생성 AI와 RAG를 활용한 고객 감정 인식 대화형 언어 모델 구축
Customer Emotion-Aware Conversational Language Model using Generative AI and Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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초록
최근 인공지능 기술과 멀티모달 데이터 처리 기술의 급속한 발전으로, 텍스트, 음성, 영상 등다양한 입력 데이터를 활용하여 사용자의 감정 상태와 상황에 맞는 응답을 제공하는 대화형 AI 시스템의 중요성이 크게 부각되고 있다. 본 연구는 검색 증강 생성 (RAG) 기술에 감정 인식 기능을 통합한 새로운 챗봇 시스템을 제안하며, 고객 상담 등 실제 서비스 환경에서 단순 텍스트 응답을 사용자의 감정 상태(예: 좌절, 긍정, 혼란)에 따라 검색 유사도 임계값을 동적으로 조정하여, 부정적 감정 시에는 세분화된 맥락 정보를 포함하고 긍정적 감정 시에는 간결한 핵심 정보를 제공한다. 고객 상담 시나리오를 대상으로 한 실험 결과, 감정 인식 정보를 반영한 시스템은 기존의RAG 기반 시스템 대비 응답의 만족도가 인간 평가자 기준 28.11%, LLM 기준 21.25% 향상된 사용자 만족도를 달성하는 등, 인간의 감정과 행동을 보다 정밀하게 이해하여 공감 능력 있는 응대를 구현할 수 있음을 입증하였다. 이러한 결과를 바탕으로 차세대 AI 기반 고객 서비스 플랫폼개발 및 인간-AI 상호작용의 새로운 발전 방향을 제시하고자 한다.
Abstract
Due to the development of artificial intelligence technology, conversational AI systems that understand and respond to human emotions are becoming increasingly important. While current AI assistants are being widely adopted across industries, technology that reflects human emotions and behaviors in conversations is still limited. This paper proposes a real-time conversational language model that considers the emotional state of the person conversing by utilizing RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology, which is used to provide customized prompts. This research aims to infer human emotions based on analysis of text and tone that occur during conversations with people, and enable emotion-based customer response. The significance of this research lies in studying and applying AI technology that understands human emotions and behaviors.