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[AI] 채널톡 ALF, RAG를 선도할 수 있는 이유
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AI 핵심 요약
채널톡의 상담 AI ALF는 FAQ와 문서 정보를 활용하는 RAG가 주요 답변 경로인 만큼, 문서 구조를 보존한 청킹과 검색·생성 단계의 개선으로 답변 품질을 높여 왔습니다. 특히 상담 답변의 신뢰성을 위해 검색된 컨텍스트가 질문 해결에 도움이 되는지와 답변이 그 컨텍스트에 충실한지를 팩트 체크 단계에서 확인합니다. 앞으로는 문서뿐 아니라 이미지, 웹사이트, PDF, 스프레드시트 등으로 데이터 소스를 넓히고, 상품 테이블에는 의미 있는 컬럼의 고유 셀 값을 벡터 검색한 뒤 SQL로 관련 행을 조회하는 에이전틱 RAG 방식을 제안합니다. 데이터 형태에 맞춰 검색 단위를 설계하고 평가셋으로 변경을 검증하는 것이 RAG 품질을 높이는 핵심이라는 점을 강조합니다.
- 문서 청킹은 제목·헤딩 등 구조를 보존하고, 청크 사이에 오버랩을 두며, 임베딩 모델에 맞는 길이를 실험으로 정하세요.
- 청킹이나 검색 방식을 바꿀 때는 평가셋으로 회귀 성능을 확인해야 다른 영역의 품질 저하를 발견할 수 있습니다.
- 상담 RAG에서는 답변의 질문 해결 여부뿐 아니라 검색 컨텍스트와의 관련성 및 답변의 근거 충실도를 함께 검증하는 것이 중요합니다.
- 테이블 검색은 모든 행을 통째로 임베딩하기보다 의미 있는 컬럼의 고유 셀 값을 검색한 뒤, 해당 값으로 SQL을 구성해 행을 조회할 수 있습니다.
소개
[문서 중심 RAG를 넘어, ALF RAG 2.0] 채팅 상담 봇 ALF가 고객들에게 선택받는 이유가 무엇일까요? ALF에서 주요 기술 중 하나인 RAG 구축 방법과 앞으로 나아가고자 하는 방향을 공유드립니다.
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AI에이전트 개발