427에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)를 통하여, 제2 질의를 제2 전자 장치(202)로부터 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 429에서, 전자 장치(203)는 제2 질의 및 제1 정보에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)로부터 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 전자 장치(201) 및 제2 전자 장치(202)에 대한 공유 데이터로 저장된 제1 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치(203)는 제2 질의 및 제1 정보를 제1 인공 지능 모델(330)로 제공하는 것에 기반하여, 제2 응답을 획득할 수 있다. 이를 통해, 전자 장치(203)는, 제2 질의뿐만 아니라 제1 정보를 더 고려한 제2 응답을 획득할 수 있다. 제2 전자 장치(202)는, 사용자에게 연속된 질의들에 대한 히스토리가 모두 고려된 응답을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 431에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)를 통하여, 제2 응답을 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 제2 응답을 디스플레이(262) 또는 스피커(242)(예: 도 2의 스피커(242))를 통하여 출력할 수 있다.
도 5a는, 일 실시예에 따른, 제1 인공 지능 모델이 질의에 기반하여, 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(330)(예: 도 3의 제1 인공 지능 모델(330))은 제1 질의를 제공받는 것에 기반하여, 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 질의는, 텍스트 또는 음성에 기반한 질의를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 응답은, 텍스트 또는 음성에 기반한 응답을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(330)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예이고, 제1 인공 지능 모델(330)은 다양한 인공 지능 모델로 구현될 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(330)은 전자 장치(203)의 메모리(211)(예: 도 2의 메모리(211))에 저장되거나 별도의 외부 장치(예: 서버)에 저장될 수도 있다.
도 5b는, 일 실시예에 따른, 제1 인공 지능 모델이 질의에 기반하여, 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)(예: 도 2의 전자 장치(203))는 제1 전자 장치(201)(예 도 2의 제1 전자 장치(201))로부터 제1 주제에 관련된 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 제1 정보를 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)(예: 도 2의 제2 전자 장치(202)) 및 제1 전자 장치(201)에 대한 공유 데이터로 저장 및 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 상기 명령을 획득하는 것에 기반하여, 제1 정보를 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제2 전자 장치(202)로부터 제1 주제에 관련된 제2 질의를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 제1 정보를 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 인공 지능 모델(330)(예: 도 3의 제1 인공 지능 모델(330))에 제1 정보 및 제2 질의를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(330)은 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보 및 제2 질의를 제공받는 것에 기반하여, 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득할 수 있다.
도 5c는, 일 실시예에 따른, 제2 인공 지능 모델이 질의 및 응답을 포함하는 정보에 기반하여, 특정 주제에 대한 정보를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5c를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 제2 인공 지능 모델(340)(예: 도 3의 제2 인공 지능 모델(340))은 제1 질의 및 제1 응답을 포함하는 제1 정보를 제공받는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예이고, 제2 인공 지능 모델(340)은 다양한 인공 지능 모델로 구현될 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은 전자 장치(203)의 메모리(211)(예: 도 2의 메모리(211))에 저장되거나 별도의 외부 장치(예: 서버)에 저장될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340) 각각으로 설명하였으나, 본 발명의 실시예들의 시스템(200)은 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340)과 관련된 설명들은, 제1 인공 지능 모델(330) 및 제2 인공 지능 모델(340)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델에 동일하게 적용될 수 있다.
도 6a는, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 질의 및 질의에 대응하는 응답을 공유하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 6a를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)(예: 도 2의 전자 장치(203))는 제1 전자 장치(201)(예: 도 2의 제1 전자 장치(201))로부터 제1 질의를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 인공 지능 모델(330)(예: 도 3의 제1 인공 지능 모델(330))로부터 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 611에서, 전자 장치(203)(예: 도 2의 전자 장치(203))는 제1 질의와 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(340)(예: 도 3의 제2 인공 지능 모델(340))로 제공하는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 613에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)(예: 도 2의 통신 회로(291))를 통하여, 제1 전자 장치(201)가 제1 정보가 제1 주제와 관련된 정보임을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 제1 전자 장치(201)(예: 도 2의 제1 전자 장치(201))로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 615에서, 제1 전자 장치(201)는 전자 장치(203)로부터 수신된 메시지에 기반하여, 제1 정보가 제1 주제와 관련된 정보임을 나타내는 알림을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 정보를 복수의 사용자들에게 공유할 수 있음을 나타내는 알림을 더 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 617에서, 제1 전자 장치(201)는 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 마이크(230)(예: 도 2의 마이크(230)) 또는 디스플레이(260)(예: 도 2의 디스플레이(260))를 통하여 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 입력을 획득하는 것에 기반하여, 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 명령을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 619에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)로부터 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 621에서, 전자 장치(203)는 명령에 기반하여, 제1 정보를 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)(예: 도 2의 제2 전자 장치(202)) 및 제1 전자 장치(201)에 대한 공유 데이터로 저장 및 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 명령에 기반하여, 제1 정보를 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 625에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)를 통하여, 제2 전자 장치(202)로부터 제1 주제에 관련된 제2 질의를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 627에서, 전자 장치(203)는 제2 질의 및 제1 정보에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)로부터 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 저장된 제1 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치(203)는 제2 질의 및 제1 정보를 제1 인공 지능 모델(330)로 제공하는 것에 기반하여, 제2 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제2 전자 장치(202)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 629에서, 전자 장치(203)는 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하는 것에 기반하여, 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제2 전자 장치(202) 및 제1 전자 장치(201)에 대한 공유 데이터로 저장 및 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하는 것에 기반하여, 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 전자 장치(201)에 대한 데이터로 저장 및 관리할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 631에서, 전자 장치(203)는 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)가 제2 정보가 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 제1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 통신 회로(290)를 통하여, 메시지를 수신하는 것에 기반하여, 제2 정보가 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력할 수 있다.
