ChatGPT : 고객 지원 및 Vector 데이터베이스의 역할 의미

AI 기반 지식 기반 개선에서 챗봇과 셀프 서비스 플랫폼이 어떻게 인기를 얻고 있는지 설명합니다.

대부분의 조직은 고객 서비스를 기회인 반면 오버헤드로 간주합니다. 판매 후에도 고객으로부터 지속적인 가치를 창출할 수 있습니다. 성공적인 기업은 고객 서비스가 고객을 유지하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 더 많은 수익을 얻을 수 있다는 것을 이해합니다. 추천, 추천, 추천 및 고전적인 구전을 통해 마케팅 및 판매 노력을 향상시키는 과소평가된 도구입니다. 그러나 고객을 지연 없이 실시간으로 서비스하는 것이 중요합니다. AI의 등장으로 이 요구 사항은 다소 달성 가능합니다.

인공지능으로, 그들이 이동 중에 그들을 도와줌으로써 그들의 여행 전반에 걸쳐 당신의 고객들을 지원할 수 있습니다. 또한, 인공지능이 주도하는 챗봇과 NLP와 즉각적인 데이터 분석과 같은 기계 학습 (ML) 기능으로 가능성은 더 현실적일 수 있습니다. 마지막으로, 벡터 데이터베이스의 채택이 증가함에 따라, 기업들은 그들의 고객의 요구를 충족시키기 위해 비정형 데이터를 활용할 수 있습니다.

 

 

ChatGPT : 고객 지원 및 Vector 데이터베이스의 역할 의미

 

 

고객 지원의 인공지능

흥미롭게도, 고객 지원에 사용된 최초의 AI 챗봇은 1960년대에 심리적으로 지능적인 가상 비서인 엘리자가 의사의 진단과 치료를 도왔습니다. 그 후, 그것은 뒷전으로 밀려났습니다. 지금까지, 고객들이 즉각적인 만족을 요구할 때, Hubspot 조사에 따르면, 고객의 90%가 그들의 고객 서비스 질문에 대한 즉각적인 응답을 기대합니다. 게다가, 그 보고서는 또한 고객의 80%가 좋지 않은 경험 후에 회사와 거래를 중단했다고 밝혔습니다. 이것은 좋은 고객 서비스와 당신의 고객이 24시간 내내 이용할 수 있는 것의 중요성을 강조합니다.

그럼에도 불구하고, 이러한 패러다임의 변화는 이보다 더 적절하게 일어나지 않았을 것입니다. ChatGPT가 세계 무대에 등장하면서, 우리는 AI가 주도하는 고객 서비스의 혁명을 목격할 수 있었습니다.

 

 

ChatGPT의 부상

복잡한 질문에 대화 방식으로 답을 주는 AI 기반 플랫폼으로 ChatGPT는 이 정보 시대의 새로운 전환점으로 환영받고 있습니다. OpenAI에 의해 만들어진, 그것은 인간이 질문을 제출할 때 무엇을 의미하는지 이해하도록 설계되고 훈련되었습니다. 그 결과, ChatGPT는 대화 AI의 가능성을 산산이 부서뜨렸습니다.

 

ChatGPT 정의

ChatGPT는 대화 형식으로 인간과 대화할 수 있는 GPT-3.5를 기반으로 만들어진 진보된 챗봇입니다. 그것은 문장에서 다음 단어를 정확하게 예측하도록 훈련되는 LLM (Large Language Model)이라고 불리는 것을 따릅니다. 당신의 모바일에서 자동 완성 기능처럼 보일 수 있지만, ChatGPT는 비현실적인 규모로 그것을 합니다. 연구원들은 그것이 더 많은 데이터에 노출될수록, 그것의 대화 능력이 더 향상된다는 것을 알게 되었습니다.

다음은 ChatGPT의 비즈니스 사용 사례입니다:

 고객 서비스

대규모 고객 상호 작용에 대한 ChatGPT 교육을 통해 가장 자주 묻는 질문에 대한 응답 생성을 자동화할 수 있습니다.

