플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 고객 채팅 문의 응대가 상담원 수작업에 의존해 실시간 응답이 어려웠습니다. - 상담 종료 후 요약·문의 유형 정리·고객 감정 파악을 별도로 후처리해야 했습니다. - AI 상담 자동화를 본격 도입하기 전에 실시간성과 확장 가능성을 검증할 근거가 필요했습니다. 2) 프로젝트 목표 - Python·FastAPI 기반 WebSocket ↔ LLM 실시간 채팅 상담 파이프라인 구축 - 답
프로젝트 성과
WebSocket ↔ LLM 실시간 상담 파이프라인 구축
Python·FastAPI 서버에서 WebSocket으로 고객 문의를 수신하고 LLM 답변을 실시간 반환하는 채팅 상담 처리 흐름을 구현
답변·요약·분류·감정분석 4종 기능 API화
고객 문의 자동 응답, 대화 요약, 문의 유형 분류, 감정분석 로직을 설계하고 각각 API로 제공해 상담 종료 즉시 핵심 정보 구조화
PoC 단계 실시간성·확장 가능성 검증
실시간 처리 흐름 검증과 응답 성능 테스트를 수행해 연매출 100억 브랜드 AI CS 자동화의 실시간성과 확장 가능성을 검증
핵심 기능
실시간 채팅 상담 파이프라인
WebSocket으로 고객 문의를 수신하고 FastAPI Gateway가 LLM에 실시간 라우팅해 답변을 생성·반환하는 상담 처리 흐름
진행 단계
PoC 요구사항 정의·아키텍처 설계
2026.03.
고객 채팅 클라이언트 → FastAPI Gateway → LLM 으로 이어지는 실시간 라우팅 구조와 자동화 범위 정의
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 연매출 100억 규모 건강기능식품 브랜드의 채팅 상담을 AI로 자동화하기 위한 PoC입니다. Python·FastAPI 기반으로 WebSocket ↔ LLM 실시간 파이프라인을 구축했으며, 고객 문의에 대한 답변 생성, 대화 요약, 문의 유형 분류, 감정분석 4종 기능을 자동화했습니다. 상담이 끝나면 별도 후처리 없이 핵심 정보가 구조화되도록 설계해, PoC 단계에서 실시간성과 확장 가
