안녕하세요!
기업을 위한 맞춤형 인공지능 챗봇 개발 전문가 그룹, 디피니트입니다.
오늘은 기업용 맞춤형 LLM 챗봇 개발을 고려 중인
기업 관계자 분들을 위해 개발 전 점검해 볼
유용한 체크리스트를 준비했습니다.
성공적인 LLM 챗봇 도입 프로젝트 진행에 도움이 되는 내용이니
꼭 끝까지 읽어봐주세요~!
그럼 같이 살펴보시죠!
오늘의 목차입니다.
맞춤형 기업용 LLM 도입시 프로젝트의 성공을 위해
가장 먼저 해야 할 일은 목표 설정입니다.
아래에서 구체적인 목표 설정과
이를 통해 기대할 수 있는 효과를 알아보겠습니다.
다음과 같이 구체적인 목표를 설정하는 것이 중요합니다.
1) 내부 직원 문의응답 자동화
: 직원들이 자주 묻는 질문에 대한 자동화된 답변 제공.
2) 고객 서비스 개선
: 빠르고 정확한 고객 응답으로 고객 만족도 향상.
3) 생산 효율화
제품 생산 데이터를 실시간으로 활용해 생산성 향상, 품질 개선 등에 활용
4) IT 헬프데스크 자동화
: IT 지원 부서를 돕는 LLM를 개발해 간단한 문의는 챗봇이 해결
저희 디피니트의 기업용 LLM 챗봇, 엑시를 찾는 기업에서는
주로 문서와 정보를 찾는 시간이 낭비되고 있음을 자각하고 계십니다.
때문에 직원분들의 문서 검색 시간을 효율화하기 위해
문의응답 자동화 목적으로 LLM 챗봇을 기업 맞춤형으로
의뢰하는 기업이 많습니다.
다음으로 중요한 요소는 데이터입니다.
기업만의 llm을 개발하기 위해서는
먼저 설정한 목적에 맞는 데이터가 존재하는지 확인해야 합니다.
직원들이 자주 찾는 정보, 문서, 데이터에 대한 유무를
먼저 확인하고 최신화 되어있는지도 체크해주세요.
예시)
다양한 형태의 문서
: 매뉴얼, FAQ, 제품 정보 등.
데이터베이스
: 고객 정보, 거래 내역, 서비스 요청 기록 등.
데이터가 부족하거나 적절하지 않으면
LLM 챗봇의 성능이 저하될 수 있기 때문입니다.
데이터의 유무를 확인했다면 지식베이스 구축을 위한
데이터 통합을 위해 데이터베이스 테이블 정리와
최적화가 필요합니다.
만약 DB테이블 정리와 최적화에 어려움이 있다면
디피니트와 같은 데이터통합 전문기업에
컨설팅을 요청해주시면 쉽게 진행할 수 있습니다.
목적을 구체화하고 데이터 유무를 확인하셨다면
데이터 통합과 sLLM 개발을 위해
기술력을 갖춘 기업용 LLM 개발 파트너를 찾아야 합니다.
기술력을 갖춘 개발 파트너를 찾기 위해서는
아래 내용을 체크해보셔야 합니다.
기업 특성에 맞춘 커스터마이징: 챗봇이 기업의 특성과 요구를 반영할 수 있는지 확인해야 합니다.
이를 위해 세밀한 사용자 조사가 진행되는지, 경험이 풍부한 LLM 전문 AI 엔지니어를 보유하고 있는지 알아보는 것이 중요합니다.
기업용 LLM은 지식베이스에 민감한 정보가 저장되기 때문에
어떻게 구축되고 어떻게 데이터에 접근하게 할지 알아보셔야 합니다.
데이터 접근 권한 설정: 챗봇이 사용자 권한에 따라 데이터 접근을 설정할 수 있는지 확인해야 합니다.
온프레미스 서버 구축: 서버를 온프레미스 방식으로 구축하여 보안을 강화해야 합니다.
LLM 모델 파인튜닝: 개발 후에도 지속적으로 LLM 모델에 대한 파인튜닝을 무상으로 지원해주는지 알아보시면 좋습니다. 디피니트의 경우, 1년 무료 유지보수 서비스를 제공합니다.
성공적인 포트폴리오 요청: 이전 프로젝트의 포트폴리오를 요청하고, 해당 기업이 LLM 챗봇 도입으로 어떤 장점을 얻었는지 파악하는 것이 좋습니다.
다양한 프로젝트 경험: LLM 및 NLP 관련 다양한 AI 프로젝트를 수행해본 기업이라면 더욱 좋습니다. 그그 이유는 다양한 유형의 데이터를 가공해보았기 때문입니다.
이러한 기술력이 뛰어난 기업은
사용자의 질문을 SQL로 변환하여 지식베이스에 있는 데이터를 빠르게 찾고
정확한 정보를 사용자에게 제공할 수 있습니다.
기업 맞춤형 LLM 개발이 진행되면
아래 단계를 거쳐 도입하게 됩니다.
파일럿 운영 과정에서 발생하는 이슈들을 잘 개선해주는지도
반드시 철저히 관리감독 하셔야 합니다.
오늘은 기업용 맞춤형 LLM 개발시
체크사항들에 대해 같이 알아보았습니다.
비용대비 확실한 효과를 얻기 위해서는
반드시 위에서 언급한 내용들을 점검해보세요!
감사합니다.
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