RAG와 Human Handoff를 활용한 AI 지원 에이전트 만들기

고객 지원은 agentic AI의 부상과 함께 빠르게 진화하고 있습니다. 질문에 정확하게 답변하고 언제 물러나야 할지 아는 지능형 봇을 구축하는 것은 현대 제품 개발의 필수 기술입니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 SaaS 환경에 맞춤화된 AI 기반 고객 지원 에이전트를 설계하고 구현하는 방법을 배웁니다. 기초적인 AI 개념부터 시작하여, 언어 모델을 자체 데이터에 연결하고 상담원 개입을 위한 신뢰할 수 있는 fallback 메커니즘을 만드는 방법을 탐구합니다. - agentic AI와 현대 언어 모델의 기초를 이해합니다. - 커스텀 데이터를 사용하여 질문에 답변하는 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 파이프라인을 구축합니다. - 기본적인 vector database 개념을 사용하여 정보를 효과적으로 저장하고 검색합니다. - 복잡한 고객 에스컬레이션을 위한 원활한 human handoff 워크플로우를 설계합니다. - 정확하고 안전한 에이전트 응답을 보장하기 위해 prompt engineering 기법을 적용합니다. 이 코스는 주요 AI 용어에 대한 오해를 푸는 것으로 시작하여 현대적인 지원 봇의 아키텍처를 안내합니다. 사용자 쿼리를 라우팅하고, 컨텍스트를 관리하며, 에스컬레이션을 처리하는 방법을 보여주는 실용적인 예시와 서면 연습 문제를 읽게 됩니다. 이 코스는 초보자, 예비 제품 개발자, 기술 지원 담당자를 위해 설계되었으며 사전 AI 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기 시작하여 첫 번째 지능형 고객 지원 에이전트를 구축해 보세요.