플러스프로젝트 배경
문제점 - 헬스케어 커머스 서비스에서 사용자들의 건강 관련 문의 급증 - 24시간 고객 응대를 위한 CS 인력 부담 증가 - 단순 키워드 매칭 방식의 FAQ 시스템으로는 다양한 질문에 대응 불가 - 유사한 의미의 다른 표현(동의어, 유사 문장)에 대한 처리 한계 프로젝트 목표 - 24시간 자동 응대가 가능한 AI 챗봇 시스템 구축 - 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 이해하는 지능형 챗봇 개
프로젝트 성과
응답 자동화·정확도 향상으로 신속 대응과 CS 부담 60% 절감
- 응답 자동화율 80%, Intent 매칭 정확도 92% 달성
- 평균 응답 시간 0.5초 이내, CS 업무 부담 60% 감소
- 평균 응답 시간 0.5초 이내, CS 업무 부담 60% 감소
핵심 기능
한국어 문장 임베딩 및 의미론적 유사도 분석
한국어 특화 모델로 텍스트를 고차원 벡터화하고 L2 정규화를 적용해, 문장 간 코사인 유사도를 기반으로 의미적 연관성을 정밀하게 분석함으로써 데이터 기반의 객관적인 유사도 지표를 산출합니다.
진행 단계
요구사항 분석
2022.07.
사용자 발화 패턴 분석, Intent 정의, 기술 검토
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 헬스케어 커머스 서비스 이용자를 위한 AI 기반 챗봇 API 서비스 개발. 사용자의 음성/채팅 발화를 분석하여 가장 적합한 응답(Intent)을 찾아 제공하는 유사도 검색 기반 챗봇 시스템. 2) 작업 범위 - 개발 범위: 시스템 설계, Back-end API 개발, AI 모델 구축, 데이터 임베딩 파이프라인 개발, 공통 모듈 개발 - 지원 환경: RESTful API 서버
