2025년에 RAG 챗봇을 구축하는 방법

챗봇은 기업이 사용자와 소통하는 방식을 바꾸고 있지만, 여전히 많은 기업이 맥락과 정확성 측면에서 아쉬움을 느끼고 있습니다. 바로 이 부분에서 검색 증강 세대(RAG)가 등장합니다.

RAG는 지식 검색과 언어 생성의 강점을 결합하여 챗봇이 외부 데이터에 액세스하고 상황에 맞는 정확한 답변을 제공할 수 있도록 지원합니다. 결과는? 부정확한 답변은 줄어들고, 리소스 낭비는 줄어들며, 보다 신뢰할 수 있는 답변이 제공됩니다.

지난 몇 년 동안 75만 개 이상의 챗봇을 배포했으며, 챗봇을 위한 자체적인 맞춤형 고급 RAG 프로세스도 갖추고 있습니다.

따라서 이 가이드에서는 동작 정의부터 원활한 배포까지 나만의 RAG 기반 챗봇을 구축하는 단계를 안내해 드립니다. ‍

RAG 챗봇의 애플리케이션

RAG 기반 챗봇을 제품, 프로젝트 또는 취미에 통합하기 위한 첫걸음을 내딛고 계신가요? 필요에 따라 맞춤화된 지식 기반 챗봇으로 개선할 수 있는 몇 가지 광범위한 애플리케이션을 살펴보세요.

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Botpress RAG 챗봇을 만드는 것은 간단한 과정입니다. 다음은 시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드입니다.

튜토리얼을 위해 책 퀴즈 챗봇을 만들어 보겠습니다. 챗봇이 구축되면 관련 연동을 사용하여 여러 채널에 배포할 수 있습니다.

1단계: 프로젝트 설정

Botpress 에서 새 프로젝트를 생성하여 시작하세요. 로그인한 후 '처음부터 시작' 템플릿을 선택하여 완벽한 사용자 지정과 유연성을 확보하세요.

2단계: 명확한 명령어 집합 작성

지침은 RAG 챗봇의 동작에 매우 중요하며 Studio의 '지침' 섹션을 편집하여 추가할 수 있습니다. 챗봇이 정보를 검색하고 표시하는 방법을 지정합니다.

인스트럭션 세트를 작성할 때는 다음 사항을 고려하세요:

• 봇이 내부 모델 데이터보다 외부 지식 소스를 우선시하도록 정의합니다.
• 대화와 답글의 예시를 통해 응답의 어조와 스타일에 대한 윤곽을 잡는 것이 가장 좋습니다.

다음은 '의류 웹사이트 FAQ' 챗봇의 동작을 설명하는 예시 명령어 세트입니다:

사명:
사용자가 지속 가능한 패션을 탐색하고, 친환경 소재를 이해하고, 윤리적으로 공급되는 의류에 대해 정보에 입각한 선택을 할 수있도록 지원합니다.

성격 특성:
- 지식이 풍부합니다: 지식 기반에서 정확한 답변을 제공합니다.
- 친절함: 따뜻하고 친근하게 다가갑니다.
- 영감을 주는: 지속 가능한 선택을 장려합니다.
- 투명성: 검증된 정보만 공유합니다.

역량:
- 교육: 지식 베이스를 사용하여 지속 가능한 패션 원칙, 친환경 소재 및 인증에 대해 설명합니다.
- 지원: 제품을 추천하고 승인된 데이터에 근거하여 엄격하게 정보를 제공하세요.
- 영감: 개인적인 의견을 배제하고 윤리적 패션의 이점을 강조합니다.
- 참여: 질문에 명확하고 정중하게 답변하고, 답변이 없는 경우 사용자를 지원팀으로 리디렉션합니다.

어조:
- 긍정적이고 전문적이며 전문 용어를 사용하지 않습니다.
- 존중과 공감을 바탕으로 지원 경험을 보장합니다.

행동 규칙:
- 제공된 지식창고(예: Wikipedia, Green Threads 문서)만 사용하세요.
- 답변을 찾을 수 없는 경우 사용자에게 알리고 Green Threads 고객 지원팀에 문의할 것을 제안합니다.

응답 정책 예시:
질문: "오가닉 코튼이란 무엇인가요?"
답변: "유기농 면화는 유해한 살충제나 합성 비료 없이 재배되어 환경에 미치는 영향을 줄입니다."

질문: "환불 정책을 알려주실 수 있나요?"
답변: "해당 정보가 없습니다. 저희 웹사이트를 방문하거나 지원팀에 문의해 주세요."

