AI 어시스턴트
지식 베이스의 실시간 데이터를 사용하여 특화된 AI 어시스턴트를 구축하고 훈련해 보세요.
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개요
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기술적 구현
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FAQ
AI 어시스턴트로 비즈니스 운영 확장하기
챗봇, 가상 AI 어시스턴트와 같은 AI 기반 도구는 기업이 운영 규모를 확장하고 성장하는 고객층을 지원하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. 대화형 AI에 대한 최근 IDC 연구에 따르면 41%의 조직이 고객 서비스를 위해 AI 기반 코파일럿을 사용하고 있으며, 60%는 IT 헬프 데스크에 이를 구현했습니다.
도메인 특화 언어로 훈련되고 검색 증강 생성(RAG)으로 강화된 생성형 AI 애플리케이션은 기존 솔루션 및 챗봇을 크게 뛰어넘어 매우 정확한 컨텍스트 인지 기반 상호작용을 제공할 수 있습니다. 최근에는 AI 추론 기술이 발전하면서 이러한 도구들이 자율 AI 에이전트로 작동할 수 있도록 개선되고 있습니다.
실시간 고객 커뮤니케이션 도구로 인간 상담사 지원하기
NVIDIA의 2025년 금융 서비스 분야 AI 현황 설문조사 보고서에 따르면 응답자의 60%가 고객 경험과 참여도를 향상하기 위해 생성형 AI와 거대 언어 모델(LLM)을 검토 중인 것으로 나타납니다.
콜센터 전사부터 지능형 챗봇에 이르기까지 AI는 일반적인 은행 업무를 수행하는 데 도움을 주어 양질의 고객 지원에 대한 장벽을 제거합니다. LLM 기반의 셀프서비스 뱅킹 도구는 청구 금액 결제, 이체, 맞춤형 금융 조언 및 투자 추천을 자동화하는 데 도움이 됩니다.
개인화된 경험을 제공하여 매출 전환 기회 포착하기
NVIDIA의 두 번째 연례 보고서인 소매업 및 CPG 분야 AI 현황 설문조사 보고서에 따르면 80%의 기업이 생성형 AI 프로젝트를 사용하고 있거나 시범 운영 중인 것으로 나타납니다. 소매업체들은 전자상거래 사용자의 의도를 예측하고 다음 구매 항목을 추천하고 일반적인 질문에 응답하고 매장 내 제품 배치를 최적화하기 위해 AI 챗봇과 가상 비서(Virtual Assistant) 솔루션을 구축하고 있습니다.
첨단 환자 의료 서비스로 직원의 업무 부담 완화하기
자동화는 운영 효율성의 핵심입니다. 환자는 자동화를 통해 진료 예약, 복약 알림, 진료 후 커뮤니케이션 등을 위한 서비스가 간소화되는 혜택을 누릴 수 있습니다. 또한, 의료 제공자는 다국어 지원 기능을 통해 환자에게 고품질의 조언을 제공하여 보다 정보에 입각한 의사결정을 내리도록 지원할 수 있습니다.
비즈니스 전반의 운영 효율성 향상으로 서비스 확장하기
통신 기업은 네트워크 가용성, 성능, 보안을 유지하는 동시에 고객의 일상적인 요구를 충족해야 합니다. 콜센터에 AI를 도입하여 주문 관리, 문의 내용 요약 등의 프로세스를 자동화하면 고객을 유지하고 수익 기회를 확대하는 데 도움이 됩니다.
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NVIDIA AI로 AI 어시스턴트 개발하기
생성형 AI 및 RAG를 활용하여 AI 어시스턴트를 구축하려면 데이터 큐레이션, 거버넌스, 보안, 확장성, 복잡성 등을 고려해야 합니다. NVIDIA Blueprint와 NVIDIA AI Enterprise를 활용하면 이러한 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 소프트웨어 플랫폼인 NVIDIA AI Enterprise는 엔터프라이즈급 보안, 지원, 핵심 기술을 제공하므로 조직이 최적화된 성능을 활용하고 자신 있게 AI를 확장할 수 있습니다.
