자동 고객 응대 서비스 구축하기

서론

Amazon Bedrock을 활용한 자동 고객 응대 서비스를 소개합니다. 이번 글에서는 RAG와 Fine tuning 없이도 고객 응대 시스템을 구축하는 방법을 다룰 예정이며, 특히 Gen AI를 활용한 개인화된 고객 경험에 대해 살펴봅니다.

Amazon Bedrock 소개

Amazon Bedrock의 Claude 모델을 활용하여 자동 고객 응대 서비스를 구축하는 방법을 소개합니다. Claude 모델을 통해 다양한 데이터를 활용하고, 사용자의 요구와 성향에 맞춘 적절한 응대를 제공합니다.

프롬프트 엔지니어링 소개

프롬프트 엔지니어링을 통해 모델이 사용자가 원하는 답변을 하도록 조정하는 기술에 대해 소개합니다. 프롬프트를 수정함으로써 모델의 답변을 개선하고, 원하는 형태의 결과를 얻을 수 있습니다.

자동 고객 응대 서비스 데모 소개

고객의 감정을 분석하고, 그에 맞는 응대를 제공하는 자동 고객 응대 서비스의 핵심 기능을 소개합니다. 감정 분석, 제품 추천, 부정적 리뷰 등록 알림 기능 등이 포함되어 있습니다.

감정 분석 기능

Gen AI를 활용한 감정 분석 기능을 소개합니다. 프롬프트를 통해 부정적인 리뷰와 긍정적인 리뷰를 구분하고, 상황에 맞는 내용으로 답변을 작성할 수 있도록 조정하는 방법을 설명합니다.

추천 기능

사용자의 나이와 매치하여 추천 제품 데이터를 가져오는 방법을 소개합니다. 대화 형식으로 제품 추천을 제공함으로써 고객에게 더 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

부정적 리뷰 등록 알림 기능

부정적인 리뷰가 등록되었을 때 상품 제공자에게 이메일을 보내는 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. Amazon SNS를 이용하여 이메일을 발송하여 추가 조치를 취할 수 있습니다.

이렇게 개요된 각 항목들을 자세히 다루며, Gen AI를 활용한 자동 고객 응대 서비스의 구축 방법을 설명합니다.