3단계: 지식창고 추가하기

RAG 챗봇을 효과적으로 만들려면 PDF 문서, 웹사이트 URL 또는 API와 같은 관련 외부 지식에 연결하세요. 방법은 다음과 같습니다:

1. Botpress 의 '지식창고' 섹션으로 이동합니다.
2. 문서를 업로드하거나 웹사이트의 URL을 소스로 추가하세요.
3. Botpress 는 콘텐츠를 자동으로 색인화하여 검색 가능한 작은 지식 덩어리로 분류합니다.

4단계: 챗봇의 신원 사용자 지정하기

사용 사례에 맞게 챗봇의 이름과 성격을 개인화하세요. 이 중요한 단계를 통해 챗봇이 자신을 ChatGPT 또는 Claude로 잘못 인식하지 않도록 할 수 있습니다.

1. "봇 세부 정보"로 이동합니다.
2. '생성'을 클릭하여 챗봇의 지침과 데이터를 기반으로 챗봇의 ID를 만들거나 직접 작성할 수 있습니다.

5단계: 챗봇 배포

이제 챗봇을 미리 보고 공유할 준비가 되었습니다. 챗봇에 액세스하고 테스트하는 방법은 다음과 같습니다:

1. Botpress Studio에서 '게시'를 클릭하여 RAG 챗봇을 배포합니다.
2. 링크를 복사하여 대화를 시작하세요!

6단계: 챗봇의 모양 사용자 지정하기

브랜드와 목소리에 맞게 Webchat 을 더욱 맞춤 설정하고 싶으신가요? "공유"에서 "사용자 지정 Webchat"을 클릭하기만 하면 됩니다.

지금 RAG 챗봇 구축하기

RAG 기반 챗봇은 기업이 정확한 실시간 답변을 제공하고, 워크플로를 최적화하며, 사용자 경험을 향상시키는 방식을 혁신하고 있습니다. Botpress 에서 제공하는 도구를 사용하면 지능형 챗봇을 쉽게 구축할 수 있습니다.

클릭 한 번으로 지식창고를 업로드하고 Slack, WhatsApp, Notion 등과 같은 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 Botpress 을 사용하여 몇 분 만에 강력한 RAG 챗봇을 배포할 수 있습니다.

지금 무료로 더 스마트한 상황 인식 챗봇을 구축하세요.

자주 묻는 질문

1. RAG 챗봇과 기존 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

RAG 챗봇과 기존 챗봇의 차이점은 기존 챗봇은 정적 응답이나 사전 학습된 모델에 의존하는 반면, RAG(검색 증강 생성) 챗봇은 외부 지식 기반에서 관련 데이터를 가져와 이를 사용하여 실시간으로 보다 정확한 답변을 생성한다는 점입니다.

2. RAG 시스템은 어떤 지식을 검색할지, 어떤 지식을 생성할지 어떻게 결정하나요?

RAG 시스템은 검색기를 사용하여 사용자의 질문에 따라 가장 관련성이 높은 문서 또는 데이터 청크를 식별한 다음, 해당 정보를 언어 모델에 전달하여 사전 학습에만 의존하지 않고 검색된 콘텐츠에 기반한 응답을 생성합니다.

3. 외부 지식 소스를 업로드하지 않고도 RAG를 사용할 수 있나요?

기술적으로는 외부 지식 소스를 업로드하지 않고도 RAG를 사용할 수 있지만 그렇게 하면 RAG의 핵심 이점이 무효화됩니다. RAG는 도메인별 또는 실시간 데이터로 언어 모델을 보완하도록 설계되었으므로 외부 지식을 생략하면 그 목적이 무색해집니다.

4. RAG는 다국어 애플리케이션에 적합한가요?

예, 언어 모델과 검색된 문서가 모두 대상 언어를 지원하는 한 RAG는 다국어 애플리케이션에 적합하며, 많은 최신 LLMs 및 벡터 데이터베이스는 다국어 쿼리 및 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.

5. 검색된 지식의 정확성과 관련성을 측정하려면 어떻게 해야 하나요?

어떤 문서가 검색되었는지 기록하고, 생성된 답변을 근거 자료 또는 전문가 피드백과 비교하고, 답변 정확도, 사용자 만족도, 클릭률 또는 후속 조치율과 같은 메트릭을 추적하여 검색된 지식의 정확성과 관련성을 측정할 수 있습니다.