 

텍스트 생성

적절한 쿼리를 제출하여 소셜 미디어 게시물이나 제품 설명을 만들 수 있습니다.

 

감정 분석

피드백 진술에서 나온 감정을 분석하여 고객의 기분을 모니터링할 수 있습니다.

 

대화형 AI

환자 데이터를 신속하게 분석하여 올바른 진단 및 치료 계획을 제안할 수 있습니다(보다 발전된 형태의 ELIZA).

 

가상 비서

ChatGPT는 메시지, 전자 메일 또는 모든 내용을 매우 쉽게 생성할 수 있습니다.

 

GPT-4의 놀라운 포부

ChatGPT의 능력을 이해하고 있지만, OpenAI는 이미 GPT-4의 형태로 업그레이드를 도입했습니다. 이전 모델은 1750억 개의 매개 변수를 가지고 있지만, GPT-4는 1조 개의 매개 변수를 가지고 있어 믿을 수 없을 정도로 빠르고 똑똑할 것으로 알려졌습니다.

제기하는 모든 질문에 대해 GPT-4는 가장 정확한 결과를 제공하기 위해 1조 개의 매개 변수로 처리할 것입니다. 비록 그것은 아직 출시되지 않았지만, GPT-4는 고객 서비스에서 마음을 아프게 하는 변화를 일으킬 것입니다.

 

 

고객 지원을 위한 ChatGPT의 과제

ChatGPT는 노출된 정보를 기반으로 제출된 쿼리에 대한 응답을 반환합니다. 따라서 도구를 사용하여 웹 사이트의 고객에게 먼저 교육하지 않고 서비스를 제공하는 경우에는 한계가 있습니다. 또한 웹 사이트 및 기타 포털과 같은 인터넷 대면 자산에서만 귀사에 대한 정보를 얻을 수 있기 때문에 답변이 정확하지 않거나 도움이 되지 않을 수 있습니다.

ChatGPT의 두 번째 한계는 고객 질의의 본질입니다. 대부분의 고객 질문은 모호하고 적절한 답변을 제공하기 위해 논리적인 번역이 필요합니다. 불행하게도, ChatGPT는 아직 그 예술에 통달하지 못하고 있습니다. ChatGPT는 아직 고객 서비스를 완전히 관리할 능력이 없을 수도 있지만, 그렇다고 해서 고객 경험을 향상시키기 위해 인공지능을 적용하는 것을 막을 수는 없습니다.

 

 

자체 AI 고객 지원 에이전트 구축

많은 조직들은 대부분 일반적인 자동화되고 사전에 계획된 응답을 생성하기 위해 엔진으로 고객 서비스를 개선하기 위해 그들의 AI 전략을 제한합니다. 그러나 고객들은 개인화된, 더 유능한 답변과 더 빠른 배송 시간을 기대합니다. 당신은 고객 질의의 맥락을 이해하기 위해 NLP(자연어 처리)와 NLU(자연어 이해)를 사용하는 CS 에이전트를 구축함으로써 정확하고 주문형 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 그런 다음, 그것을 AI 실행 검색 기능에 주입함으로써 당신은 원활한 인간과 같은 가상 대화를 전달할 수 있습니다.

AI 경험 제공의 주요 과제는 기업이 관리 및 분석하기 복잡한 비정형 데이터 바다를 보유하고 있다는 것입니다. 비록 벡터 데이터베이스가 이전부터 비정형 데이터를 관리하기 위해 사용되어 왔지만, ChatGPT로 인해 그 인식은 빠르게 변화했습니다. 아래에 표시된 아키텍처는 원활하고 효과적인 고객 지원 에이전트 워크플로우를 정의합니다: 

AI 기반 고객 지원 흐름은 색인 서비스와 녹색과 노란색으로 표시된 쿼리 서비스의 두 가지 흐름으로 구성되어 있습니다.

