챗봇 LLM으로 서비스로 혁신? 고객은 UX로 판단한다 같은 기술, 다른 결과 LLM(대규모 언어 모델)이 등장한 이후, 인공지능과 자연스럽게 대화하는 시대가 현실로 다가왔습니다. 많은 기업이 이 변화에 주목하며 LLM으로 서비스를 혁신하기 위한 다양한 실험을 진행하고 있습니다. (AI 기업에는 아마도 올해가 PoC 프로젝트가 가장 많이 진행된 한 해가 되지 않을까 싶네요.) 물론 기술적 과제는 여전히 존재합니다. 하지만
인사이트 시나리오형 챗봇 vs LLM 챗봇, 어떤 챗봇을 도입해야 할까? 2010년대부터 현재까지 챗봇 기술은 규칙 기반 시스템에서 대규모 언어 모델을 사용하는 시스템으로 발전하고 있습니다. 2018년에 마이크로소프트의 Azure Bot Service, 아마존의 Lex, 구글의 Dialogflow 등과 같은 다양한 대화형 AI 플랫폼 즉 시나리오형 챗봇을 만들 수 있는 ‘챗봇 빌더’가 등장했습니다. 이 빌더들은 어려운 코딩 없이 비교적 쉽게 챗봇을 구축하고 배포할 수
금융 LLM 도입을 위한 데이터 정제 및 학습 데이터 구축 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - LLM에 맞는 데이터 구조화 방법이 궁금하신 분 - 다양한 형태의 자료를 텍스트 데이터로 변환하여 활용하고 싶으신 분 - 난도 높은 도메인 데이터를 다룰 때 주의해야 할 점이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 비정형 데이터의 정형화, 데이터 정제, MRC QA 데이터셋 구축,
IT·통신 RAG 대응 사실 기반 QA 데이터 구축 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - LLM을 위한 QA 데이터 구축 시 주의해야 할 점에 대해 궁금하신 분 - 데이터 소스가 부족할 때 해결할 수 있는 방법이 궁금하신 분 - 데이터 퀄리티를 높이는 프로젝트 운영 방법이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: IT/통신 * 세부 Task: MRC QA 데이터셋 구축 * 데이터
IT·통신 LLM 기반 대화형 AI 사용성 평가 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 벤치마크 중심의 LLM 성능 평가가 아닌 실제 사용자 관점의 LLM 사용성 평가에 대해 궁금하신 분 - LLM 사용성 평가 진행 시 일관성 유지 방법이 궁금하신 분 - LLM 평가를 진행할 때 어떤 부분을 고려해야 하는 지 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: IT/통신 * 세부
고객 성공사례 증권사 AI 가상 상담 서비스 개발을 위한 데이터 분석/설계 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 실제 사용자의 언어를 반영한 현실감 있는 대화형 AI 서비스를 개발하고 싶으신 분 - 가상 상담사 도입을 위해 어떤 기초 작업이 필요한 지 궁금하신 분 - 고객 상담 데이터의 활용 방안이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 데이터 분류 및 라벨링, 답변 정의,
고객 성공사례 타로 상담 챗봇 서비스를 위한 데이터 구축 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 챗봇 개발 시 어떤 데이터를 먼저 구축해야 하는 지 궁금하신 분 - 챗봇 사용자의 몰입도를 높이는 방법이 궁금하신 분 - 운영/관리에 용이한 챗봇 데이터 설계 방법이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 엔터테인먼트 * 세부 Task: 인텐트 설계, 발화/답변 데이터 구축, 유사 발화 구축
고객 성공사례 챗봇 성능 개선을 위한 데이터 구축 및 정제 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 운영하고 있는 챗봇 성능을 개선하는 방법이 궁금하신 분 - 챗봇에 신규 콘텐츠를 추가할 때 고려할 점에 대해 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 챗봇 데이터 정제 * 데이터 출처: 고객사 보유 데이터 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 사내 챗봇 문제
고객 성공사례 대고객용 챗봇 서비스 품질 개선 컨설팅 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 대고객용 챗봇 서비스의 품질과 고객 만족도를 개선하고 싶으신 분 - 운영하고 있는 챗봇의 문제점을 파악하고 싶으신 분 - 사용자 친화적인 챗봇을 위해 필요한 요소가 무엇인지 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 제조 * 세부 Task: 챗봇 운영 컨설팅, 데이터 개선 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 대고객용 챗봇
고객 성공사례 Chat42 빌더 기반 사내 챗봇 구축 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - Chat42 빌더를 사용하고 있거나 사용을 고려중이신 분 - 자사 정보를 탑재한 직원 대상의 챗봇을 기획중이신 분 - 챗봇 구축 과정에 대해서 알고 싶으신 분 개요 * 산업 분류: 제조 * 세부 Task: 지식/정보 설계, 대화 설계, 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 보유 문서
고객 성공사례 사내 업무 지원 챗봇 관리 운영 개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 챗봇 운영, 대화 설계, 챗봇 서비스 대화 품질 개선, 서비스 품질 관리 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇 문제 오픈 직후의 업무 지원 챗봇이 이슈 없이 운영될 수 있도록 지원하는 역할이 필요했습니다. 운영 초기였기 때문에 품질 향상을 위한 체계적이고 효율적인 운영 방안이 필요한 상황이었습니다.
