LLM Chatbot
LLM 기반 챗봇은 OpenAI의 GPT와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용하여 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있는 AI 챗봇입니다.
Seiren Chatbot
다양한 LLM 기반 챗봇의 고도화된 언어 이해 능력을 직접 경험해 보세요. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처와 기업 내 데이터베이스의 유기적 연동을 통해, 정밀한 정보 검색 및 고품질 응답이 가능한 고객 응대용 챗봇과 사내 지식 탐색용 챗봇을 손쉽게 구축할 수 있습니다.
챗봇은 실시간 자연어 처리, 지식 기반 응답 자동화, 반복 업무의 효율적 오프로드 등을 통해 고객 경험을 향상시키고 전사적 운영 효율을 극대화합니다.
Features
Seiren Chatbot 특징
No-Code기반 챗봇 개발
Langchain 등 Python 코딩없이 챗봇 개발
- 현업 사용자의 챗봇 관리 가능
업무 Workflow 설계
업무 카테고리/단위업무 등 개별 로직 적용
- 업무단위별 처리/가이드 적용(할루시네이션 방지)
RAG 지원
다양한 사내문서/업무지침 정보 적용
- 텍스트 (PDF, MS-Word, HWP, Txt, Markdown, HTML, Json)
- 구조화 문서(CSV, Excel)
다양한 LLM 모델 지원
범용 LLM 모델 지원
- OpenAI, Ollama, Mistral, Anthropic, Deep seek
플러그인 및 API 연동
외부 DB, API 연동 지원
- 백엔드 서버 경유, DB 조회, API 형태로 제공
- Oracle, MS-SQL, PostgreSQL, MySQL, MongoDB 등
대화 스타일 지정
고객응대 업무특성에 맞는 대화스타일 선택
- LLM의 자유도 설정으로 엄격한 톤부터 자연스러운 대화까지 조정
- 대화 메모리 유지 기간 설정을 통해 맥락 기반 응답 가능
Seiren Chatbot 모듈
NLU 모듈
NLU 모듈은 자연어 이해(Natural Language Understanding)를 수행하는 소프트웨어 구성 요소로, 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.
- 고객의 입력을 의도(Intent) 및 개체(Entity)를 분류하여 처리
- 고객의 입력을 자연어 처리(NLP)를 통해 분석하여 처리
- 고객의 입력을 분석하여 적절한 행동을 수행
RAG기반 지식검색
RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 기반 지식 검색은 대규모 언어 모델(LLM)과 실시간으로 관련 문서나 데이터를 검색하여 더 정확하고 풍부한 답변을 제공합니다.
- 문서(요금정책, 환불정책, 현장점검 등)를 인덱싱하여 정확한 정보 검색
- 검색된 정보를 바탕으로 LLM(GPT)가 환각 없이 응답하도록 유도
대화관리
챗봇과 대화의 흐름이 끊기지 않고 멀티턴 대화를 지원하며, 사용자의 의도를 파악하여 적절한 답변을 제공합니다.
- 대화 흐름(FSM, 스토리 기반 등) 관리
- 멀티턴 대화 시 문맥 유지 및 필요한 정보 요청
응답생성
챗봇이 응답을 생성하는 과정은 여러 단계로 이루어집니다. 핵심 원리는 대규모 데이터 학습을 기반으로 확률적으로 가장 적절한 단어와 문장을 생성합니다.
- RAG 검색 결과 기반 응답
- LLM(GPT) 이용 답변 텍스트 생성 기능 이용
비지니스 로직 & DB연동
사용자가 설정한 비지니스 로직과 내부 DB를 연동하여 챗봇이 사용자의 요청에 대한 적절한 답변을 생성합니다.
- 요금조회, VOC접수, 처리결과, 예약, 주문등 비지니스 로직 처리가 가능
- 데이터베이스(SQL, NoSQL) 연동 지원
사용자가 쉽게 챗봇 설정이 가능합니다.
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