참조 워크플로우를 사용하여 빠르게 AI 어시스턴트 구축 시작하기
NVIDIA Blueprint는 AI 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화하는 포괄적인 참조 워크플로우로, AI 에이전트, 디지털 트윈 등을 위한 NVIDIA 가속화 라이브러리, SDK, 마이크로서비스 등이 포함되어 있습니다. 고객 서비스용 AI 어시스턴트 Blueprint를 다운로드하거나 애플리케이션의 기반으로 확장 가능한 맞춤형 엔터프라이즈 RAG 파이프라인을 개발해 보세요.
이 Blueprint는 그대로 사용할 수도 있고, 다른 Blueprint와 결합하여 디지털 휴먼과 같은 고급 애플리케이션을 구현할 수도 있습니다. NVIDIA ACE 기술을 기반으로 하는 고객 서비스 AI용 디지털 휴먼 Blueprint는 3D 또는 2D 애니메이션 디지털 휴먼 인터페이스를 통해 엔터프라이즈 애플리케이션에 활기를 불어넣을 수 있습니다. 친근하고 인간적인 상호작용을 제공할 수 있는 고객 대면 애플리케이션은 기존 고객 서비스 옵션에 비해 더 매력적인 사용자 경험을 선사할 수 있습니다.
최첨단 생성형 AI 모델 활용하기
NVIDIA NIM™은 업계 표준 API와 지속적으로 유지보수되는 엔터프라이즈급 소프트웨어를 통해 최신 AI 모델의 배포를 간소화합니다. 사전 구축되고 최적화된 추론 마이크로서비스 덕분에 AI 어시스턴트는 클라우드, 데이터센터, 워크스테이션 환경에 걸쳐 효율적으로 실행될 수 있습니다.
개인화된 엔터프라이즈급 AI 어시스턴트를 위한 생성형 AI 모델 맞춤화
NVIDIA NeMo™ 플랫폼은 엔터프라이즈급 어시스턴트의 구축을 지원하는 완벽한 솔루션으로, AI 어시스턴트 성능을 향상하는 여러 가지 구성 요소를 갖추고 있습니다. 소프트웨어의 지속적인 개선과 적응력을 촉진하려면 데이터 플라이휠이 필요합니다. 예를 들어, 비즈니스 요구 사항이 변화하거나 복잡성이 증가할수록 성능과 비용이 성공의 차별화 요소가 되는 경우가 많습니다.
- NVIDIA NeMo Curator는 모델 맞춤화를 위한 합성 데이터를 생성하는 동시에 중복 데이터와 개인 식별 정보(PII)를 제거하여 엔터프라이즈 데이터를 처리합니다.
- NVIDIA NeMo Customizer는 임베딩 모델을 맞춤화하여 RAG 정확도를 개선합니다.
- NVIDIA NeMo Evaluator는 검색 및 생성 구성 요소를 개별적으로 그리고 통합적으로 평가하여 RAG 애플리케이션의 성능을 측정합니다.
- NVIDIA NeMo Guardrails는 AI 어시스턴트가 정확성, 적절성, 안전성, 주제 관련성을 유지하도록 보장합니다.
- NVIDIA NeMo Retriever는 멀티모달 데이터 수집과 세계적 수준의 임베딩 및 재정렬을 통해 정확하고 개인정보를 보호하는 방식의 정보 검색을 대규모로 지원합니다. NeMo Retriever는 대량의 엔터프라이즈 데이터를 활용하고 기존 관계형 데이터베이스와 상호작용하며 가장 관련성이 높은 정보를 검색하여 복잡한 비즈니스 질문에 실시간으로 답변을 제공합니다.
