AI 인공지능 챗봇 개념부터 트렌드 그리고 사례까지
안녕하세요.
여러분들의 인공지능 코치,
디피니트입니다.
오늘 소개해드릴 내용은 바로
챗봇에 대한 개념부터
트렌드 그리고 기업 활용 사례까지
한방에 알려드리려고 해요!
오늘의 포스팅은
다음과 같습니다.
1. 챗봇이란?
먼저 챗봇에 대해 알아보기 위해
그 개념을 정리하고 갈게요.
챗봇이란?
쉽게 정의하자면
글자나 음성으로 사람과 소통하기위해
만들어진 컴퓨터 프로그램입니다.
소통이라는 의미를 내포하고 있는만큼
인터페이스 한 종류가 볼 수 있는데요.
다시말해, 대화형 인터페이스의 한 종류라고
생각하시면 될 것 같습니다.
2. 챗봇의 종류와 유형
그렇다면 어떤방식으로 사람과 소통하는지
그 종류와 유형을 알아볼게요.
먼저 구현 방식으로
채봇을 구분해보았어요.
구현방식으로는
크게 규칙기반, 기계학습, 하이브리드
방식이 존재합니다.
1) 규칙기반 챗봇
룰(rule) 베이스 방식이라고도 하며
검색기반 챗봇 중 하나인데요.
버튼식으로 눌러가며 답변을 찾아가는
챗봇을 많이 보셨을거에요.
이러한 챗봇이 규칙기반 챗봇이라고 합니다.
2) 기계학습 챗봇
우리가 잘 알고있는 챗 GPT가
기계학습 챗봇입니다.
대량의 데이터를 대규모 언어 모델로
학습시켜 자연어를 이해하고 처리해
답변을 생성할 수 있는 챗봇을 말합니다.
3) 하이브리드 챗봇
하이브리드 챗봇은 규칙기반과 기계학습을
합친 챗봇이라고 볼 수 있습니다.
각각의 챗봇은 장단점을 가지고 있으며
목적에 맞게 구현방식을 선택해
구현할 수 있습니다.
다음으로 챗봇의 기능을 기준으로
나눠보았는데요.
크게 네가지로
분류해볼 수 있을 것 같습니다.
1) 정보 제공 챗봇
2) 업무 처리 챗봇
3) 엔터테인먼트 챗봇
4) 학습 및 교육 챗봇
:
이외에도 다양한 목적에 맞게
챗봇을 활용할 수 있기때문에
이 네가지에 포함이 안되는 챗봇들도
있을 수 있어요.
3. 기업용 챗봇 트렌드 및 사례
그럼 최근 챗봇 트렌드와 기업에서는
어떻게 챗봇을 개발해 활용하는지
자세히 알아볼게요.
최근 가장 트렌드가 되고 있는 기술은
RAG모델이라는 기술입니다.
[ RAG 모델이란? ]
RAG 모델은 신뢰할 수 있는
외부지식 데이터베이스를 기반으로
신뢰성 높은 답변을 제공하는데
도움을 주는 모델입니다.
RAG모델이 챗봇시장에서 핫한 이유는
LLM(대규모언어모델)의 기술의 단점과
그 단점을 보완해 준다는 점 때문이에요.
기존 LLM의 단점
기존 LLM(대규모언어모델) 을 활용해
챗봇을 개발하면서 여러 단점이 드러났는데요.
*LLM은 Large Language Model의 약어로,
방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 인공 신경망 모델.
이 모델은 인간 수준의 언어 능력을 갖추고
다양한 자연어 처리 작업을 수행
1) 민감한 주제에서는
부적절한 답변을 생성할 위험
2) LLM은 일반적으로 답변의
이유를 설명하지 못함
3) LLM은 학습 및 운영에
많은 계산 비용이 필요
특히 맞지 않는 답변을 맞는 답변처럼 이야기하는
할루시네이션 현상을 보완하는 것이
RAG모델의 장점입니다.
*Hallucination(환각) 현상:
마치 진실인듯이 답변하는 것.
이렇게 RAG모델과 LLM을 결합하여
CS 챗봇을 개발하는 것이 최근 시장의 트렌드입니다.
점점 AICC (AI Contact Center) 시장이 커지고
동시에 대규모 고객센터가 아닌
일반 기업들의 CS 업무에
챗봇을 활용하는 경우가 늘고있는데요.
여기에 CS 업무뿐만 아니라 직원들의 단순업무를 돕는
사내용 챗봇 개발도 늘어나는 추세이기도 합니다.
기업의 챗봇 활용 사례
그럼 마지막으로 기업에서 챗봇을
어떻게 활용한는지 간략히 소개해 드릴게요!
회사 규정 등을 알려주는 챗봇부터
고객들을 위한 CS 챗봇 등을
정말 다양하게 활용하고 있는데요.
아래 이미지를 보시면
현대모비스의 경우 경영지원 챗봇을 만들어
직원들의 출장 지원 관련 정보 등을
알려주는 챗봇을 개발했네요.
또 대구시의 경우
대구시민을 위한 민원상담에 챗봇을
활용한 사례를 보실 수 있습니다.
오늘은 챗봇 개념부터
개발 트렌드 그리고 기업의 활용 사례까지
알아보았는데요.
RAG 모델과 LLM을 결합해
챗봇을 도입하는 것이 앞으로
더욱 늘어날 것으로 예상이 되네요.
긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.
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