LLM 에이전트는 대규모 언어 모델을 사용하여 언어 기반 작업을 완료하는 AI 에이전트의 하위 집합입니다.
AI 에이전트의 넓은 범주에는 비언어적 애플리케이션(콘텐츠 추천 시스템, 이미지 인식, 로봇 제어 등)이 포함되지만, LLM 에이전트는 일반적으로 대화형 AI 소프트웨어입니다.
LLM 에이전트란 무엇인가요?
LLM 에이전트는 대규모 언어 모델을 사용하여 언어를 해석하고, 대화를 나누고, 작업을 수행하는 AI 기반 도구입니다.
이러한 에이전트는 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 복잡한 알고리즘을 기반으로 구축되어 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다.
LLM 에이전트를 AI 에이전트, AI 챗봇, 가상 비서, 콘텐츠 생성 소프트웨어 및 기타 응용 도구에 통합할 수 있습니다.
LLM 에이전트의 특징
LLM 상담원에는 네 가지 주요 기능이 있습니다:
언어 모델
언어 모델은 종종 LLM 에이전트의 '두뇌'로 간주됩니다. 그 품질과 규모는 LLM 에이전트의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
방대한 텍스트 데이터 세트를 학습한 정교한 알고리즘으로, 문맥을 이해하고 패턴을 인식하며 일관되고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.
- 언어 패턴 식별 및 학습
- 방대한 학습 데이터를 통해 어느 정도의 상황 인식 능력 향상
- 다양한 도메인에 적응하고 다양한 주제를 처리하세요.
언어 모델은 상담원의 언어 능력의 기초가 되는 응답의 깊이, 정확성 및 관련성을 결정합니다.
메모리
메모리는 사실, 사용자 선호도 또는 세션 전반의 주제와 같은 과거 상호 작용에서 얻은 정보를 유지하는 기능을 말합니다.
이를 통해 상담원의 문맥 이해도가 향상되고 대화가 더욱 연속적이고 관련성이 높아집니다.
일부 설정에서는 메모리를 통해 상담원이 시간이 지나도 정보를 유지할 수 있습니다. 이는 상담원이 반복되는 사용자 행동이나 선호도를 통해 '학습'하는 장기적인 상호작용을 지원하지만, 개인정보 보호 및 관련성을 위해 규제되는 경우가 많습니다.
도구 사용
이 도구를 사용하면 LLM 상담원이 대화에서 행동으로 옮길 수 있습니다.
LLM 에이전트는 외부 애플리케이션, 데이터베이스 또는 API와 통합하여 특정 기능을 수행할 수 있습니다.
즉, 실시간 정보를 가져오고, 외부 작업을 실행하거나, 특수 데이터베이스에 액세스하여 실시간 정보를 제공할 수 있는 기능을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- API 호출하기
- 날씨 업데이트나 주가 같은 실시간 데이터 가져오기
- 회의 또는 약속 예약하기
- 제품 카탈로그나 인사 정책 문서와 같은 데이터베이스 쿼리하기
툴을 사용하면 LLM 상담원이 수동적인 지식 기반 시스템에서 다른 시스템과 상호 작용할 수 있는 능동적인 참여자로 전환할 수 있습니다.
계획
계획은 LLM 상담원이 복잡한 작업을 관리 가능한 일련의 단계로 세분화하는 기능입니다.
LLM 상담원은 피드백을 받거나 받지 않고 계획을 세울 수 있습니다. 어떤 차이가 있을까요?
- 피드백 없이 계획을 세우면 LLM 상담원이 초기 이해를 바탕으로 계획을 작성합니다. 더 빠르고 간단하지만 적응력이 부족합니다.
- 피드백이 포함된 계획은 LLM 상담원이 환경의 의견을 반영하여 계획을 지속적으로 개선할 수 있음을 의미합니다. 더 복잡하지만 훨씬 더 유연하고 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다.
LLM 상담원은 계획을 통해 솔루션을 향해 점진적으로 이동하는 논리적 흐름을 만들 수 있으므로 복잡한 요청을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.
LLM 에이전트 유형
대화형 상담원
이러한 유형의 상담원은 사용자와 자연스럽게 대화를 나누며 정보를 제공하고 질문에 답하며 다양한 작업을 지원합니다.
이러한 에이전트는 LLMs 을 사용하여 사람과 유사한 응답을 이해하고 생성합니다.
작업 지향 에이전트
특정 작업을 수행하거나 미리 정의된 목표를 달성하는 데 중점을 둔 이러한 에이전트는 사용자와 상호 작용하여 사용자의 요구 사항을 파악한 다음 이러한 요구 사항을 충족하기 위한 작업을 실행합니다.
크리에이티브 에이전트
예술 작품, 음악, 글쓰기 등 독창적이고 창의적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 이 에이전트는 LLMs 을 통해 사람들의 선호도와 예술적 스타일을 파악하여 시청자의 공감을 이끌어내는 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
예시 예: 콘텐츠 생성 도구 및 이미지 생성 도구(예: Dall-E)
협업 에이전트
이러한 에이전트는 인간과 함께 공동의 목표나 작업을 수행하며 팀원 간 또는 인간과 기계 간의 커뮤니케이션, 조정, 협력을 촉진합니다.