음성 AI 기능 통합하기
NVIDIA® Riva는 완전한 맞춤형의 실시간 대화형 AI 파이프라인의 구축을 지원하는 GPU 가속 다국어 음성 및 번역 마이크로서비스 세트입니다. Riva에는 자동 음성 인식(ASR), 텍스트 음성 변환(TTS), 신경망 기계 번역(NMT)이 포함되어 있어, 조직이 AI 애플리케이션을 음성 및 번역 인터페이스를 갖춘 매력적이고 표현력이 풍부한 다국어 어시스턴트 및 아바타로 변환할 수 있습니다.
클라우드에서 NVIDIA AI의 이점 활용하기
NVIDIA DGX™ Cloud는 선도적인 클라우드들과 함께 공동 설계된 완전한 매니지드 AI 플랫폼으로, NVIDIA AI Enterprise와 NVIDIA AI 전문가의 지원을 포함하여 AI 이니셔티브를 빠르게 추진할 수 있습니다.
빠른 링크:
AI 어시스턴트는 지능형 컨텍스트 인지 기반 소프트웨어 애플리케이션으로, 기존 AI 챗봇이 발전한 형태입니다. 생성형 AI NLP, NLU, ML 기법을 활용하여 사용자의 입력을 효과적으로 이해하고 처리하여 적절하게 대응합니다. 또한, 과거의 상호작용과 사용자 행동을 고려하여 복잡한 작업과 문의에 대한 지원을 개인화함으로써 고객 경험을 강화하고 운영을 간소화하고 궁극적으로 고유한 비즈니스 요구 사항을 해결할 수 있습니다. AI 어시스턴트는 다양한 작업을 수행하고 질문에 답변하고 다양한 도메인과 데이터 사일로에 걸쳐 워크플로우를 촉진할 수 있어 현대 디지털 상호작용에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.
음성 AI는 콜센터 운영을 크게 개선할 수 있지만, 음성 텍스트 변환을 성공적으로 구현하려면 다음과 같은 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.
- 발음 모호성
- 다양한 말투
- 소음이 많은 환경
- 전화 통신의 한계
- 도메인 전문 용어
이러한 과제를 극복할 수 있는 한 가지 방법으로, 모델의 효과성 제고를 들 수 있습니다. 모델 훈련과 검색 기법들을 통합하면, 챗봇이 더 신뢰할 수 있고 더 반응성이 뛰어난 경험을 제공할 수 있습니다.
AI 어시스턴트를 훈련하는 과정은 다음과 같습니다.
- 도메인 특화 데이터를 수집하고 처리하여 PII, 중복, 위험 또는 유해 데이터를 제거하고 모델 훈련에 적합한 형식으로 변환합니다.
- SFT 또는 RLHF와 같은 기법을 통해 사용자 친화적인 응답을 제공할 수 있도록 올바른 생성형 AI 모델을 선택하고 다양한 기법으로 fine-tuning합니다.
- RAG 기법으로 최신 데이터를 검색하여 모델 응답을 향상합니다.
- AI 데이터 플라이휠을 활용하여 사용자 피드백을 기반으로 어시스턴트를 개선하고 재훈련합니다. 데이터 플라이휠은 자기 강화 피드백 루프로, 상호작용에서 수집된 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하고 개선함으로써 더 나은 결과와 더 가치 있는 데이터를 생성하는 과정을 가리킵니다.
기업은 NVIDIA AI 플랫폼의 도구와 프레임워크를 활용하여 고객 지원 애플리케이션을 위한 맞춤형 생성형 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 다음 방법들은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 사전 구축된 AI 프레임워크와 도구를 활용합니다.
- 사전 훈련된 모델을 사용합니다.
- 모듈형 아키텍처를 구현합니다.
- 오픈 소스 라이브러리와 프레임워크를 활용합니다.
- 클라우드 기반 서비스를 사용합니다.
- 도메인 전문가와 협업합니다.
NVIDIA NIM 가속 추론 마이크로서비스가 가상 콜센터 에이전트를 위한 RAG 기반 챗봇을 배포하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보려면 "기술적 구현" 섹션을 참조하세요.
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