도 6b는, 일 실시예에 따른, 전자 장치가 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 6b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 동작 631에서, 전자 장치(203)(예: 도 2의 전자 장치(203))는 제1 전자 장치(201)(예: 도 2의 제1 전자 장치(201))로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동작 633에서, 전자 장치(203)는 제2 질의 및 제1 정보에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)(예: 도 3의 제1 인공 지능 모델(330))로부터 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 635에서, 전자 장치(203)는 제1 정보와 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보가 서로 대응하는지 여부를 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 정보와 제2 정보가 서로 배치되는 정보인 것으로 확인되면, 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않는 것으로 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(203)는 제1 정보에 제1 날짜와 제1 장소에 대한 정보(예: 제1 응답)가 포함되고, 제2 정보에 제1 날짜와 상이한 제2 날짜와 제1 장소에 대한 정보(예: 제2 응답)가 포함되는 경우에는, 제1 정보와 제2 정보가 서로 배치되는 정보인 것으로 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 정보와 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보가 서로 대응하는 것으로 확인되면(동작 635-예), 동작 637에서, 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제1 정보와 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보가 서로 대응하지 않는 것으로 확인되면(동작 635-아니오), 동작 639에서, 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 제1 전자 장치(201) 및/또는 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 수신하는 것에 기반하여, 디스플레이(260)(예: 도 2의 디스플레이(260)) 또는 스피커(240)(예: 도 2의 스피커(240))를 통하여 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 수신하는 것에 기반하여, 디스플레이(262)(예: 도 2의 디스플레이(262)) 또는 스피커(242)(예: 도 2의 스피커(242))를 통하여 제1 정보와 제2 정보가 서로 대응하지 않음을 나타내는 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 제2 전자 장치(202)로부터 제2 정보에 포함된 제2 응답을 제1 정보에 포함된 제1 응답과 서로 대응하도록 변경한 제3 정보를 수신하는 것에 기반하여, 제3 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다.
도 7은, 일 실시예에 따른, 제1 전자 장치, 및 제2 전자 장치를 포함하는 시스템을 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 시스템(700)은 제1 전자 장치(201) 및 제2 전자 장치(202)를 포함할 수 있다. 도 7의 시스템(700)은 도 2의 시스템(200)과 비교할 때, 전자 장치(203)를 포함하지 않을 수 있다. 제1 전자 장치(201) 및 제2 전자 장치(202) 각각은 질의에 대응하는 응답을 직접 획득할 수 있다. 제1 전자 장치(201)는 제2 전자 장치(202)와 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 정보를 직접 송수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 인공 지능 모델(810)(예: 도 8의 제1 인공 지능 모델(810))을 이용하는 기능을 실행할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(810)을 이용하는 기능은, 사용자의 질의에 기반하여, 질의에 대응하는 응답을 출력하도록 하는 기능을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(810)은, LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 전자 장치(201)의 지정된 어플리케이션을 실행하는 것에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(810)을 이용하는 기능을 실행할 수 있다.
예컨대, 프로세서(220)는 마이크(230)를 통하여 음성으로 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하거나, 디스플레이(260)를 통하여 텍스트로 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 질의는, 정보를 획득하기 위한 질의를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 질의는, 제1 전자 장치(201)의 어플리케이션을 실행하여 태스크(task)를 수행하도록 하는 요청을 포함할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 질의를 제1 인공 지능 모델(810)에 제공하는 것에 기반하여, 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 응답을 디스플레이(260) 또는 스피커(240)를 통하여 출력할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(810)은 메모리(210)에 저장되거나 별도의 장치(예: 서버)에 저장될 수 있다. 예컨대, 제1 응답은 질의에 대응하는 정보를 제공하는 응답을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 응답은, 제1 전자 장치(201)의 어플리케이션을 실행하여 태스크를 수행하였음을 나타내는 응답을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(820)(예: 도 8의 제2 인공 지능 모델(820))에 제공하는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(820)은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(820)은, 메모리(210)에 저장되거나 별도의 장치(예: 서버)에 저장될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로서 메모리(210)에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 디스플레이(260) 또는 스피커(240)를 통하여, 제1 주제와 관련된 정보로 분류된 제1 정보를 공유할 수 있음을 나타내는 알림을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 마이크(230) 또는 디스플레이(260)를 통하여, 제1 질의와 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 주제와 관련된 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령에 기반하여, 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)가 제1 정보를 저장하도록 제1 정보를 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 제1 정보를 수신하는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로서 메모리(212)에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 제1 주제와 관련된 제2 질의를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제2 질의 및 제1 정보를 제1 인공 지능 모델(830)(예: 도 8의 제1 인공 지능 모델(830))에 제공하는 것에 기반하여, 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제2 인공 지능 모델(840)(예: 도 8의 제2 인공 지능 모델(840))에 제공하는 것에 기반하여, 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보로서 메모리(212)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820) 각각으로 설명하였으나, 본 발명의 실시예들의 시스템(700)은 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820)과 관련된 설명들은, 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델에 동일하게 적용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(830) 및 제2 인공 지능 모델(840) 각각으로 설명하였으나, 본 발명의 실시예들의 시스템(700)은 제1 인공 지능 모델(830) 및 제2 인공 지능 모델(840)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(830) 및 제2 인공 지능 모델(840)과 관련된 설명들은, 제1 인공 지능 모델(830) 및 제2 인공 지능 모델(840)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델에 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(222)는 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 디스플레이(260) 또는 스피커(240)를 통하여, 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 마이크(230) 또는 디스플레이(260)를 통하여, 제1 주제와 관련된 제3 질의를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제3 질의, 제1 정보, 및 제2 정보를 제1 인공 지능 모델(810)에 제공하는 것에 기반하여, 제3 질의에 대응하는 제3 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제3 질의 및 제3 응답에 대한 제3 정보를 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 주제와 관련된 정보를 지정된 사용자에게 공유하지 않도록 하는 명령을 확인하는 것에 기반하여, 상기 명령이 확인된 이후에 제1 전자 장치(201)로부터 획득된 제1 주제와 관련된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 정보를 제2 전자 장치(202)에 전송하지 않을 수 있다.
