한국어 특화 챗봇 솔루션
(Kchat V2)이란?
GBPL의 한국어 특화 챗봇 솔루션은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 한국어 기반의 Q&A 및 대화형 AI 시스템을 구축하는 솔루션입니다.
본 솔루션은 최신 언어모델을 활용하여 정확한 문맥 이해, 질문 응답, 문장 요약, 검색 기능 등을 제공하며, 다양한 비즈니스 환경에서 활용할 수 있도록 설계 되었습니다.

  • High-quality Korean comprehension

    고품질 한국어 이해

    최신 NLP 모델을 활용하여 문맥을 정확하게 파악하고 자연스러운 대화 진행

  • Q&A chatbot capabilities

    Q&A 챗봇 기능

    Llama3.1 8B 모델 기반으로 한국어 특화 학습

  • Text summary & search

    문장 요약 및 검색 지원

    긴 문장을 요약하고 관련 정보를 신속하게 검색

  • Anti-hallucination safeguards

    환각 방지 기능

    비관련 도메인 입력 시 '알 수 없음' 응답 처리하여 정확도 향상

  • Diverse data training

    다양한 데이터 학습

    AI Hub 및 한국어 특화 데이터셋을 활용하여 모델 성능 개선

  • API integration

    API 연동 지원

    다양한 플랫폼 및 시스템과의 연동 가능

챗봇 솔루션의 데이터 활용 절차
데이터 수집 - AI Hub 및 한국어 특화 데이터셋 활용
- Qwen, WizardLM 기반 QA 데이터 생성 (약 10만 개)
- 일반 Q&A 데이터 (약 1만 5천개)
- 환각 방지 데이터 (약 1만 5천개)
데이터 전처리 - 불필요한 데이터 제거 및 정제
- 한국어 문장 구조 분석 및 토큰화
- 도메인 특화 데이터셋 추가 학습
학습 - 총 1,000단계 학습 진행
- 도메인 특화 데이터셋 추가 학습
평가 - Runtime 관리로 안정적 평가 속도 유지
- Steps per Second 적정 유지
- Samples per Second 적정 유지
- 모델 성능 테스트 및 안정성 검증
- 최적화된 모델을 API 형태로 배포
챗봇 솔루션 적용 기술

  • Pytorch | FastAPI

    개발 최적화 및 경량화된 API 서버 개발, 배포

  • Llama3.1 8B | LangChain

    경량화 및 성능 개선 및 다중 문서 소스를 동적으로 연결하여 도메인 확장

  • TRL(Transformer Reinforcement Learning) | PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning)

    품질 향상, 적은 리소스로 고성능 유지

  • 한국어 질의응답 데이터 증강, 문장 구조 변형, 데이터 필터링

    데이터 다양성 확보 및 품질 개선

  • GPU 기반(A6000 * 2), Conda 24.x, Cuda 12.4, WandB 모니터링 활용

    학습 과정 최적화

기대 효과

  • 자연스러운
    한국어 대화
    제공

    최신 NLP 모델을 활용하여 보다 자연스러운 챗봇 경험 제공

  • 비즈니스
    활용성 확대

    고객 상담, 지식 검색, 문서 요약 등 다양한 용도로 활용 가능

  • 운영 효율성
    향상

    AI 챗봇을 통한 자동화 지원으로 운영 비용 절감

  • 고객 만족도
    증가

    빠르고 정확한 응답을 통해 사용자 만족도 향상