[Part 2] 생성AI 고객 상담원 챗봇 만들기 (RAG, Vector Store)

📚 프로젝트 소개

이번 프로젝트는 AI 고객 서비스 상담원을 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 사용자가 업로드한 문서나 웹사이트에서 정보를 수집하여, 이를 바탕으로 고객과의 대화를 자동화할 수 있는 챗봇을 구현합니다. 이를 통해 기업은 고객 서비스 효율성을 높이고 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 이 프로젝트는 특히 PDF 파일이나 웹사이트를 기반으로 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 고객과 실시간으로 소통할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한, LLM 에이전트를 활용하여 데이터베이스 내에서 정보를 검색하고, 사용자 질문에 대한 답변을 제공합니다.

🛠️ 기본 로직 설명

프로젝트의 기본 로직은 LLM 에이전트를 중심으로 구성됩니다. 이 에이전트는 사용자가 업로드한 문서나 웹사이트에서 데이터를 수집하고, 이를 데이터베이스에 저장합니다. 저장된 데이터는 벡터 스토어라는 데이터베이스에 보관되며, LLM 에이전트는 이 데이터를 검색하여 사용자의 질문에 대한 답변을 제공합니다. 이 과정에서 데이터베이스에 저장된 정보가 사용자의 질문과 일치하는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 정리하여 답변합니다. 또한, 잘못된 정보를 생성하지 않도록 후처리 과정도 포함되어 있습니다.

🤖 AI 고객 서비스 상담원 구현

AI 고객 서비스 상담원은 고객의 질문에 대해 자동으로 응답하는 기능을 제공합니다. 이 챗봇은 고객이 질문을 입력하면, LLM 에이전트가 데이터를 검색하여 적절한 답변을 제공합니다. 만약 데이터베이스에 해당 정보가 없을 경우, 챗봇은 인간 상담원에게 연결하거나 모른다고 답변하도록 설계되었습니다. 이를 통해 고객은 빠르고 정확한 정보를 받을 수 있으며, 상담원은 반복적인 작업에서 벗어나 보다 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

🌐 웹사이트 스크레이핑 및 데이터 수집

프로젝트의 핵심 중 하나는 웹사이트에서 데이터를 수집하는 기능입니다. 이를 위해 웹베이스 로더를 사용하여 웹사이트의 HTML 정보를 불러오고, 이를 텍스트 형태로 변환하여 데이터베이스에 저장합니다. 이 과정은 웹사이트의 정보를 자동으로 수집하고 분석하여 사용자가 필요로 하는 정보를 제공하는 데 필수적입니다. 또한, 수집된 데이터를 벡터 스토어에 저장하여, LLM 에이전트가 필요할 때마다 데이터를 검색할 수 있도록 합니다.

📝 실시간 Q&A 테스트

실시간 Q&A 기능은 프로젝트에서 가장 중요한 부분입니다. 사용자가 질문을 입력하면, LLM 에이전트가 데이터베이스를 검색하여 적절한 답변을 제공합니다. 이 과정에서는 데이터베이스 내의 정보를 바탕으로 답변을 생성하며, 잘못된 정보가 생성되지 않도록 후처리가 이루어집니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 받을 수 있으며, 프로젝트의 성공적인 구현을 확인할 수 있습니다.

🌐 공식사이트

공식사이트에 대한 링크는 여기에서 확인하실 수 있습니다.