구현에 따라, 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 전자 장치(201)에 의해 획득되는 복수의 질의들 및 복수의 질의들에 대응하는 응답들 중 지정된 장소에서 획득되는 적어도 하나의 질의 및 상기 적어도 하나의 질의에 대응하는 적어도 하나의 응답을 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 상기 명령에 기반하여, 지정된 장소에서 획득되는 적어도 하나의 질의 및 상기 적어도 하나의 질의에 대응하는 적어도 하나의 응답을 지정된 사용자에게 공유할 수 있다.
구현에 따라, 일 실시예에 따르면, 제1 질의는 제1 태스크를 수행하도록 요청하는 질의를 포함할 수 있고, 제1 응답은 제1 태스크를 수행하였음을 나타내는 응답을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 태스크는, 제1 전자 장치(201)의 어플리케이션을 실행하여 수행되는 태스크를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 태스크는 제1 전자 장치(201)의 스케줄(schedule)과 관련된 어플리케이션에 제1 일정을 등록하는 태스크를 포함할 수 있다. 제1 응답은 제1 전자 장치(201)의 스케줄(schedule)과 관련된 어플리케이션에 제1 일정을 등록하였음을 나타내는 응답을 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 공유하도록 제1 정보를 제2 전자 장치(202)로 전송하면서, 제2 전자 장치(202)가 제2 전자 장치(202)의 스케줄(schedule)과 관련된 어플리케이션에 제1 일정을 등록하도록 메시지를 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다.
도 8은, 일 실시예에 따른, 제1 전자 장치의 메모리 및 제2 전자 장치의 메모리를 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))의 메모리(210)(예: 도 7의 메모리(210))는 사용자 식별 매니저(user identification manager)(811), 대화 분석부(dialog analyzer)(814), 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(813), 공통 메모리 매니저(common memory manager)(815), 및 제1 사용자 메모리(812)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(811), 대화 분석부(dialog analyzer)(814), 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(813), 공통 메모리 매니저(common memory manager)(815), 및 제1 사용자 메모리(812)는 소프트웨어로 구현될 수 있으나 적어도 일부는 하드웨어로 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)(예: 도 7의 제2 전자 장치(202))의 메모리(212)(예: 도 7의 메모리(212))는 사용자 식별 매니저(user identification manager)(821), 대화 분석부(dialog analyzer)(824), 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(823), 공통 메모리 매니저(common memory manager)(825), 제2 사용자 메모리(822)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(821), 대화 분석부(dialog analyzer)(824), 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(823), 공통 메모리 매니저(common memory manager)(825), 및 제2 사용자 메모리(822)는 소프트웨어로 구현될 수 있으나 적어도 일부는 하드웨어로 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(811)는 제1 인공 지능 모델(810)에 기반한 기능을 실행하기 전에, 제1 전자 장치(201)에 대응하는 사용자를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(811)는 제1 전자 장치(201)에 대응하는 제1 사용자를 등록할 수 있다. 예컨대, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(811)는 음성에 기반하여, 제1 사용자를 등록할 수 있다. 예컨대, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(811)는 아이디 및 패스워드에 기반하여, 제1 사용자를 등록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(811)는 제1 인공 지능 모델(810)에 기반한 기능을 실행하기 전에, 사용자 식별을 위한 음성, 또는 아이디 및 패스워드에 기반하여 사용자에 대한 인증을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(813)는 제1 인공 지능 모델(810)을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(810)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(810)은 사용자에 대한 인증이 성공된 이후에 획득된 질의에 기반하여, 상기 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(810)은 제1 질의에 기반하여, 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 대화 분석부(dialog analyzer)(814)는 제2 인공 지능 모델(820)을 포함할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(820)은 ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 인공 지능 모델(820)은 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 정보에 기반하여, 상기 정보를 특정 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(820)은 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820) 각각으로 설명하였으나, 본 발명의 실시예들의 시스템(700)은 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820)과 관련된 설명들은, 제1 인공 지능 모델(810) 및 제2 인공 지능 모델(820)의 기능을 수행하는 하나의 인공 지능 모델에 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 사용자 메모리(812)는 제1 인공 지능 모델(810)로부터 획득된 제1 주제에 대한 복수의 질의들 및 복수의 응답들에 대한 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 사용자 메모리(812)는 제2 전자 장치(202)로부터 수신한 제1 주제에 대한 복수의 질의들 및 복수의 질의들에 대응하는 복수의 응답들에 대한 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다. 예컨대, 제1 사용자 메모리(812)는 제1 주제에 대한 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다. 제1 사용자 메모리(812)는 제2 전자 장치(202)로부터 수신한 제1 주제에 대한 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(810)은 제1 주제에 대한 질의가 제공되면, 제1 사용자 메모리(815)에 저장된 제1 주제에 대한 정보에 기반하여, 상기 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(815)는 특정 사용자에게 특정 주제에 대한 질의 및 응답을 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 특정 사용자에 대응하는 장치의 메모리에 해당 질의 및 응답에 대한 정보가 저장되도록 특정 사용자에 대응하는 장치에 해당 질의 및 응답에 대한 정보를 전송할 수 있다. 