파이널프로젝트 (2) 썸네일형 리스트형 사용자 컨텍스트 감지 기반 LLM 활용 고객 상담 챗봇 사용자 컨텍스트 감지는 시스템이 사용자와 상호작용하는 환경을 파악하고, 사용자가 현재 무엇을 하고 있는지 분석하여 이에 맞는 정보를 제공하는 기능,사용자의 현재 화면과 행동을 파악하여, LLM 을 활용해 간단한 요약 정보를 작게 표시, 사용자가 이 요약 정보를 보고 흥미를 느껴 버튼을 클릭하면, 해당 화면과 활동에 대한 더 자세한 내용을 볼 수 있게 한다. 이를 구현하기 위한 주요 단계사용자 컨텍스트 감지 : 사용자가 보고 있는 화면 요소와 행동을 파악하는 기능 구현, 웹 기반? 어플리케이션 기반?요약 정보 생성 : 현재 화면과 상황에 맞는 간결한 요약 정보 생성, 확장 가능한 세부 정보 제공 : 사용자가 요약 정보 옆의 버튼을 클리갛면 더 자세한 정보가 표시되도록 설정, 이 때 LLM 을 통해 현재 화.. LLM 활용 고객 상담 챗봇 고객 상담 챗봇? 너무 맛없는데?일반적으로 제품, 기업 등을 대상으로 한 챗봇 을 생각하기 쉬움,또한 활용도나 추가 학습에 사용하는 데이터들이 매우 한정적, 맛있는 결과물이 나올 수 있을까 과연 ( 쇼핑몰, 은행과 같은 기업에서 제공하는 챗봇이 과연 사람들에게 매력적인가) 더 폭 넓게 생각해서 개인화 서비스를 통한 대화형 프로그램, 대화형 서비스라고 생각을 해보자 어떤 느낌으로 말하고 싶은건가면 네비게이터? 를 만들어보자 (사용자 활동 기반! 자동으로!!) 그렇다면 어떤 질문, 어떤 목적의 네비게이터를 만들 것인가에 대한 생각,기존의 챗봇의 메커니즘인 특정 서비스에 접속한 사용자의 임의의 (필요로 하는) 입력에 대한 답변이 아닌, 현재 사용자의 활동을 분석, 판단하여 활동을 제안? 정보 제공? (자동적으.. 이전 1 다음
