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프로젝트 스펙| Program | AI Agent |
| Client | 비공개 |
| Year | 2025 |
| Duration | 5개월 |
| Contribution | 70% |
프로젝트 설명
비기술 운영자도 5분 안에 챗봇을 만들 수 있는 노코드 빌더와 LLM 기반 의도 분류·답변 생성 엔진을 결합한 SaaS입니다. RAG 파이프라인은 Pinecone 벡터 DB로 운영하며, 카카오톡 채널·웹챗 위젯·인스타그램 DM을 단일 인박스로 통합합니다.
Problem · Solution · Result
Problem · Solution · Result| Problem 1 | RAG 답변 정확도가 도메인별로 편차가 컸음(IT 도메인 88%, 패션 62%). 단일 임베딩 모델이 모든 분야의 의미를 충분히 표현하지 못했습니다. |
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| Solution | 도메인 어휘 사전을 동적으로 합성한 '컨텍스트 프롬프트' 패턴을 도입하고, 검색 단계에서 카테고리 메타데이터로 후보를 제한했습니다. |
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| Result | 전 도메인 평균 답변 정확도 71% → 89%, 운영자 검수 비율 30% → 7%. |
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