지원할 대화 선택
고객 지원, 지식 기반이나 다국어 채팅을 만드세요. 근거 답변, 정보 부족 처리와 안전한 담당자 전환을 안내합니다.
- 고객 지원 챗봇용 LLM API
- RAG 챗봇용 LLM API
- 다국어 챗봇용 LLM API
챗봇 활용
챗봇용 LLM API
고객 지원, 지식 기반이나 다국어 채팅을 만드세요. 근거 답변, 정보 부족 처리와 안전한 담당자 전환을 안내합니다.
운영 구현 예시
API·기본 모델·대체 설정
| 측정 항목 | 기록 항목 |
|---|---|
| 첫 토큰까지 걸리는 시간 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
| 대화 기록 비용 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
| 지시 준수 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
| 대체 경로 동작 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
전체 대화 시험
일반 질문, 모호한 요청, 정보 부족, 여러 대화 턴과 담당자 전환 사례를 포함하세요. 최종 고객 결과가 올바른지 측정하세요.
- 첫 토큰까지 걸리는 시간
- 대화 기록 비용
- 지시 준수
- 대체 경로 동작
사용 가능한 결과의 비용 측정
재시도, 도구, 검증, 상위 모델 전환과 수동 수정까지 포함하세요. 토큰 단가뿐 아니라 앱에서 채택 가능한 결과의 총비용을 비교하세요.
자주 묻는 질문
어떤 작업부터 시작하면 되나요?
대표 입력과 명확한 성공 기준이 있는 작업 중 가장 양이 많거나 위험한 것부터 시작하세요.
처음에 몇 개 모델을 시험하나요?
추천 모델과 대체 모델 하나로 시작하세요. 둘 다 품질·지연·비용 기준을 못 맞출 때만 추가하세요.
비교할 때 무엇을 같게 유지하나요?
모든 모델의 입력, 컨텍스트, 도구, 출력 한도, 검증 규칙과 종료 조건을 같게 유지하세요.
이 작업에 맞는 모델 선택
같은 앱 입력·검증 규칙으로 기본 경로와 대체 경로를 비교하세요.