[Dalpha] AI 챗봇 레퍼런스

<aside> 💡 본 자료는 Dalpha가 AI 챗봇 관련하여 기진행하였던 고객 사례를 명시한 자료입니다.

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Dalpha AI 챗봇 구조도

Dalpha 챗봇의 구조도

• AI 알고리즘
  1. 고객사의 과거 데이터를 Data Source로 저장
  2. 해당 Data를 전처리 후 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 변환하여 Knowledge Base로 구축
  3. 사용자의 질의를 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 변환하여 RAG System에 전달
  4. 질의와 Knowledge Base의 유사도를 판단하여 적절한 답변을 유저에게 제공

사내 검색 챗봇 (마케팅 대행사 E사)

• 참고 사항 : 하단의 UI는 고객사 측에서 기획 및 개발하신 챗봇 화면입니다.

• [1] 챗봇 사용 화면 : Q&A가 챗봇의 형태로 진행되며, 답변에 사용한 데이터의 출처를 표기할 수 있으며, 과거 대화 히스토리를 확인할 수 있습니다.

  

• [2] 피드백 : 올바르지 못한 답변에 대해 사용자가 쉽게 피드백 할 수 있으며, 쌓인 피드백 데이터를 기반으로 재학습하여 챗봇 알고리즘을 개선하고 고도화합니다.

  

• 관리 어드민 : 유저 별 질의응답(Q&A), AI 응답 시간, AI가 답변 시 참고한 데이터, 데이터 학습 업데이트 현황 등을 확인하실 수 있습니다. 오픈소스 어드민 라이브러리를 활용하여 제작되었습니다.

  

  

  

CS 대응 챗봇 (커머스 운영사 H사)

• 참고 사항 : 아직 실서비스 준비 단계이기에, 명확한 UI가 존재하지 않는 상황입니다.

• 실제 Q&A 결과

  

프로그램 추천 챗봇 (준정부기관 K사)

• 참고 사항 : Dalpha가 UI까지 개발한 업체로, 하기 링크에서 상세히 확인해보실 수 있습니다.

  http://디지털새싹.com/