[기업 LLM 연동 AI 애플리케이션 개발]

LLM 연동 AI 애플리케이션 개발에 관심이 있는 기업들은, 이미 대표적인 서비스나 앱이 있다. 이런 서비스나 앱에 LLM 공급자의 AI 서비스를 더해 기능을 더 낫게 하고 싶어한다. 기업이 하고자 하는 궁극은, AI 서비스를 통해 고객을 더 많이 확보하거나 고객들이 좀 더 쉽게 서비스에 접근하고 사용하게 하고 싶은 것이다.

LLM AI 서비스의 UX는 챗 이다. 기업 서비스는 고객을 맞이하는 UX로 챗을 사용하는 것이다. 단순한 챗이 아니라 고객이 뭘 하고자 하는지 의도를 잘 파악하는 챗 이어야 한다. 챗 하는 사용자의 의도를 정확히 파악해, 기업이 제공하는 서비스로 잘 연결해야 한다.

연결된 서비스 사용이 좀 길거나 복잡하다면, 중간 중간 이 과정을 작게 반복하는 챗이 등장하도록 해야 한다.

기업 서비스와 LLM AI 서비스 연동 개발을 할 때

– UX는 챗 이다.

– 기업 제공 서비스 기능(서비스 페이지)들을 파악하고, 기능에 대응 되는 고객 의도와 내용을 파악해야 한다.

– 고객이 의도와 내용을 잘 표현할 수 있도록, 제공해야 하는 도움 문구들을 파악해야 한다.

– 의도가 좀 더 작은 의도들로 구성되는 경우, 의도 흐름을 파악해야 한다.

[구글 Dialogflow]

구글, 그냥 대단해 진 게 아니다. 필요한 것을 콕 하고 집어내는 쪽 집게다.

Dialogflow는 이를 위해 등장한 것?

Dialogflow, 이름 잘 지었다. 무엇이 필요 한지를 명확히 짚었다.

Dialogflow는 웹이나 모바일이나 기기나 봇과 같은 다양한 환경에서 챗 UX를 쉽게 만들 수 있도록 하는 것이라고 한다. Dialogflow를 통해 사용자에게 제품과 상호 작용할 수 있는 새롭고 흥미로운 방법을 제공한다고 한다. LLM AI 서비스 연동, 기업 서비스 페이지들의 UI/UX는 모두 챗 방식이 된다는 판단이 섰다는 것.

챗 기본은 텍스트나 음성이니, 이에 대한 지원은 기본이 되어야 한다.

앞으로 검색은 이런 수준이 되지 않을까? 검색하면 의도를 파악하고, 의도를 만족 시켜줄 기업 서비스로 연결!

기업 소프트웨어 개발에 SI가 여전한 것을 보면, Dialogflow 기능도 클라우드 보다는 SI의 기능 목록에 포함되겠지?