기존 5개 디지털 서비스를 LLM 기반 AI 챗봇·에이전트로 단계적으로 전환하는 12개월 구현 프로젝트의 핵심 설계 산출물 6종입니다.
현황 진단에서 12개월 로드맵까지, 설계 산출물을 순서대로 살펴봅니다.
채널이 각각 따로 움직여 이용자가 직접 조합해야 하는 구조입니다.
답만 하는 챗봇에서, 대신 실행하는 에이전트로 — 6개 영역에서 가치가 발생합니다.
외부 데이터 소스부터 사용자 가치까지, 허브 하나가 전체 흐름을 조율합니다.
한 문장의 발화가 실행 가능한 Tool Call로 바뀌기까지의 처리 순서입니다.
되묻기를 언제 발동할지 숫자로 정의해 두면, 도메인이 늘어도 규칙은 그대로 갑니다.
{
"intent": "route_search | schedule_query |
call_service | transfer_check",
"confidence": 0.0,
"language": "ko | en | zh | ja",
"slots": {
"departure": { "value": null, "confidence": 0.0 },
"destination": { "value": null, "confidence": 0.0 },
"time": { "value": null, "confidence": 0.0 },
"mode": { "value": null, "confidence": 0.0 },
"condition": { "value": null, "confidence": 0.0 }
},
"missing_required": [],
"next_action": "clarify | tool_call"
}| 슬롯 | 임계값 | 미달 시 처리 |
|---|---|---|
| 출발지 (departure) | < 0.80 | 필수값 — 되묻기 발동 |
| 도착지 (destination) | < 0.80 | 필수값 — 되묻기 발동 |
| 이동수단 (mode) | < 0.60 | 기본값(지하철) 추론 대체 |
| 교통약자 조건 | 무관 | 항상 확인 응답 생성 (민감) |
지연을 예측하고, 혼잡을 분류하고, 이상을 잡아냅니다.
실시간 스트리밍과 대용량 배치를 나눠 처리하고, 서빙 단계에서 다시 합칩니다.
선제 알림이 의미를 갖는 시간 안에 응답하려면, 구간별 예산을 먼저 정해야 합니다.
2026년 5월 착수 → 2027년 4월 전체 서비스 오픈. 단계마다 검증 지표를 하나씩 걸어 둡니다.
먼저 데이터가 흐르는 길을 만들고, 그 위에 대화 엔진을 올립니다.
묻기 전에 알려주는 단계를 거쳐, 대신 실행하는 단계로 넘어갑니다.
사람이 사후에 입력하던 고장 이력을, 이상 감지 모델이 실시간으로 채웁니다.
6종 산출물이 하나의 목표를 향합니다 — 5개 채널을 단일 AI 접점으로.