AI 에이전트 평가, 업무 자동화 전에 검증 기준부터 세워야 합니다
AI 에이전트는 단순한 답변 생성을 넘어 다양한 업무를 자동으로 수행합니다. 따라서 실제 운영에서는 답변 정확도뿐 아니라 작업 수행 과정과 결과까지 함께 평가해야 합니다. 이번 글에서는 AI 에이전트 도입 전에 점검해야 할 평가 기준과 실패 케이스 관리, 검수 구조를 소개합니다.
국내 대형 통신사 AICC 운영 사례로 보는 챗봇·콜봇 품질 관리 방법
AICC 구축 이후 운영 단계에서 발생하는 의도 미인식 문제를 어떻게 관리해야 할까요? 국내 대형 통신사 운영 사례를 바탕으로 고객 발화 분석부터 개선안 도출, 테스트, 배포까지 챗봇·콜봇 품질 관리 방법을 소개합니다.
RAG 챗봇 성능 문제? 데이터 설계에 답이 있다 — RAG 챗봇 성능을 좌우하는 데이터 설계 프레임워크
RAG 챗봇 성능 저하의 원인은 모델이 아닌 데이터에 있습니다. 이번 콘텐츠를 통해 챗봇의 실패 패턴과 이를 해결하는 텍스트넷의 5단계 데이터 설계 프레임워크, 자가진단 체크리스트까지 한 번에 확인해보세요.
AI 서비스, 구축보다 운영이 더 중요한 이유
AI 서비스는 구축으로 끝나지 않습니다. 데이터, 사용자, 환경이 계속 변화하는 상황에서 많은 기업이 운영 단계에서 어려움을 겪습니다. 본 글에서는 수동적인 영향 분석, 테스트, 문제 대응에서 발생하는 병목을 짚고, 이를 해결하기 위한 운영 구조화와 반복 루프 기반 접근법을 소개합니다.