스켈터랩스 '벨라 큐나'로 "기업 LLM 도입 장벽 낮춘다"

LLM 기반 챗봇 솔루션 '벨라 큐나' 업데이트
문서 업로드 기능부터 챗봇 내 기능 확장 위한 API 키 제공

[서울=뉴시스] 오동현 기자 = 국내 인공지능(AI) 기업 스켈터랩스가 거대언어모델(LLM) 기반 챗봇 솔루션 '벨라 큐나'의 기능을 업데이트했다고 16일 밝혔다.

벨라 큐나는 전문성 있는 정보, 기업 내부 정보를 기반으로 동작하는 스켈터랩스의 대표적인 LLM 기반 질의응답 챗봇 솔루션이다.

이번 업데이트로 ▲문서 업로드 ▲챗봇 사전 테스트 ▲챗봇 사용 데이터 통계 ▲API(응용 프로그래밍 인터페이스) 키 제공 등의 기능이 강화됐다. 특히 기존 범용 LLM 챗봇에서 나타났던 기업 내부 데이터 활용의 한계를 극복하기 위해 기업들이 LLM 기술과 기업 데이터를 동시에 효율적으로 활용할 수 있도록 벨라 큐나 서비스 구조를 혁신한 것으로 알려졌다.

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 적합한 대답을 도출하는 챗봇 구축이 가능하다. 별도의 시나리오 설계 작업 없이도 대화형 AI가 업로드된 문서와 기업에 최적화된 정보를 기반으로 답변을 생성하는 챗봇 구축이 가능하다.

챗봇 사전 테스트 기능 추가로 챗봇의 성능을 효율적으로 끌어올리고 관리할 수 있는 기능도 강화됐다. 실제 고객 대응 업무에 투입하기 전 미리 테스트를 진행함으로써, 사전에 발생할 수 있는 문제점을 선제적으로 파악하고 최적화해 챗봇 완성도를 높이는 방식이다.

지속적인 업데이트 및 관리를 위한 챗봇 사용 데이터 통계도 추가했다. 스켈터랩스의 모든 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 있는 이점이 있다.

또한 완성된 챗봇의 API를 호출해 기업의 웹사이트, 위젯, 메신저 등 다양한 서비스와 통합해 확장 운영할 수 있도록 API 키 발급도 가능해진다. 벨라 큐나를 활용해 챗봇을 설계한 기업은 별도의 인프라와 자원 없이도 빠르고 효율적으로 챗봇 기능을 확장할 수 있는 것이다. 예를 들어, 기존 FAQ 고도화에 접목해 활용할 경우 정형화된 단순 정보 나열식이 아닌, 웹사이트 내 최신 정보를 기반으로 정교한 답변을 생성해 사용성을 높일 수 있다는 것이 회사 측의 설명이다.

조원규 스켈터랩스 대표는 “스켈터랩스는 LLM 기반의 수준 높은 챗봇 서비스로 사용자 경험을 개선하고, 서비스 이용의 편의성을 높이는 것을 목표로 혁신을 이어나가고 있다”며 “기업들의 LLM 도입을 적극 도와 수준 높은 비즈니스 구현에 힘이 될 수 있도록 투자를 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.

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