스켈터랩스, 벨라 큐나 업데이트로 LLM 기반 챗봇 솔루션 강화
스타트업 스켈터랩스가 인공지능(AI) 기반 챗봇 솔루션 벨라 큐나의 업데이트를 했다고 밝혔습니다. 벨라 큐나는 전문성 있는 정보와 기업 내부 정보를 기반으로 동작하는 거대언어모델(LLM) 기반 질문·답변(Q&A) 챗봇입니다. 이번 업데이트에서는 문서 업로드, 챗봇 사전 테스트, 챗봇 사용 데이터 통계, API 키 제공 등의 기능이 강화되었습니다.
스켈터랩스의 관계자는 "기존 범용 LLM 챗봇에서 나타났던 기업 내부 데이터 활용의 한계를 극복하기 위해 기업들이 LLM 기술과 기업 데이터를 동시에 효율적으로 활용할 수 있도록 서비스 구조를 개편했습니다"라고 말했습니다. 이를 통해 챗봇 질의응답의 기초 자료가 되는 로우 데이터를 시스템에 업로드하고, 적합한 대답을 도출하는 챗봇 구축이 가능해졌습니다.
또한, 챗봇 사전 테스트 기능도 추가되어 챗봇의 성능을 효율적으로 개선하고 관리할 수 있게 되었습니다. 실제 고객 대응 업무에 투입하기 전 미리 테스트를 진행하여 문제점을 선제적으로 파악하고 최적화하여 챗봇의 완성도를 높일 수 있습니다.
이외에도 챗봇 사용 데이터 통계를 통해 고객이 어떤 질문을 가장 많이 물어보는지 등 인사이트를 획득할 수 있습니다. 각 기업이 챗봇 도입 후 들어온 데이터를 관리하고 고객 인사이트를 얻을 수 있도록 챗봇 내 각 세션별 채팅 로그를 제공합니다.
스켈터랩스의 업데이트로 기업들은 더욱 편리하게 LLM을 활용할 수 있게 되었습니다. 벨라 큐나는 다양한 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.
스켈터랩스의 관계자는 "기존 범용 LLM 챗봇에서 나타났던 기업 내부 데이터 활용의 한계를 극복하기 위해 기업들이 LLM 기술과 기업 데이터를 동시에 효율적으로 활용할 수 있도록 서비스 구조를 개편했습니다"라고 말했습니다. 이를 통해 챗봇 질의응답의 기초 자료가 되는 로우 데이터를 시스템에 업로드하고, 적합한 대답을 도출하는 챗봇 구축이 가능해졌습니다.
또한, 챗봇 사전 테스트 기능도 추가되어 챗봇의 성능을 효율적으로 개선하고 관리할 수 있게 되었습니다. 실제 고객 대응 업무에 투입하기 전 미리 테스트를 진행하여 문제점을 선제적으로 파악하고 최적화하여 챗봇의 완성도를 높일 수 있습니다.
이외에도 챗봇 사용 데이터 통계를 통해 고객이 어떤 질문을 가장 많이 물어보는지 등 인사이트를 획득할 수 있습니다. 각 기업이 챗봇 도입 후 들어온 데이터를 관리하고 고객 인사이트를 얻을 수 있도록 챗봇 내 각 세션별 채팅 로그를 제공합니다.
스켈터랩스의 업데이트로 기업들은 더욱 편리하게 LLM을 활용할 수 있게 되었습니다. 벨라 큐나는 다양한 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.
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김한*
좋은 뉴스 담아갑니다.
김홍*
이게 나라냐!!
김샛*
정말이지 이런뉴스는 올리지 말아주세요.
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