AI 요약관련 정보

• 이 강좌에서는 LiveKit, Exa, LangChain을 활용하여 세 가지 최첨단 AI 에이전트를 구축하는 방법을 배웁니다. 🚀
• 첫 번째로, LiveKit과 Cartasia를 활용하여 고객과 실시간으로 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 정교한 영업 에이전트를 만듭니다. 🗣️
• 두 번째로, Exa를 사용하여 웹 검색, 다중 소스 분석, 구조화된 인사이트를 빠르게 제공하는 강력한 딥 리서치 에이전트를 구축합니다. 🔍
• 세 번째로, LangChain을 사용하여 사용자 페르소나 생성부터 시뮬레이션 인터뷰 및 피드백 종합에 이르기까지 전체 연구 프로세스를 자동화하는 사용자 리서치 에이전트를 구축합니다. 🧑‍💻
• 각 프로젝트는 실습 중심으로 설계되어, 실제 AI 에이전트를 개발하는 데 필요한 실질적인 기술을 제공합니다. 🛠️
• 음성 에이전트는 기존 챗봇보다 더 자연스럽고 매력적이며 인간적인 방식으로 고객과 소통할 수 있습니다. 📞
• AI 음성 에이전트는 음성을 텍스트로 변환하고(STT), 텍스트를 다시 음성으로 변환(TTS)하는 과정을 거쳐 실시간으로 대화합니다. 🎤
• LiveKit은 음성 데이터를 낮은 지연 시간으로 전송하기 위해 WebRTC 프로토콜을 사용하며, AI와 고객 간의 미들웨어 역할을 합니다. 🌐
• Cerebras는 빠른 추론 속도를 제공하여 AI 에이전트의 응답 시간을 단축시키고, 더욱 자연스러운 대화를 가능하게 합니다. ⚡
• Cartisia는 실시간 정확도와 짧은 지연 시간에 특화된 음성 처리 모델을 제공하여, AI 에이전트의 음성 인식 및 합성 능력을 향상시킵니다. 🗣️
• RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 사용하여 LLM에 추가 정보를 제공함으로써, 에이전트가 더 정확하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있도록 합니다. 🧠
• 사전 작성된 응답(objection handlers)을 통해 고객의 일반적인 반박에 효과적으로 대응할 수 있도록 에이전트를 훈련시킵니다. 📝