예컨대, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(815)는 제1 질의 및 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 제2 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 전자 장치(202)의 메모리(212)(예: 제2 사용자 메모리(822))에 저장되도록 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(821)는 제1 인공 지능 모델(830)에 기반한 기능을 실행하기 전에, 제2 전자 장치(202)에 대응하는 사용자를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 식별 매니저(user identification manager)(821)는 제2 전자 장치(202)에 대응하는 제2 사용자를 등록할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인공 지능 어시스턴트(AI assistant)(823)는 제1 인공 지능 모델(830)을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(830)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(830)은 제1 주제의 제2 질의에 기반하여, 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 대화 분석부(dialog analyzer)(824)는 제2 인공 지능 모델(840)을 포함할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(840)은 ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(840)은 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 사용자 메모리(822)는 제1 인공 지능 모델(830)로부터 획득된 제1 주제에 대한 복수의 질의들 및 복수의 응답들에 대한 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 사용자 메모리(822)는 제1 전자 장치(201)로부터 수신한 제1 주제에 대한 복수의 질의들 및 복수의 질의들에 대응하는 복수의 응답들에 대한 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다. 예컨대, 제2 사용자 메모리(822)는 제1 주제에 대한 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다. 제2 사용자 메모리(822)는 제1 전자 장치(201)로부터 수신한 제1 주제에 대한 제1 질의 및 제1 응답에 대한 제1 정보를 제1 주제에 대한 정보로서 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 인공 지능 모델(830)은 제1 주제에 대한 질의가 제공되면, 제2 사용자 메모리(822)에 저장된 제1 주제에 대한 정보에 기반하여, 상기 질의에 대응하는 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(825)는 특정 사용자에게 특정 주제에 대한 질의 및 응답을 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 특정 사용자에 대응하는 장치의 메모리에 해당 질의 및 응답에 대한 정보가 저장되도록 특정 사용자에 대응하는 장치에 해당 질의 및 응답에 대한 정보를 전송할 수 있다. 예컨대, 공통 메모리 매니저(common memory manager)(815)는 제2 질의 및 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 제1 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 제2 질의 및 제2 응답에 대한 제2 정보를 제1 전자 장치(201)의 메모리(210)(예: 제1 사용자 메모리(812))에 저장되도록 제1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다.
도 9는, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치가 질의에 대응하는 응답을 획득하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
*이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 9를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 동작 911에서, 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))는 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 마이크(230)(예: 도 7의 마이크(230))를 통하여 음성에 기반한 제1 질의를 획득하거나, 디스플레이(260)(예: 도 7의 디스플레이(260))를 통하여 텍스트에 기반한 제1 질의를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 질의는, 정보를 획득하기 위한 질의를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 질의는, 제1 전자 장치(201)의 어플리케이션을 실행하여 태스크(task)를 수행하도록 하는 요청을 포함할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 913에서, 제1 전자 장치(201)는 제1 인공 지능 모델(810)(예: 도 8의 제1 인공 지능 모델(810))을 이용하여 획득된 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 질의를 제1 인공 지능 모델(810)에 제공하는 것에 기반하여, 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 스피커(240)(예: 도 7의 스피커(240)) 또는 디스플레이(260)를 통하여 제1 응답을 출력할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(810)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 응답은 질의에 대응하는 정보를 제공하는 응답을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 응답은, 제1 전자 장치(201)의 어플리케이션을 실행하여 태스크를 수행하였음을 나타내는 응답을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 915에서, 제1 전자 장치(201)는 제1 질의와 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 마이크(230) 또는 디스플레이(260)를 통하여 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 입력을 획득하는 것에 기반하여, 지정된 사용자에게 제1 정보를 공유하도록 하는 명령을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 917에서, 제1 전자 장치(201)는 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)(예: 도 7의 제2 전자 장치(202))가 제1 정보를 저장하도록 제1 정보를 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 제1 정보를 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 919에서, 제2 전자 장치(202)는 마이크(232)(예: 도 7의 마이크(232)) 또는 디스플레이(262)(예: 도 7의 디스플레이(262))를 통하여, 제1 주제와 관련된 제2 질의를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 921에서, 제2 전자 장치(202)는 제1 인공 지능 모델(830)(예: 도 8의 제1 인공 지능 모델(830))을 이용하여 획득된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 출력할 수 있다. 예컨대, 제1 인공 지능 모델(830)은 LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 923에서, 제1 전자 장치(201)는 제2 질의와 제2 응답에 대한 제2 정보를 제2 전자 장치(202)로부터 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 925에서, 제1 전자 장치(201)는 제2 정보가 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제2 인공 지능 모델(820)(예: 도 8의 제2 인공 지능 모델(820))을 이용하여 제2 정보를 제1 주제에 대한 정보로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 제2 인공 지능 모델(840)(예: 도 8의 제2 인공 지능 모델(840))을 이용하여 제2 정보를 제1 주제에 대한 정보로 분류하고, 제2 정보가 제1 주제에 대한 정보임을 나타내는 메시지를 제1 전자 장치(201)로 전송할 수도 있다.
