- 인간 고객 지원은 단일 거래 이익의 최대 7배에 달하는 엄청난 비용이 발생하며, 이는 우버와 같은 기업들이 자동화를 위해 AI에 막대한 투자를 하는 주된 이유입니다. 💸
- 목표는 자동화된 시스템을 더욱 지능적으로 만들어 인간 개입을 줄이고, 이를 통해 수익성을 높이고 고객 경험을 개선하는 것입니다. 🧠
- RAG(검색 증강 생성)는 회사 문서나 데이터에서 특정 관련 컨텍스트를 제공하여 LLM 응답을 향상시키는 중요한 AI 엔지니어링 기술입니다. 📚
- 벡터 데이터베이스는 RAG의 핵심으로, 문서와 쿼리를 n차원 벡터로 변환하여 의미론적 검색을 가능하게 하고, 문맥적으로 유사한 정보를 효율적으로 검색할 수 있도록 합니다. 📊
- RAG와 벡터 데이터베이스는 고객 지원뿐만 아니라 추천 시스템(예: 넷플릭스) 및 일반 검색 기능에도 적용 가능한 다재다능한 기술입니다. 🌐
- 이 과정은 고객 쿼리를 받아 벡터 데이터베이스에서 가장 관련성 높은 문서를 찾아 LLM에 제공하여 문맥적으로 풍부하고 정확한 응답을 생성하는 방식으로 진행됩니다. 🔄
- MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)와 에이전트는 LLM의 기능을 텍스트 생성에서 벗어나 API 호출을 통해 항공편이나 호텔 예약과 같은 실제 행동을 수행하도록 확장합니다. 🤖
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