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Dev.toAI/ML
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RAG 기반 Llama 3.1 적용으로 Hallucination을 제거한 다국어 CS 챗봇 구축
AI Customer Service Chatbot with Demo Link
AI 요약
Context
내부 정책 기반의 정확한 응답 생성이 필요한 소규모 사업자의 요구사항 발생. 일반적인 LLM의 외부 지식 활용으로 인한 Hallucination 및 다국어 지원 부재라는 기술적 제약 존재.
Technical Solution
- 내부 문서(PDF, DOCX, TXT)만을 참조 데이터로 활용하는 RAG 아키텍처 설계를 통한 응답 정확도 확보
- Groq Llama 3.1 모델 채택으로 추론 속도 최적화 및 실시간 응답 성능 구현
- edge-tts 라이브러리를 활용한 AI Voice 가이드 기능을 통해 사용자 UX 접근성 강화
- Streamlit 프레임워크 기반의 빠른 인터페이스 구축과 Twilio API 연동을 통한 WhatsApp 확장성 확보
- 다국어 인터페이스 설계를 통해 영어, 프랑스어, 스페인어 사용자 대응 체계 마련
실천 포인트
- 도메인 특화 지식 기반 서비스 구축 시 Generic LLM 대신 RAG 파이프라인 우선 검토 - 저지연 추론이 필요한 챗봇 환경에서 Groq와 같은 고속 추론 엔진 도입 고려 - 텍스트 기반 인터페이스에 TTS(Text-to-Speech)를 결합한 멀티모달 접근 방식 적용