도 10은, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치가 질의 및 질의에 대응하는 응답을 공유하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 10을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 동작 1011에서, 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))는 제1 질의와 제1 응답에 대한 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(820)(예: 도 8의 제2 인공 지능 모델(820))에 제공하는 것에 기반하여, 제1 정보를 제1 주제와 관련된 정보로 분류할 수 있다. 예컨대, 제2 인공 지능 모델(340)은 ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 1013에서, 제1 전자 장치(201)는 스피커(240)(예: 도 7의 스피커(240)) 또는 디스플레이(260)(예: 도 7의 디스플레이(260))를 통하여, 제1 주제와 관련된 정보로 분류된 제1 정보를 공유할 수 있음을 나타내는 알림을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 1015에서, 제1 전자 장치(201)는 제1 정보를 복수의 사용자들 중 제1 전자 장치(201)에 의해 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 복수의 사용자들 중 특정 사용자를 지정하는 사용자 입력에 기반하여, 상기 명령을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 1017에서, 제1 전자 장치(201)는 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)(예: 도 7의 제2 전자 장치(202))가 제1 정보를 저장하도록 제1 정보를 제2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다.
도 11은, 일 실시예에 따르면, 제1 주제와 관련된 질의에 대응하는 응답이 출력된 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))는 마이크(230)(예: 도 7의 마이크(230)) 또는 디스플레이(260)(예: 도 7의 디스플레이(260))를 통하여 획득된 질의를 디스플레이(260)를 통하여 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 인공 지능 모델(810)(예: 도 8의 제1 인공 지능 모델(810))로부터 획득된 응답을 디스플레이(260)를 통하여 출력할 수 있다. 예컨대, 제1 전자 장치(201)는 질의를 “제1 사용자:” 이후의 텍스트로 출력하고, 응답을 “어시스턴트:” 이후의 텍스트로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 주제(예: 제주도 여행)에 대한 복수의 질의들 및 복수의 응답들(1110)을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제2 주제(예: 주말 저녁 약속)에 대한 복수의 질의들 및 복수의 응답들(1120)을 출력할 수 있다.
도 12는, 일 실시예에 따르면, 제1 주제와 관련된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 제1 정보를 공유하기 위한 사용자를 지정하기 위한 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 12를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))는 제2 인공 지능 모델(820)(예: 도 8의 제2 인공 지능 모델(820))에 복수의 질의들 및 복수의 응답들(1110)에 대한 정보를 입력하는 것에 기반하여, 해당 정보가 제1 주제(예: 제주도 여행)에 대한 정보인 것으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제2 인공 지능 모델(820)에 복수의 질의들 및 복수의 응답들(1120)에 대한 정보를 입력하는 것에 기반하여, 해당 정보가 제2 주제(예: 주말 저녁 약속)에 대한 정보인 것으로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 전자 장치(201)에 저장된 복수의 사용자들과 공유할 수 있는 주제와 관련된 질의 및 응답에 대한 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 주제(예: 제주도 여행)에 대한 복수의 질의들 및 복수의 응답들(1110) 중 제1 태스크(task)를 요청하는 제1 질의(예: 10월 1일에 동문 시장 근처 흑돼지 요리 예약해줘, 응 12시) 및 제1 태스크(task)를 완료하였음을 나타내는 제1 응답(예: 네. 12시에 “제주 흑돼지 식당으로 예약을 완료하였습니다.)에 대한 제1 정보(예: 제주도 여행, 10월 1일 동문 시장 근처 “제주 흑돼지” 12시 예약 완료)를 적어도 하나의 사용자와 공유 가능한 정보(1210)로서 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 태스크는 제1 전자 장치(201)에 설치된 어플리케이션을 실행하여 수행된 태스크를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 태스크는, 제1 전자 장치(201)에 설치된 인터넷과 관련된 어플리케이션을 실행하여 해당 식당의 홈페이지에 접속하여 예약하는 태스크를 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제2 주제(예: 주말 저녁 약속)에 대한 복수의 질의들 및 복수의 응답들(1120) 중 제2 태스크(task)를 요청하는 제2 질의 및 제2 태스크(task)를 완료하였음을 나타내는 제2 응답에 대한 제2 정보(예: 주말 저녁 약속, 토요일 저녁 7시 강남역 약속, 참석자: 제2 사용자, 제3 사용자)를 적어도 하나의 사용자와 공유 가능한 정보(1220)로서 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 태스크는 제1 전자 장치(201)에 설치된 어플리케이션을 실행하여 수행된 태스크를 포함할 수 있다. 예컨대, 제2 태스크는, 제1 전자 장치(201)에 설치된 스케쥴과 관련된 어플리케이션을 실행하여 일정을 추가하는 태스크를 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 정보(예: 제주도 여행)를 적어도 하나의 사용자와 공유할 정보로 선택하는 사용자 입력(1230)을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 정보를 공유하도록 하는 적어도 하나의 사용자에 대한 정보(1240)(예: 제2 사용자, 제3 사용자)를 입력하도록 하는 알림(1240)을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제1 정보를 공유할 수 있는 사용자를 제2 사용자로 지정하는 사용자 입력(1250)을 확인할 수 있다.
도 13은, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치로부터 공유된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 제1 정보가 출력된 제2 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)(예: 도 7의 제2 전자 장치(202))는 제1 사용자에 대응하는 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))로부터 제1 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 제1 전자 장치(201)로부터 수신된 제1 정보를 출력할 수 있음을 나타내는 알림(예: 제1 사용자님으로부터 대화가 공유되었어요. 내용을 확인할까요?)을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치(202)는 제1 정보를 출력하도록 하는 사용자 입력에 기반하여, 제1 정보를 출력할 수 있다.
