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AI · ChatGPT 활용

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현

AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.

(4.0) 수강평 3개

수강생 101명

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중급자를 위해 준비한
[AI · ChatGPT 활용, 자연어 처리] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만드는 법

  • AI 고객센터 챗봇을 만들기 위한 다양한 심화 RAG 기법들

  • Retrieval-Augmented Generation(RAG) 구현의 다양한 활용 사례들

  • AI 고객센터 챗봇을 만들때 고려할 점들

 급격한 수요증가가 예상되는 AI 고객센터 챗봇(AICC), 
실용적인 RAG 구현에 필요한 다양한 기법들을 학습해보세요! 

다양한 AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들어보면서
고성능 RAG 시스템 구현 방법을 학습해보자!

실용적인 LLM 어플리케이션인 AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들어보면서 고성능 RAG 시스템 구현하기 위해 필요한 기법들을 차근차근 학습합니다.

  • ✅ 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 AI 고객센터 챗봇(AICC)을 구현하는 방법을 학습합니다.
  • ✅ 고성능 RAG 시스템을 만들기 위한 다양한 기법들을 학습합니다.

어떤 분들을 위한 강의인가요?

AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들어보고 싶은 분

랭체인을 이용해서 나만의 RAG 시스템을 만들어보고 싶은 분 

고성능 RAG 시스템을 만들기 위한 다양한 기법들을 학습하고 싶은 분

최신 LLM 모델을 이용한 서비스를 개발해보고 싶은 분


 

선수 과정 ✅

👋 본 강의는 Python, 자연어처리(NLP), LLM, 랭체인(LangChain)에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.


Q&A 💬

Q. AICC(AI Contact Center)란 무엇인가요?

AICC(AI Contact Center)는 인공지능(AI)을 활용하여 고객 서비스 및 지원을 제공하는 시스템입니다. AICC는 전통적인 콜센터와 달리 AI 기술을 사용하여 더 효율적이고 개인화된 고객 경험을 제공합니다.  다음은 AICC의 주요 특징과 장점입니다.

1. 자동 응답 시스템:

챗봇과 음성봇을 통해 고객의 질문에 실시간으로 응답합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 자동 응답을 제공합니다.

2. 자연어 처리(NLP):

고객의 문의를 이해하고 적절한 답변을 제공하기 위해 자연어 처리 기술을 사용합니다.

여러 언어를 지원하며, 문맥을 이해하고 감정을 분석할 수 있습니다.

3. 데이터 분석 및 통찰력:

고객과의 상호작용 데이터를 분석하여 고객의 행동과 선호도를 파악합니다.

이를 통해 맞춤형 서비스와 제품 추천이 가능합니다.

4. 24/7 서비스:

연중무휴로 운영되어 고객이 언제든지 도움을 받을 수 있습니다.

대기 시간을 줄이고, 고객 만족도를 높입니다.

AICC의 장점은 다음과 같습니다.

1. 비용 절감:

인건비를 절감하고 운영 비용을 낮출 수 있습니다.

AI 시스템은 한 번 구축되면 유지보수 비용이 적게 듭니다.

2. 효율성 증대:

반복적이고 단순한 작업을 자동화하여 상담원의 업무 부담을 줄입니다.

상담원은 보다 복잡하고 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

3. 개인화된 서비스:

고객의 과거 상호작용 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공합니다.

고객의 요구에 맞춘 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.

4. 스케일링 용이:

비즈니스의 성장과 함께 쉽게 확장할 수 있습니다.

고객 문의량이 급증해도 안정적으로 대응할 수 있습니다.

AICC는 고객 서비스의 혁신을 가져오며, 기업이 더 나은 고객 경험을 제공하고 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

Q. 선수 지식이 필요한가요?

본 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현] 강의는 랭체인(LangChain) 라이브러리와 LLM을 이용해서 AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만드는 방법을 다루고 있습니다. 따라서 Python, 자연어처리, LLM, 랭체인(LangChain)에 대한 기초지식을 가지고 있다는 가정하에 강의가 진행됩니다. 따라서 선수지식이 부족하다면 선행 강의인 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기] 강의를 먼저 수강하시길 바랍니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 실용적인 RAG 시스템을 구현해보고 싶으신 분

  • AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들어보고 싶은 분

  • 나만의 ChatGPT를 만들어보고 싶은 분

  • 딥러닝 연구 관련 직종으로 취업을 원하시는 분

  • 인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분

  • 인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 사용 경험

  • 선수강의 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기] 수강경험

안녕하세요
AISchool입니다.

커리큘럼

전체

22개 ∙ (5시간 18분)

  • 실습 colab 링크 확인하는 법

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!