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이커머스에서 맞춤형 추천은 고객 경험을 향상시키는 중요한 요소입니다. 많은 기업들이 AI 기반 챗봇을 통해 고객의 취향, 검색 기록, 구매 이력을 반영해 개인화된 추천을 제공하고 있습니다. 그러나 LLM은 고객의 취향과 무관한 제품을 추천을 하는 등 개별 사용자 맞춤형으로 최적화된 추천을 제공하는 데 한계가 있습니다.

LLM의 한계를 보완하는 RAG

RAG란?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 극복하기 위해 설계된 기술로, 자연어 처리(NLP) 모델에 검색 시스템을 결합하여 필요한 정보에 대한 정확한 검색과 자연스러운 답변 생성 능력을 동시에 발휘할 수 있습니다. 쉽게 말해, LLM이 정보를 생성할 때 외부 데이터를 '가져와서' 그 데이터를 기반으로 답변을 생성하는 방식입니다.

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이 방식은 LLM의 강력한 생성 능력에 외부 데이터베이스나 검색 시스템을 결합하는 것이죠. 마치 챗봇이 대답하기 전에 관련된 최신 자료를 찾아보고, 그 정보를 바탕으로 더 정확한 답을 주는 것과 같습니다.

LLM + RAG 작동 방식

LLM과 RAG의 결합은 다음과 같은 단계로 작동합니다:

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X2BEE AI Chatbot은 LLM+RAG 기반으로 고객이 원하는 정보를 빠르고 정확하게 전달하며, 챗봇을 통한 차별화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 자연어 처리와 최신 AI 알고리즘 덕분에 고객의 기대를 정확히 파악하고, 주문 취소나 옵션 변경 등 복잡한 작업도 즉각 처리합니다. 즉, 플랫폼의 운영 정책에 맞게 처리하되 가능한 고객의 편에서 처리할 수 있도록 이커머스에 최적화된 챗봇을 제공합니다.

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