Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/6/ko: Difference between revisions

Latest revision as of 07:19, 20 February 2025

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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

Chatbots are increasingly becoming an extension of search tools in companies for finding relevant information. Whether it’s HR benefits, IT help, sales queries, or engineering issues, enterprise chatbots are now go-to productivity tools. Before the debut of OpenAI’s Chat-GPT ([[#bib.bib2|2]]) in November 2022, companies relied on internally developed chatbots based on dialog flows. Such bots required extensive training for intent understanding and meticulous orchestration for response generation and yet could only provide extractive answers at best. These early bots, built on dialog management systems paired with information retrieval and question answering (IRQA) solutions were fragile and limited in capability. While previous generation language models and GPT models existed, they lacked the accuracy, robustness, and reliability needed for broad enterprise use ([[#bib.bib5|5]]).

챗봇은 기업 내에서 관련 정보를 찾기 위한 검색 도구의 확장으로 점점 더 자리 잡고 있습니다. 인사 혜택, IT 지원, 판매 문의, 엔지니어링 문제 등 어떤 것이든, 기업용 챗봇은 이제 생산성을 높이는 도구로 자리 잡았습니다. 2022년 11월 OpenAI의 Chat-GPT(2)가 등장하기 전까지, 기업들은 대화 흐름을 기반으로 한 내부 개발 챗봇에 의존했습니다. 이러한 봇은 의도 이해를 위한 광범위한 훈련과 응답 생성에 대한 세심한 조정이 필요했으며, 최선의 경우에도 추출적 답변만 제공할 수 있었습니다. 정보 검색 및 질문 응답(IRQA) 솔루션과 결합된 대화 관리 시스템을 기반으로 구축된 초기 봇들은 취약하고 기능이 제한적이었습니다. 이전 세대의 언어 모델과 GPT 모델이 존재했지만, 광범위한 기업 사용에 필요한 정확성, 견고성, 신뢰성이 부족했습니다(5).