Ch03-03. QA System 구축

 

AICC QA 시스템 구축

AICC(인공지능 컨택센터)에서 QA 시스템이 어떻게 설계되고 운영되는지에 대해 알아보겠습니다.

QA 시스템 개요

QA 시스템은 사용자의 질문을 처리하고 적절한 응답을 제공하는 핵심 기술입니다. 구글 클라우드에서는 이를 "설빙 서브 시스템"이라고 부르며, 사용자의 질문을 분석하고 응답을 생성하는 역할을 담당합니다.

QA 시스템의 주요 단계

1. 사용자 입력 처리: 챗봇, 모바일 앱 등에서 질문을 받음.
2. 질문 분석: 사용자의 질문을 벡터 임베딩으로 변환.
3. 시맨틱 검색 수행: 기존 데이터베이스에서 관련 문서를 검색.
4. 응답 생성: LLM이 검색된 컨텍스트를 기반으로 답변을 생성.
5. 응답 정제 및 전달: 응답을 필터링하고 사용자에게 제공.

QA 시스템 구성 요소

1. 오케스트레이터

사용자의 질문을 분석하여 가장 적절한 검색 방식과 프롬프트를 선택하는 역할을 합니다.

2. 데이터 매니저

PDF, Word, PPT, HWP 등의 문서를 분석하고 전처리하는 역할을 합니다.

3. 리트리버 엔진(Retriever Engine)

임베딩을 생성하고 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 검색하는 역할을 합니다.

4. 백엔드 API

사용자의 질문을 자동 완성, 추천 및 로그 관리 등의 기능을 제공합니다.

5. 운영 어드민

QA 시스템의 성능을 모니터링하고 검색 방식 및 프롬프트 설정을 조정합니다.

QA 시스템의 프롬프트 구성

효율적인 QA 시스템을 구축하기 위해서는 적절한 프롬프트 설계가 중요합니다.

• 어시스턴트의 역할 및 아이덴티티 정의
• 사용자 정보 제공
• 참조할 문서 및 컨텍스트 포함
• 응답 형식 및 제한사항 명시
• 예시 답변 포함 (퓨샷 학습 활용)

운영 및 개선

QA 시스템은 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다. 오답 신고 시스템을 도입하고 실시간 피드백을 반영하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

결론

AICC의 QA 시스템은 다양한 기술이 결합된 복합 시스템입니다. 기업의 요구사항에 맞게 커스터마이징하여 최적의 성능을 발휘하도록 구성해야 합니다.