24시간 응대하는, 우리 회사를 아는 AI 상담원
이런 문제를 해결합니다
- 반복 문의: 같은 질문에 상담 인력이 매번 같은 답을 하느라 시간이 듭니다.
- 흩어진 문서: 규정, 매뉴얼, 업무 문서가 여러 곳에 있어 필요한 내용을 찾기 어렵습니다.
- 일반 챗봇의 한계: 범용 LLM은 우리 회사의 상품, 정책, 절차를 모른 채 그럴듯한 답을 만들 수 있습니다.
이런 곳에 씁니다
- 고객 상담: 자주 묻는 질문 응대, 상담 접수, 상품·서비스 안내
- 홈페이지 안내: 방문자 질문에 맞는 페이지와 정보 안내
- 사내 지식 검색: 규정, 매뉴얼, 업무 문서를 대화로 찾아보기
주요 기능
- 사내 문서·FAQ를 학습 데이터로 연결하는 검색 증강 생성(RAG)
- 답변 근거 문서 표시로 신뢰도 확보
- 상담 이력 저장과 담당자 연결
- 웹사이트, 메신저, 사내 시스템 연동
검색 증강 생성(RAG)이란?
질문이 들어오면 먼저 연결된 사내 문서에서 관련 내용을 찾고, 찾은 내용을 근거로 LLM이 답변을 만드는 방식입니다. 답변과 함께 근거 문서를 보여주기 때문에 담당자가 내용을 확인하기 쉽고, 문서를 고치면 챗봇 답변에도 바로 반영됩니다. 리피스는 특허·상표 데이터 사업과 유사상표 검색엔진 구축으로 한국어 문서의 정제·검색 경험을 쌓아 왔습니다.
도입 과정
- 상담: 챗봇이 맡을 업무와 대상(고객, 임직원)을 정합니다.
- 진단·사업 매칭: 연결할 문서와 데이터를 확인하고, 활용할 수 있는 정부 지원사업을 찾습니다.
- 계획·신청: 지원사업을 활용하는 경우 사업계획서와 서류를 함께 준비합니다.
- 구축: 문서 정제와 색인, 답변 품질 점검, 웹사이트·메신저 연동을 진행합니다.
- 운영·고도화: 상담 이력을 바탕으로 문서와 답변을 보완합니다.
정부 지원사업으로 도입하기
리피스는 AI 바우처 공급기업(2023.4~)으로, 수요기업과 함께 사업계획서 작성과 발표 평가를 준비합니다.
관련 구축 사례
- 물류 서비스 플랫폼 구축: 웹 서비스에 챗봇 연동과 메신저 web hook 기반 견적 요청 기능 개발
도입 상담: 문의하기 · lipis@lipis.kr
