LangChain 기반 지능형 자동화 도입기

간단 소개

LangChain 기반 AI 자동화로 CS 처리 시간을 획기적으로 단축하고 개발 생산성을 향상시킨 무신사 29CM의 사례 분석.

AI Summary

LangChain 기반 지능형 자동화 도입 배경
- 반복적인 CS 업무로 인한 개발 생산성 저하 문제 발생
- RPA의 한계: 비정형 요청에 대한 문맥 이해 부족
- LangChain 도입 및 프로세스 개선
  - LLM을 활용하여 사내 위키, API 등과 유연하게 연결, RAG 기법으로 효율적인 구조 구축
  - 기존 수작업 프로세스를 자동화하여 CS 처리 시간 단축 (29분 -> 2.9분)
  - 사용자 승인 기반 안전 장치 및 권한 제어, 감사 로깅으로 신뢰성 확보
- 자동화 도입 후 변화
  - KTLO 비중 감소, CS 요청 처리 시간 단축, 개발자 업무 집중도 향상
  - 코드 배포 없이 Wiki 문서 수정으로 기능 확장 가능