AI로
고객 서비스의
미래를 만듭니다

다양한 외부·내부 데이터 소스에 연결하여 비정형 데이터를 자동 수집합니다. 스케줄 기반으로 데이터를 주기적으로 수집(Ingestion Scheduler)하고, 문서·이미지·영상 등 다양한 형식의 콘텐츠를 파싱(Content Parser)합니다. 수집된 데이터는 정규화(Data Normalizer) 및 메타데이터 추출(Metadata Extractor) 과정을 거쳐 통합 저장소에 적재(Storage Adapter)되며, API Gateway를 통해 다른 모듈과 연동됩니다.

F:Collector가 수집한 데이터를 AI 모델로 분석하여 인사이트를 도출합니다. 데이터 분류 모델로 유형별 자동 분류를 수행하고, 문서 요약기로 핵심 내용을 추출합니다. 개체명 인식기(NER)를 통해 주요 엔티티를 식별하며, Embedding Generator로 벡터 기반 유사도 검색을 지원합니다. 토픽 분석과 감성 분석을 통해 데이터의 주제와 감정 경향을 파악하여 의사결정에 활용 가능한 분석 결과를 제공합니다.

사용자의 자연어 입력을 Tokenizer와 의도 분류기, Entity Tagger로 전처리한 뒤, 컨텍스트 검색기와 템플릿 선택기를 통해 최적의 프롬프트를 구성합니다. LLM Router가 상황에 맞는 모델을 선택하고 Model Adapter와 Rate Limiter를 거쳐 응답을 생성합니다. 생성된 응답은 사실성 감지기와 응답 필터로 검증되며, 음성 인식기·음성 합성기를 통해 텍스트뿐 아니라 음성 기반 대화도 지원합니다.