Ch03-02. Data Pipeline 구축

 

AI 고객센터(AICC)의 핵심 기능을 구현하기 위해서는 강력한 데이터 파이프라인이 필수적입니다.
이번 포스팅에서는 AI 기반 고객 서비스의 핵심인 데이터 수집, 전처리, 변환, 벡터 DB 인덱싱까지의 흐름을 설명합니다.

📌 데이터 파이프라인 개요

데이터 파이프라인은 다양한 원천 데이터를 수집하고, 이를 AI 모델이 활용할 수 있도록 변환하는 과정입니다.
일반적으로 데이터는 PDF, 워드, PPT, 한글 파일 등 비정형 형식으로 존재하며, 이를 AI가 학습할 수 있도록 변환해야 합니다.

🔹 데이터 수집 및 전처리

1️⃣ 데이터 소스: 고객 문서, 상담 녹취록, 제품 매뉴얼 등 다양한 문서 유형이 포함됩니다.
2️⃣ 전처리 과정: 문서의 구조를 분석하고, 필요 없는 정보를 제거하는 과정이 필요합니다.

• 단락 유지: 문맥 정보 보존
• 표 & 그림 변환: HTML 태그 활용
• 수식 처리: LaTeX 변환 가능
• 머리글 & 바닥글 정리: 페이지 정보 최소화

🔹 벡터 DB 인덱싱 과정

AI 모델이 데이터를 효과적으로 검색할 수 있도록 벡터 데이터베이스에 저장해야 합니다.
이를 위해 **텍스트 청킹(Chunking)** 과정을 거쳐 문서 내용을 나누고, 벡터 임베딩을 생성합니다.

1. 원본 문서에서 텍스트 추출
2. 문서의 흐름에 맞게 청킹(Chunking) 적용
3. 벡터화 및 벡터 DB 저장 (예: FAISS, Pinecone, Weaviate)

🔹 AI 모델을 위한 데이터 변환

LLM(대규모 언어 모델)이 최적의 성능을 발휘하기 위해서는 데이터 변환이 중요합니다.
파일을 **JSON, HTML, Markdown** 등의 형식으로 변환하고, 필요 시 메타데이터를 추가합니다.

📌 AICC와 데이터 파이프라인의 연결

최종적으로, 이렇게 구축된 데이터 파이프라인을 AICC(AI Contact Center) 시스템에 적용하여,
고객의 질문을 실시간으로 분석하고, 최적의 응답을 제공할 수 있도록 합니다.

🚀 결론

AI 고객센터의 데이터 파이프라인은 LLM을 활용한 서비스의 핵심입니다.
정형화된 데이터를 효과적으로 관리하고, 검색 가능한 벡터 DB를 구축하는 것이 성공적인 AICC 운영의 중요한 요소입니다.

🔗 관련 자료 & 참고 링크

• Google Cloud - AI 데이터 파이프라인
• Hugging Face - LLM 활용 가이드
• FAISS - 벡터 검색 DB