인공지능(AI) 전문 스켈터랩스(대표 조원규)는 대형언어모델(LLM) 기반 챗봇 솔루션인 '벨라 큐나'의 기능 업데이트를 실시했다고 16일 밝혔다.
벨라 큐나는 전문 정보 및 기업 내부 정보를 기반으로 동작하는 LLM 기반 Q&A 챗봇 솔루션이다. 스켈터랩스는 벨라 브랜드 론칭 이후 챗봇 구축 자동화 및 최적화 기능을 추가한 업데이트를 공개했다.
이를 통해 ▲문서 업로드 ▲챗봇 사전 테스트 ▲챗봇 사용 데이터 통계 ▲API 키 제공 등을 강화, 기업의 LLM 사용 편의성을 향상했다고 소개했다. 특히 기존 범용 LLM 챗봇의 한계를 극복하기 위해, 기업이 LLM 기술과 기업 데이터를 동시에 효율적으로 활용할 수 있도록 벨라 큐나 서비스 구조를 업그레이드했다고 전했다.
먼저 LLM 도입 장벽을 낮추기 위해 문서 업로드 기능을 강화했다. 챗봇 질의응답의 기초 자료가 되는 PDF 파일이나 TXT 파일 등 로우 데이터 파일을 시스템에 업로드하면, 이를 기반으로 답하는 챗봇 구축이 가능하다. 별도 시나리오 설계 작업 없이도 대화형 AI가 업로드 문서와 기업 최적화 정보 기반으로 답변을 생성하는 챗봇 구축이 가능하다.
챗봇 사전 테스트 기능 추가로 챗봇 성능을 끌어올리고 관리할 수 있는 기능도 강화했다. 고객 대응 업무에 투입하기 전 미리 테스트를 진행, 문제점을 미리 파악하고 최적화해 완성도를 높이는 방식이다.
지속적인 업데이트 및 관리를 위한 챗봇 사용 데이터 통계도 추가했다. 스켈터랩스의 LLM 솔루션은 기업이 챗봇 도입 이후 인입된 데이터를 관리하고 고객 인사이트를 얻을 수 있도록 챗봇 내 각 세션 별 채팅 로그를 제공한다. 기업은 사용환경을 모니터링해 서비스를 관리해나가고 데이터를 근거로 향후 전략을 수립할 수 있다.
마지막으로 완성된 챗봇의 API를 호출해 기업의 웹사이트, 위젯, 메신저 등 다양한 서비스와 통합하여 확장 운영할 수 있도록 API 키 발급도 가능해진다. 벨라 큐나를 활용해 챗봇을 설계한 기업은 별도의 인프라와 자원 없이도 챗봇 기능을 확장할 수 있다. 예를 들어, 기존 FAQ 고도화에 접목해 활용할 경우, 정형화된 단순 정보 나열식이 아닌 웹사이트 내 최신 정보를 기반으로 정교한 답변을 생성해 사용성을 높일 수 있다.
조원규 스켈터랩스 대표는 “스켈터랩스는 무한 진화를 계속하고 있다. LLM 기반의 수준 높은 챗봇 서비스로 사용자 경험을 개선하고, 서비스 이용의 편의성을 높이는 것을 목표로 혁신을 이어나가고 있다”라며 “기업들의 LLM 도입을 도와, 수준 높은 비즈니스 구현에 힘이 될 수 있도록 투자를 아끼지 않을 것”이라고 말했다.
한편 스켈터랩스는 LLM 도입 기업의 디지털 전환을 지원하기 위해 다양한 방식의 솔루션을 개발하고 있다. 올 하반기 이후에는 많은 기업이 LLM 도입으로 사업 효율성을 향상할 수 있도록 ‘벨라(BELLA)-LLM’을 공개할 예정이다.
이주영 기자 juyoung09@aitimes.com