고객 성공사례 챗봇 고도화 및 사내 챗봇, 콜봇 구축 개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 챗봇 기획 및 운영 * 데이터 출처: 고객사 제공 사내 문서 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇, 콜봇 문제 기존 챗봇 서비스의 시나리오 분석 및 현행화, 봇응답 기획, 이슈 대응, 데이터 빌딩 등을 통해 챗봇의 정확도를 향상시키고 오류를 개선하는 것을 목표로 하는 프로젝트였습니다. 더불어 사내
고객 성공사례 SINGLEX 기반 사내 업무지원 챗봇 데이터 구축 및 모니터링 개요 * 산업 분류: 제조 * 세부 Task: 싱글턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 보유 챗봇 데이터 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇 문제 사내 업무지원 챗봇 데이터 구축 및 모니터링 작업이 주 목적이었습니다. 고객사에서 직접 인텐트 및 엔티티 설계를 하여 챗봇 플랫폼에 등록해 운영하고자 하였으나, 학습 데이터량이 부족하고 엔티티가 혼재되어 있어
고객 성공사례 생산성 향상을 위한 업무 지원 챗봇 데이터 구축 및 사용성 개선 개요 * 산업 분류: 물류 * 세부 Task: 지식/정보 설계, 싱글턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 사내 문서 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 챗봇 문제 * 직원들의 비즈니스 및 IT 관련 문의를 해결해주는 챗봇을 위한 데이터 구축 프로젝트였습니다. 사내 매뉴얼 및 업무 관련 정보를 쉽게 확인할 수
고객 성공사례 평생교육 서비스 학습자 상담 챗봇 구축 개요 * 산업 분류: 교육 * 세부 Task: 대화 설계, 지식/정보 설계, 문체 설계, 싱글턴 대화 데이터 구축, 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 데이터 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇 문제 평생교육서비스 이용자들의 문의에 응대하는 상담 챗봇을 구축하는 프로젝트였습니다. 상담 시간과 응대 인원에 제한이 있는 상담사 운영이 아닌 24시간
고객 성공사례 공황장애 진단 챗봇 개발을 위한 데이터 구축 개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 지식/정보 설계 * 데이터 출처: 관련 논문 및 전문 자료 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 챗봇 문제 공황장애의 주요 증상 중 하나인 공황발작에 대한 데이터 구축 프로젝트로, 사용자가 증상이나 상황을 입력했을 때 공황장애에 해당하는 증상인지를 판별하고 진단을 내리는 챗봇을 만들기
고객 성공사례 온라인 교육 서비스 안내를 위한 챗봇 구축 개요 * 산업 분류: 교육 * 세부 Task: 대화 설계, 지식/정보 설계, 문체 설계, 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 데이터 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 챗봇 문제 방송통신중학교, 방송통신고등학교 학생들에게 홈페이지를 통해 제공하는 서비스 안내를 챗봇으로 전환하여 전화 상담 비중을 줄이는 것이 목적이었습니다. 기존에 설계했던 챗봇을 개선하고 고도화하여 챗봇의
고객 성공사례 RASA 기반 사내 업무지원 챗봇 학습 데이터셋 구축 개요 * 산업 분류: 공공기관 * 세부 Task: 싱글턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 사내 매뉴얼 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 챗봇 문제 RASA 엔진을 활용하여 사내 업무지원 챗봇 개발을 연구하는 프로젝트였습니다. 해당 챗봇에 들어갈 인텐트/엔티티 설계 및 학습 데이터셋을 구축하는 것이 목표였습니다. 업무지원을 위한 매뉴얼
고객 성공사례 사내 HR 관련 문의 대응을 위한 챗봇 대화 데이터 가공 개요 * 산업 분류: 서비스 * 세부 Task: 지식/정보 설계, 멀티턴 대화 데이터 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 사내 문서 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 챗봇 문제 직원들의 HR 관련 문의를 담당하는 챗봇을 구축하는 프로젝트였습니다. 고객사가 제시한 400여 가지의 대화 의도(인텐트)를 기반으로 인텐트 추출과 분류, 대화
고객 성공사례 AI 가상상담을 위한 콜봇 시나리오 구축 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 대화 설계, 콜봇 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 상담 데이터 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 콜봇 문제 일반 콜센터 상담의 일부를 AI 가상상담으로 전환하여 상담 업무 효율을 높이는 프로젝트였습니다. TEXTNET은 콜봇 구축팀의 일원으로서 프로젝트에 참여했습니다. 해결 방안 * '고객상담'이라는 서비스 목적에 맞춰 최대한
고객 성공사례 세일즈 지식 챗봇을 위한 학습 데이터 구축 개요 * 산업 분류: 교육 * 세부 Task: MRC QA 데이터셋 구축, 데이터 레이블링(Labeled Corpus) * 데이터 출처: 고객사 제공 자료 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 챗봇 문제 세일즈 직무 교육 서비스를 제공하는 챗봇을 위한 학습 데이터를 구축했습니다. 유저에게 세일즈 지식을 잘 전달할 수 있도록 Q&A 데이터셋