 

 

인덱싱 서비스

인덱싱 서비스는 문서를 포함하는 지식 기반과 데이터를 전달합니다. 지식 기반에 추가되거나 변경되는 모든 문서와 함께 임베딩의 API가 활성화되어 새로운 정보를 벡터로 변환합니다. 이러한 벡터는 빠른 의미 검색을 용이하게 하기 위해 벡터 데이터베이스에 추가됩니다.

 

쿼리 서비스

쿼리 서비스를 사용하여 텍스트 쿼리를 제공할 수 있습니다. 이 벡터는 데이터베이스를 통해 문서를 검색하고 일치시키는 데 사용되며, 최상의 결과가 제공됩니다. 검색 엔진에는 이미 문서 벡터가 준비되어 있기 때문에 수백만 개의 문서에 대해서도 쉽고 빠르게 처리할 수 있습니다.

 

벡터 데이터베이스

벡터 데이터베이스는 ML(Machine Learning) 모델로 구동되는 임베딩을 통해 비정형 데이터를 저장, 인덱싱 및 검색하는 완전히 관리되는 방법입니다. 벡터 임베딩으로 알려진 프로세스에서 쉽게 관리할 수 있도록 데이터 객체를 숫자 값으로 표현하여 데이터셋을 효율적으로 단순화합니다.

벡터 데이터베이스는 이러한 임베딩을 인덱싱하여 벡터를 서로 비교하거나 검색 쿼리의 벡터에 비교할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제와 같은 데이터 관리 기능을 용이하게 합니다. 유사성 검색 및 메타데이터 필터링은 포괄적인 검색 기능을 제공하는 벡터 데이터베이스의 또 다른 두 가지 필수 기능입니다.

벡터 데이터베이스의 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

Qdrant: 유사성 검색 엔진 및 벡터 데이터베이스는 동적 쿼리 계획 및 페이로드 데이터 인덱싱 구현과 함께 벡터 저장, 검색 및 관리와 같은 서비스를 제공하는 API와 함께 사용할 수 있습니다. Qdrant는 다른 벡터 검색 엔진 중에서도 강력하고 확장 가능한 옵션이며 훌륭한 옵션입니다.

버텍스: 구글이 구축한 버텍스 AI 머신 엔진은 벡터 임베딩을 고유한 측면을 기반으로 구성하여 쉽고 확장 가능한 검색을 용이하게 하는 저지연 벡터 데이터베이스입니다.

뉴클리아DB: 뉴클리아DB는 클라우드 인프라에 데이터를 저장할 수 있는 오픈 소스, 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스 및 분산 검색 엔진입니다.

 

언어 AI 서비스

언어 분석을 위한 인공지능의 적용은 산업 전반에 걸쳐 빠르게 트렌드가 되고 있습니다. 다양한 사업은 인공지능이 텍스트를 해독하고 가치 있는 비즈니스 통찰력을 도출하기 위한 활용 사례를 찾고 있습니다. 텍스트는 쓰기, 말하기 또는 시각적 형식일 수 있습니다. 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오와 같은 비정형 데이터를 활용하여 ML 알고리즘과 모델을 스마트화하는 데 사용할 수 있는 인공지능 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

OpenAI, 코헤어 및 AI2Labs와 같은 꽤 많은 회사가 자연어 애플리케이션을 용이하게 하는 고급 모델에 액세스할 수 있는 API를 제공합니다.

 

고객 지원의 미래

고객 서비스는 고객 경험과 고객을 더 잘 지원할 수 있는 능력을 향상시키는 새로운 기술에 힘입어 큰 도약을 할 것으로 예상됩니다. 기업들은 AI 기반 대화를 연마하기 위해 지식 기반을 향상시키기 위해 셀프 서비스 플랫폼과 챗봇에 크게 의존할 것으로 기대하고 있습니다. 또한, 최근 몇 년간 NLP의 발전은 가상 지원을 원활한 고객 서비스 도구로 만들었습니다. 예를 들어, 챗봇은 이제 복잡한 시나리오의 경우에만 인간의 개입이 필요한 인간과 같은 대화를 수행할 수 있습니다.