스켈터랩스 관계자는 "기업의 LLM 사용 편의성이 향상될 것"이라며 "기존 범용 LLM 챗봇에서 나타났던 기업 내부 데이터 활용의 한계를 극복하기 위해 기업들이 LLM 기술과 기업 데이터를 동시에 효율적으로 활용할 수 있도록 서비스 구조를 개편했다"고 말했다.
아울러 챗봇 사전 테스트 기능 추가로 챗봇의 성능을 효율적으로 끌어올리고 관리할 수 있는 기능도 강화됐다. 실제 고객 대응 업무에 투입하기 전 미리 테스트를 진행해 사전에 발생할 수 있는 문제점을 선제적으로 파악하고 최적화해 챗봇 완성도를 높이는 방식이다.
특히 고객이 어떤 질문을 가장 많이 물어보는지 등 인사이트를 획득할 수 있다. 챗봇 사용 데이터 통계를 추가해 각 기업이 챗봇 도입 후 들어온 데이터를 관리하고 고객 인사이트를 얻을 수 있도록 챗봇 내 각 세션별 채팅 로그를 제공한다.
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완성된 챗봇은 API를 호출해 기업의 웹사이트나 위젯, 메신저 등 다양한 서비스와 통합해 확장 운영할 수 있다. 벨라 큐나를 활용해 챗봇을 설계한 기업은 별도의 인프라와 자원이 없어도 빠르고 효율적으로 챗봇 기능을 확장할 수 있다.
조원규 스켈터랩스 대표는 "LLM 기반의 수준 높은 챗봇 서비스로 사용자 경험을 개선하고 서비스 이용 편의성을 높일 것"이라며 "기업들의 LLM 도입을 도와 수준 높은 비즈니스를 구현하는 데 힘이 될 수 있도록 투자를 아끼지 않겠다"고 했다.
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