도 14는, 일 실시예에 따르면, 제2 전자 장치로부터 수신된 제1 주제와 관련된 질의 및 질의에 대응하는 응답에 대한 제2 정보가 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림이 출력된 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 14를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))는 제2 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)(예: 도 7의 제2 전자 장치(202))로부터 획득된 제1 주제에 대한 제2 질의 및 제2 질의에 대응하는 제2 응답에 대한 제2 정보를 제2 전자 장치(202)로부터 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제2 정보를 수신하는 것에 기반하여, 제1 주제에 대한 정보가 업데이트되었음을 나타내는 알림(예: 제2 사용자님과 공유하고 있는 대화에서 업데이트가 발생했어요. 해당 내용을 확인할까요?)을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 업데이트가 된 제1 주제에 대한 정보(예: 10월 1일부터 2일까지 제주도 여행 계획 주제로 제2 사용자님이 렌터카 예약을 추가하였어요. 제2 사용자님이 예약한 차는 Y 모델의 하얀색 차량이고, 10월 1일 오전 9시부터 10월 2일 오후 4시까지 일정으로 렌터카 예약이 완료되었어요.)를 출력할 수 있다.
도 15는, 일 실시예에 따르면, 제1 주제에 대한 정보의 공유를 중단하기 위한 제1 전자 장치의 화면을 나타내는 도면이다.
도 15를 참조하면, 제1 전자 장치(201)(예: 도 7의 제1 전자 장치(201))는 제2 사용자와 공유하고 있는 주제에 대한 정보를 요청하는 질의를 제1 인공 지능 모델(810)(예: 도 8의 제1 인공 지능 모델(810))에 제공하는 것에 기반하여, 제2 사용자와 공유하고 있는 주제에 대한 정보(예: 10월 1일 제주도 여행, 12월 5일 운동 계획)를 출력하는 응답을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는 제주도 여행 주제에 대한 정보를 제2 사용자와 공유하는 것을 중단하도록 하는 사용자 입력을 획득하는 것에 기반하여, 입력이 획득된 시점부터 제2 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)와 제주도 여행 주제에 대한 정보를 공유하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)는 통신 회로(291), 적어도 하나의 프로세서(221), 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리(211)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의를 수신하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)을 이용하여 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 응답을 상기 제1 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치(201)로부터 상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)에 대한 정보로서 저장하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제2 전자 장치(202)로부터 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제1 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델(330)로부터 상기 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제2 응답을 상기 제2 전자 장치(202)로 전송하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 상기 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(340)에 제공하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보로 분류하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)에 있어서, 상기 제1 인공 지능 모델(330)은, LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함하고, 상기 제2 인공 지능 모델(340)은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 제1 주제가 상기 지정된 사용자에게 공유될 수 있는지 확인하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 제1 주제가 상기 지정된 사용자에게 공유할 수 있는 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치(201)가 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에게 공유할 수 있음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 상기 제1 전자 장치(201)로 전송하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 제2 질의에 대응하는 상기 제2 응답을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제2 응답에 대한 제2 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치가 상기 제2 정보가 상기 제1 주제에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 상기 제1 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(221)에 의해 실행시, 상기 전자 장치(203)로 하여금, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치로부터 상기 제1 주제에 관련된 제3 질의를 수신하면, 상기 제3 질의, 상기 제1정보, 및 상기 제2 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델로부터 상기 제3 질의에 대응하는 제3 응답을 획득하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 제1 전자 장치(201)로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의를 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)을 이용하여 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 응답을 상기 제1 전자 장치(201)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치(201)로부터 상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)에 대한 정보로서 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제2 전자 장치(202)로부터 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제1 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델(330)로부터 상기 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제2 응답을 상기 제2 전자 장치로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 상기 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(340)에 제공하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보로 분류하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 제1 인공 지능 모델(330)은, LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함하고, 상기 제2 인공 지능 모델(340)은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 제1 주제가 상기 지정된 사용자에게 공유될 수 있는지 확인하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 제1 주제가 상기 지정된 사용자에게 공유할 수 있는 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치(201)가 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에게 공유할 수 있음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 상기 제1 전자 장치(201)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 제2 질의에 대응하는 상기 제2 응답을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제2 응답에 대한 제2 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치(201)가 상기 제2 정보가 상기 제1 주제에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 상기 제1 전자 장치(201)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(203)의 동작 방법에 있어서, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치(201)로부터 상기 제1 주제에 관련된 제3 질의를 수신하면, 상기 제3 질의, 상기 제1정보, 및 상기 제2 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델(330)로부터 상기 제3 질의에 대응하는 제3 응답을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 전자 장치(203)의 적어도 하나의 프로세서(221)에 의하여 실행 시에, 상기 전자 장치(203)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)을 이용하여 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 전자 장치(203)의 적어도 하나의 프로세서(221)에 의하여 실행 시에, 상기 전자 장치(203)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 응답을 상기 제1 전자 장치(201)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 전자 장치(203)의 적어도 하나의 프로세서(221)에 의하여 실행 시에, 상기 전자 장치(203)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제1 전자 장치(201)로부터 상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 상기 