스켈터랩스의 챗봇 솔루션, BELLA QNA 와 AIQ+ 도입 절차 부터 비용까지 모두 소개해드립니다.
최근에 등장한 LLM 모델들과 이로 시작된 혁명들로 거대한 ML조직을 갖추지 못한 기업이라 하더라도 필요한 응용 서비스를 만들고 활용할 수 있다는 기대감이 높은 상황입니다. 그러나 초거대 언어 모델이 갖고 있는 제약을 극복하기 위해서는 ML 전문가 · 전문 기업과의 협업이 더욱 필요한 것이 현실이죠. 특히 고객에게 내어 놓을 수 있는 수준의 응용 서비스 · 프로그램을 만들어 제공할 때는, 기업에 바로 적용하기 위해서는 오랜 기간 해당 분야를 깊이 연구한 전문가들의 지식과 노하우가 필요합니다.
챗봇 이란?
대화형 AI의 대표적인 예시인 챗봇은 채팅(Chatting)과 로봇(Robot)이 결합되어 만들어진 용어로서, 인간의 자연 언어를 이해하고 대화가 가능한 채팅 로봇입니다.
챗봇은 기본적으로 사용자가 입력한 질문을 알아듣고 챗봇이 답변하는 ‘요청과 응답 Request-Response’의 구조로 동작하는데요. 사용자의 요청에는 의도가 포함되어 있는데 챗봇이 사용자가 입력한 텍스트를 분석하여 의도를 파악하는 것이 챗봇의 핵심 중에 하나입니다. 챗봇은 자연어 처리 기술 및 기계학습을 토대로 사용자의 다양한 표현으로부터 의도를 파악하고 적절한 답변을 찾아서 제공합니다.
챗봇 활용 분야
챗봇이 가진 인텔리전스를 활용하여 기업의 서비스를 혁신하는 사례는 점점 늘어나고 있습니다. 이제 단순 상담 업무의 대부분은 챗봇을 활용하여 효율화 할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 case study 에서 확인해보세요.
챗봇 제작 비용
챗봇 제작 비용은 개발 범위나 제품 선택에 따라 달라집니다. 스켈터랩스는 초거대 언어모델을 연구, 개발, 응용하는 사업 브랜드인 BELLA(Business Empowering LLM Applications)와 인공지능 컨택센터에 특화된 대화형 AI 솔루션인 AIQ+(AIQ플러스)를 서비스 하고 있습니다. 정확한 비용확인이 필요하다면, business@skelterlabs.com 으로 문의해 주세요.
생성형 AI 챗봇 서비스 구축 과정
스켈터랩스 솔루션 도입은 스켈터랩스 내 전문인력이 고객사의 요구사항을 정확하게 파악하고 분석하는 단계부터 시작합니다. 이후 챗봇 서비스 목표 설정, 기획 및 데이터 준비, 출처 데이터 DB 구축, 기능 개발, 사용자 테스트를 거쳐 론칭합니다. 이 과정에서 스켈터랩스의 세일즈 매니저, 프로젝트 매니저, 엔진 엔지니어 등 각 담당 분야별 경험이 풍부한 전문 인력을 투입해 빠르게 챗봇을 구축합니다.
기업향 챗봇 도입하기, 스켈터랩스와 함께라면 생각보다 간단합니다.
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