LLMs 는 의사 결정을 지원하거나 보고서를 생성하거나 인사이트를 제공함으로써 공동 작업 에이전트를 지원할 수 있습니다.
예시: 대부분의 엔터프라이즈 AI 에이전트 및 프로젝트 관리 챗봇
기업 사용 사례
기업은 질문 답변, 안내 제공, 워크플로 자동화, 텍스트 분석 등 자연어 처리 및 응답과 관련된 영역에서 LLM 에이전트의 이점을 누릴 수 있습니다.
기업에서는 마케팅, 데이터 분석, 규정 준수, 법률 지원, 의료 지원, 재무 업무 및 교육을 위해 LLM 에이전트를 자주 사용합니다.
다음은 LLM 상담원의 가장 인기 있는 사용 사례 3가지입니다:
고객 지원
LLM 상담원은 고객 지원에서 자주 묻는 질문을 처리하고 문제를 해결하며 연중무휴 24시간 지원을 제공하는 데 널리 사용됩니다.
이러한 상담원은 실시간으로 고객과 소통하여 즉각적인 도움을 제공하거나 복잡한 문의를 인간 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.
참조하세요: 고객 서비스 챗봇이란 무엇인가요?
영업 및 리드 생성
영업 분야에서 LLM 상담원은 잠재 고객을 대화에 참여시키고, 요구 사항을 평가하고, 가치 있는 정보를 수집하여 리드를 검증합니다.
또한 후속 상호 작용을 자동화하여 고객의 관심사에 따라 개인화된 추천 또는 제품 정보를 전송할 수 있습니다.
참조하세요: 영업에 AI를 사용하는 방법
내부 지원 HR 및 IT
내부 지원의 경우 LLM 상담원은 직원들의 일반적인 문의를 처리하여 HR 및 IT 프로세스를 간소화합니다. HR에서는 복리후생, 휴가 정책, 급여와 같은 주제에 대한 질문에 답변하고, IT에서는 기본적인 기술 문제에 대한 문제 해결을 제공하거나 계정 설정과 같은 일상적인 작업을 자동화합니다.
이를 통해 HR 및 IT 팀은 반복적인 바쁜 업무 대신 더 복잡한 책임에 집중할 수 있습니다.
참조하세요: HR을 위한 최고의 AI 상담원
LLM 상담원을 구축하는 방법
목표 정의
고객 문의 지원, 콘텐츠 생성, 특정 작업 처리 등 LLM 상담원이 달성하기를 원하는 목표를 명확히 하세요.
명확한 목표를 파악하면 상담원의 설정 및 구성이 구체화됩니다.
AI 플랫폼 선택
최고의 AI 플랫폼은 전적으로 사용자의 목표와 필요에 따라 달라집니다.
사용자 지정 옵션, 통합 기능, 사용 편의성, 지원 등의 요소를 고려하여 요구사항에 맞는 플랫폼을 선택하세요.
플랫폼은 그래야 합니다:
- 원하는 사용 사례 지원
- 선호하는 LLMs
- 통합 기능 제공
구성 LLM
플랫폼의 옵션에 따라 사전 구축된 LLM 모델을 선택하거나 필요한 경우 특수 작업에 맞게 모델을 미세 조정합니다.
많은 플랫폼에서 사전 학습되어 바로 사용할 수 있는 기본 제공 언어 모델을 제공합니다.
LLM 사용법을 사용자 지정하는 데 관심이 있다면, 성장 엔지니어( Patrick Hamelin)의 AI 프로젝트를 위한 사용자 지정 LLM 옵션 선택에 관한 글을 읽어보세요.
도구 통합
대부분의 플랫폼은 외부 도구에 대한 연동 옵션을 제공합니다. 상담원이 액세스하는 데 필요한 모든 API, 데이터베이스 또는 리소스(예: CRM 데이터 또는 실시간 정보)를 연결하세요.
테스트 및 개선
플랫폼의 기본 제공 테스트 도구를 사용하여 상담원을 철저하게 테스트하세요. 테스트 결과에 따라 매개변수, 프롬프트 문구 및 워크플로를 조정하여 상담원이 실제 시나리오에서 잘 작동하도록 하세요.
배포 및 모니터링
플랫폼의 모니터링 툴을 사용하여 배포 후 상담원의 상호작용과 성과를 추적하세요.
플랫폼에서 제공하는 피드백 메커니즘을 활용하여 필요에 따라 인사이트를 수집하고 설정을 개선하세요.
사용자 지정 LLM 에이전트 배포
LLM 에이전트는 고객 서비스, 내부 운영, 전자상거래 등 기업에서 대량으로 도입되고 있습니다. 도입이 느린 기업은 AI의 물결을 놓친 대가를 치르게 될 것입니다.
Botpress 는 기업을 위해 구축된 무한히 확장 가능한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 개발자는 stack 에서 필요한 모든 기능을 갖춘 LLM 에이전트를 구축할 수 있습니다.
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