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)가 상기 제1 정보를 저장하도록 상기 제1 정보를 상기 제2 전자 장치(202)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 전자 장치(203)의 적어도 하나의 프로세서(221)에 의하여 실행 시에, 상기 전자 장치(203)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제2 전자 장치(202)로부터 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제1 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델로부터 상기 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 전자 장치(203)의 적어도 하나의 프로세서(221)에 의하여 실행 시에, 상기 전자 장치(203)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 통신 회로(291)를 통하여, 상기 제2 응답을 상기 제2 전자 장치(202)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)는, 스피커(240), 마이크(230), 디스플레이(260), 통신 회로(290), 적어도 하나의 프로세서(220) 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리(210)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 제1 인공 지능 모델(810)을 이용하는 기능을 실행하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 상기 기능을 실행하는 것에 기반하여, 상기 디스플레이 또는 상기 마이크를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 인공 지능 모델(810)을 이용하여 획득된 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 상기 디스플레이(260) 또는 상기 스피커(240)를 통해 출력하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)에 있어서, 상기 제1 정보는, 상기 제2 전자 장치(202)가 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하기 위해 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치로 하여금, 상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 상기 제1 정보를 제2 인공 지능 모델에 제공하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보로 분류하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)에 있어서, 상기 제1 인공 지능 모델(810)은, LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함하고, 상기 제2 인공 지능 모델(820)은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 상기 제1 주제가 상기 지정된 사용자에게 공유될 수 있는지 확인하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 상기 제1 주제가 상기 지정된 사용자에게 공유할 수 있는 것 확인하는 것에 기반하여, 상기 디스플레이(260) 또는 상기 스피커(240)를 통하여, 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에게 공유할 수 있음을 나타내는 정보를 출력하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 상기 통신 회로(290)를 통하여, 상기 제2 전자 장치로부터 상기 제2 질의에 대응하는 상기 제2 응답에 대한 제2 정보를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 상기 디스플레이(260) 또는 상기 스피커(240)를 통하여, 상기 제1 전자 장치가 상기 제2 정보가 상기 제1 주제에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서(220)에 의해 실행시, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금, 상기 디스플레이(260) 또는 상기 마이크(230)를 통하여 상기 제1 주제에 관련된 제3 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 디스플레이(260) 또는 상기 스피커(240)를 통하여, 상기 제3 질의, 상기 제1 정보, 및 상기 제2 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델(810)로부터 획득된 상기 제3 질의에 대응하는 제3 응답을 출력하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)에 있어서, 상기 제1 질의는 상기 제1 주제와 관련된 제1 태스크(task)를 수행하도록 요청하는 질의를 포함하고, 상기 제1 응답은 상기 제1 태스크를 수행하였음을 나타내는 응답을 포함하고, 상기 제1 태스크는, 상기 제1 전자 장치(201)의 적어도 하나의 어플리케이션을 실행하여 수행되는 태스크를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)의 동작 방법은, 제1 인공 지능 모델(810)을 이용하는 기능을 실행하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)의 동작 방법은, 상기 기능을 실행하는 것에 기반하여, 상기 제1 전자 장치(201)에 포함된 디스플레이(260) 또는 상기 제1 전자 장치(201)에 포함된 마이크(230)를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)의 동작 방법은, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 인공 지능 모델(830)을 이용하여 획득된 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 상기 디스플레이(260) 또는 상기 스피커(240)를 통해 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)의 동작 방법은, 상기 제1 질의와 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인하는 것에 기반하여, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)가 상기 제1 정보를 저장하도록 상기 제1 정보를 상기 제2 전자 장치(202)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 전자 장치(201)의 동작 방법은, 상기 제1 정보는, 상기 제2 전자 장치(202)가 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하기 위해 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 제1 전자 장치(201)의 적어도 하나의 프로세서(220)에 의하여 실행 시에, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 제1 인공 지능 모델을 이용하는 기능을 실행하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 제1 전자 장치(201)의 적어도 하나의 프로세서(220)에 의하여 실행 시에, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 기능을 실행하는 것에 기반하여, 상기 제1 전자 장치에 포함된 디스플레이(260) 또는 상기 제1 전자 장치(201)에 포함된 마이크(230)를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 제1 전자 장치(201)의 적어도 하나의 프로세서(220)에 의하여 실행 시에, 상기 제1 전자 장치(201)로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 인공 지능 모델(810)을 이용하여 획득된 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 상기 디스플레이(260) 또는 상기 스피커(240)를 통해 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은 제1 전자 장치(201)의 적어도 하나의 프로세서(220)에 의하여 실행 시에, 상기 제1 전자 장치로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 야기하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 제1 질의와 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인하는 것에 기반하여, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 사용자에 대응하는 제2 전자 장치가 상기 제1 정보를 저장하도록 상기 제1 정보를 상기 제2 전자 장치(202)로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터로 독출 가능한 인스트럭션들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 제1 정보는, 상기 제2 전자 장치(202)가 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하기 위해 이용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드" 라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101, 201, 202, 203) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장메모리(136) 또는 외장메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101, 501))의 프로세서(예: 프로세서(120, 220, 221, 222))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들)간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체들을 포함할 수 있으며, 복수의 개체들 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치(203)에 있어서,
    통신 회로(291);
    적어도 하나의 프로세서(221), 및
    인스트럭션들을 저장하는 메모리(211)를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 통신 회로를 통하여, 제1 전자 장치로부터 제1 주제와 관련된 제1 질의를 수신하고,
    상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 제1 인공 지능 모델(330)을 이용하여 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 획득하고,
