AGI 시대의 챗봇 UX 주요 변화
AGI 시대, 챗봇 UX는 어떻게 달라져야 하는가?Google DeepMind는 Post-AGI Research Scientist를 공개 채용했습니다. 이는 AGI를 넘어 “AGI 이후의 세상”, 즉 인간과 유사한 범용 지능을 가진 AI와 어떻게 공존할 것인가에 대한 연구의 시작을 의미합니다. “Post-AGI”를 준비하는 지금, 우리는 어떤 챗봇 경험을 설계해야 할까? 사용자 중심의 설계사용자 프로파일링: 연령, 언어 수준, 관심사, 이전 대화 히스토리를 바탕으로 맞춤 대화 흐름 제공컨텍스트 인지: 사용자가 이미 제공한 정보를 재활용하여 불필요한 반복을 줄이고 대화 만족도를 높입니다심리학적 설계: 친근한 톤, 긍정 강화 메시지, 공감 표현 등을 통해 몰입도를 높이고 이탈률을 낮춥니다텍스트를 넘어선 커뮤..
[GenAI] LangChain을 활용한 RAG 기반 경제 교육 및 투자 분석 AI 챗봇 서비스
청소년을 위한 주식 투자 교육, TeensMate – AI 챗봇 시스템1. 문제 상황: 청소년 주식 투자 관심도 증가와 부족한 금융 교육최근 한국에서 청소년들의 주식 투자에 대한 관심이 급격히 증가하고 있습니다. 특히, 2019년부터 2022년까지 10대의 주식 계좌 개설 수가 3.7배 증가하며, 청소년들이 투자의 세계에 발을 들여놓고 있습니다. 하지만 주식 투자에 대한 관심도가 높아진 반면, 금융 이해력은 여전히 낮은 수준에 머물러 있습니다.2023년 현재, 청소년들의 금융 이해력은 평균 60점에 그치며, 2013년보다 개선되었지만 여전히 금융 교육의 필요성이 큽니다. 청소년들은 금융 관련 용어나 투자 상품에 대한 기본적인 이해가 부족하고, 그로 인해 합리적인 투자 판단을 내리는 데 어려움을 겪고 있습..
[GenAI] 검색 증강 생성 (RAG)이란 무엇인가요?
RAG에 앞서, Foundation Model이란?Foundation Model은 대규모의 비정형/비지도 데이터를 기반으로 학습된 AI 신경망 모델로, 다양한 작업에 범용적으로 적용될 수 있는 기반 모델을 의미합니다. 기존의 목적 지향적 모델들과 달리, 한 번의 학습으로 다양한 다운스트림 태스크(예: 번역, 요약, 이미지 분석, 질의응답 등)에 소량의 튜닝만으로 적용 가능하다는 점이 가장 큰 특징입니다.데이터: 대부분 라벨 없는 방대한 텍스트, 이미지, 영상 등 비정형 데이터.학습 방식: 주로 자가(supervised) 학습 또는 비지도(unsupervised) 학습.활용 범위: 언어 → 영상 → 멀티모달 → 물리 기반 AI까지 빠르게 확장 중.GPT, BERT, PaLM, LLaMA, Claude 등이..