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RAG 상담 챗봇 구축

가진 문서와 FAQ를 근거로 답하고, 답하기 어려우면 상담원에게 넘기는 상담 챗봇을 만들어 홈페이지에 붙입니다. 직접 만들어 운영하는 챗봇 빌더 Flow에서 쓰는 방식 그대로, 왜 그렇게 답했는지 기록이 남는 데까지 만듭니다.

「외주 서비스 · RAG 상담 챗봇 구축 · 가진 문서로 답하고, 어려우면 상담원에게」 옆에 「질문 하나가 지나는 길」: 질문 → 의도 분류 → 지식 검색(문서·FAQ) → AI 답변 → 가드레일, 확신이 낮거나 방문자가 원하면 상담원 넘김.

이런 분께 맞습니다

  • 같은 문의에 매번 사람이 답하고 있어, 안내 문서·FAQ로 먼저 답하게 하고 싶은 팀
  • 챗봇이 문서에 없는 내용을 지어낼까 봐 도입을 미루고 있는 회사
  • 주문 조회·예약처럼 사내 시스템을 불러야 끝나는 문의가 많은 경우
  • 챗봇을 이미 붙였지만 왜 그렇게 답했는지 알 수 없어 고치지 못하는 경우

해 드리는 일

  • 상담 흐름 설계 — 질문의 의도를 나누고, 조건에 따라 갈래를 정하고, 지식 검색·AI 답변·도구 호출·상담원 넘김을 노드와 선으로 잇습니다. 흐름은 그림으로 남아 나중에 고칠 곳을 바로 찾을 수 있습니다.
  • 문서 지식 검색 — 올린 문서를 지식그래프로 구조화하고(GraphRAG, pgvector) 질문마다 근거를 찾아 답합니다. 문서는 관리 화면에서 직접 바꿉니다.
  • 상담원 넘김과 가드레일 — 확신이 낮거나 방문자가 원하면 대화를 상담원에게 넘기고, 상담원이 같은 창에서 이어 답합니다. 답하면 안 되는 질문과 금지 표현은 막거나 고쳐 씁니다.
  • 사내 시스템 연결 — 허용한 도메인의 HTTPS API를 흐름에서 불러 주문 조회·예약 같은 문의를 끝까지 처리합니다.
  • 시험과 운영 — 배포 전에 초안 그대로 시험 대화를 하고, 운영 중에는 한 턴마다 노드별 입력·출력·분기 이유·토큰·비용·걸린 시간을 남깁니다. 모델 공급자는 고객사 키로 쓸 수 있고, 챗봇을 넣을 도메인을 정해 둡니다.
방문자 질문이 의도 분류를 거쳐 세 갈래로 나뉩니다. 문서로 답할 질문은 지식 검색 → AI 답변 → 가드레일, 사내 시스템이 필요한 문의는 HTTP 도구 → AI 답변 → 가드레일, 확신이 낮거나 사람을 원하면 상담원 넘김. 아래에 한 턴마다 남는 판단 기록 설명이 있습니다.
Flow에서 쓰는 상담 흐름 구조를 단순하게 옮겨 그린 그림입니다(실제 화면 아님). 한 턴마다 노드별 판단 기록이 남습니다.

진행 방식

  1. 상담 — 지금 들어오는 문의와 근거로 쓸 문서, 연결할 시스템을 듣습니다.
  2. 범위 정의 — 상담 흐름, 넣을 문서, 상담원에게 넘길 조건, 부를 API를 문서로 정하고 견적을 드립니다.
  3. 주 단위 시연 — 매주 실제 문의를 시험 대화로 돌려 답과 판단 기록을 함께 봅니다.
  4. 납품 — Flow 위에 고객사 전용 공간을 만들어 드리거나, 고객 서버에 따로 구축합니다. 어느 쪽이든 챗봇을 홈페이지에 붙이고, 흐름·문서를 고치는 법과 운영 문서를 넘깁니다.
  5. 운영 지원 — 판단 기록을 보며 틀린 답을 고치고, 문서와 흐름을 늘리는 일을 돕습니다.

실제 사례

문의

가격은 문서 양과 연결할 시스템에 따라 정합니다. 지금 받는 문의와 근거로 쓸 문서를 적어 보내 주시면 영업일 1일 안에 답합니다.

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