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Mailbox-per-store 구조와 AI Confidence Gate를 통한 고객 지원 자동화
E-Commerce Order Support With an Agent Mailbox
AI 요약
Context
단일 주소로 유입되는 대량의 고객 문의를 수동으로 분류하는 Triage 방식의 확장성 한계 직면. 상점별로 독립된 메일박스를 운영하여 트래픽을 분산하고 AI 기반 자동 응답 체계를 구축할 필요성 대두.
Technical Solution
- 상점별 독립된 Agent Account 생성으로 전용 도메인 및 발신 평판(Sender Reputation) 개별 관리
- SMTP 단계의 Rule 엔진을 통한 스팸 차단 및 폴더 자동 분류로 LLM Context Window 오염 방지
- Classification 우선, Generation 후순위 전략을 통한 단계적 처리 파이프라인 구축
- Confidence Gate 도입으로 신뢰도 낮은 답변의 자동 생성 방지 및 고위험 문의(환불, 분노)의 즉각적 Escalation 구현
- IMAP/SMTP 표준 프로토콜 지원을 통한 AI-Human 하이브리드 협업 환경 및 컨텍스트 유지
- Webhook 기반의 message.created 이벤트 처리와 provider 필터링을 통한 라우팅 최적화
실천 포인트
1. 단순 반복 문의(주문 상태 등)와 판단이 필요한 문의(분쟁, 환불)를 구분하는 Classifier 구축
2. LLM 입력 전 인프라 레벨(SMTP Rule)에서 노이즈 데이터를 먼저 필터링하는 전처리 공정 설계
3. 자동화 실패 시 사람이 즉시 개입할 수 있도록 표준 프로토콜(IMAP/SMTP) 기반의 Fallback 경로 확보