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 응답을 상기 제1 전자 장치(201)로 전송하고,
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 전자 장치로부터 상기 제1 질의와 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하도록 하는 명령을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 지정된 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)에 대한 정보로서 저장하고,
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제2 전자 장치(202)로부터 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제1 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델로부터 상기 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하고,
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제2 응답을 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정된 인스트럭션들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 상기 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(340)에 제공하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보로 분류하도록 설정된 인스트럭션을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  3. 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 인공 지능 모델은, LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함하고,
    상기 제2 인공 지능 모델은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제2 질의에 대응하는 상기 제2 응답을 획득하는 것에 기반하여, 상기 제2 질의 및 상기 제2 응답에 대한 제2 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하고,
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 전자 장치가 상기 제2 정보가 상기 제1 주제와 관련된 정보에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 상기 제1 전자 장치로 전송하도록 설정된 인스트럭션들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 전자 장치로부터 상기 제1 주제에 관련된 제3 질의를 수신하면, 상기 제3 질의, 상기 제1 정보, 및 상기 제2 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델로부터 상기 제3 질의에 대응하는 제3 응답을 획득하도록 설정된 인스트럭션을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제3 질의 및 상기 제3 응답에 대한 제3 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하고,
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제2 전자 장치가 상기 제3 정보가 상기 제1 주제와 관련된 정보에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정된 인스트럭션들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  7. 제1 전자 장치(201)에 있어서,
    스피커(240);
    마이크(230);
    디스플레이(260);
    통신 회로(290);
    적어도 하나의 프로세서(220), 및
    인스트럭션들을 저장하는 메모리(210)를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 제1 전자 장치로 하여금,
    제1 인공 지능 모델(810)을 이용하는 기능을 실행하고,
    상기 기능을 실행하는 것에 기반하여, 상기 디스플레이 또는 상기 마이크를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하고,
    상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 인공 지능 모델을 이용하여 획득된 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 상기 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 출력하고,
    상기 제1 질의와 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인하는 것에 기반하여, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 전자 장치와 통신 가능하도록 연결된 제2 전자 장치(202)가 상기 제1 정보를 저장하도록 상기 제1 정보를 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정된 인스트럭션들을 포함하고,
    상기 제1 정보는, 상기 제2 전자 장치가 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하기 위해 이용되는 제1 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 제1 전자 장치로 하여금,
    상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 상기 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(820)에 제공하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보로 분류하도록 설정된 인스트럭션을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치.
  9. 제7항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 인공 지능 모델은, LLM(large language model)에 기반한 인공 지능 모델을 포함하고,
    상기 제2 인공 지능 모델은, ML(machine learning)에 기반한 인공 지능 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치.
  10. 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 제1 전자 장치로 하여금:
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제2 전자 장치로부터 상기 제2 질의에 대응하는 상기 제2 응답에 대한 제2 정보를 수신하는 것에 기반하여, 상기 제2 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하고,
    상기 디스플레이 또는 상기 스피커를 통하여, 상기 제1 전자 장치가 상기 제2 정보가 상기 제1 주제에 대한 정보에 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 설정된 인스트럭션들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치.
  11. 제7항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 제1 전자 장치로 하여금:
    상기 디스플레이 또는 상기 마이크를 통하여 상기 제1 주제에 관련된 제3 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 디스플레이 또는 상기 스피커를 통하여, 상기 제3 질의, 상기 제1 정보, 및 상기 제2 정보에 기반하여 상기 제1 인공 지능 모델로부터 획득된 상기 제3 질의에 대응하는 제3 응답을 출력하도록 설정된 인스트럭션을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치.
  12. 제7항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 제1 전자 장치로 하여금:
    상기 제3 질의 및 상기 제3 응답에 대한 제3 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보에 업데이트하고,
    상기 통신 회로를 통하여, 상기 제2 전자 장치가 상기 제3 정보가 상기 제1 주제와 관련된 정보에 대하여 업데이트되었음을 나타내는 알림을 출력하도록 메시지를 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정된 인스트럭션들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치.
  13. 제7항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 질의는 상기 제1 주제와 관련된 제1 태스크(task)를 수행하도록 요청하는 질의를 포함하고, 상기 제1 응답은 상기 제1 태스크를 수행하였음을 나타내는 응답을 포함하고,
    상기 제1 태스크는, 상기 제1 전자 장치의 적어도 하나의 어플리케이션을 실행하여 수행되는 태스크를 포함하는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치.
  14. 제1 전자 장치(201)의 동작 방법에 있어서,
    제1 인공 지능 모델(810)을 이용하는 기능을 실행하는 동작;
    상기 기능을 실행하는 것에 기반하여, 상기 제1 전자 장치에 포함된 디스플레이(260) 또는 상기 제1 전자 장치에 포함된 마이크(230)를 통하여 제1 주제와 관련된 제1 질의를 획득하는 동작;
    상기 제1 질의를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 인공 지능 모델을 이용하여 획득된 상기 제1 질의에 대응하는 제1 응답을 상기 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 출력하는 동작; 및
    상기 제1 질의와 상기 제1 응답에 대한 제1 정보를 지정된 사용자에게 공유하는 명령을 확인하는 것에 기반하여, 상기 통신 회로를 통하여, 상기 사용자에 대응하는 제2 전자 장치(202)가 상기 제1 정보를 저장하도록 상기 제1 정보를 상기 제2 전자 장치로 전송하는 동작을 포함하고,
    상기 제1 정보는, 상기 제2 전자 장치가 상기 제1 주제와 관련된 제2 질의에 대응하는 제2 응답을 획득하기 위해 이용되는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치의 동작 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1 질의 및 상기 제1 응답에 대한 상기 제1 정보를 제2 인공 지능 모델(820)에 제공하는 것에 기반하여, 상기 제1 정보를 상기 제1 주제와 관련된 정보로 분류하는 동작을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 제1 전자 장치의 동작 방법.
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