[AI 마케팅] LLM과 RAG의 실제 활용사례

AI 마케팅

지난 글에서와 같이 AI 기술의 발전은 마케팅 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)과 정보 검색 및 생성(RAG) 기술은 기업과 고객의 소통을 혁신적으로 변화시키고 있다. 이번 글에서는 LLM 기반 홍보 콘텐츠 생성과 RAG를 활용한 상담 챗봇의 두 가지 사례를 알아보려고 한다.

 

1. LLM 기반 홍보 콘텐츠 생성

실제 인턴 활동을 진행했던 IT 컨설팅 회사에서는 LLM을 활용하여 자사의 블로그 포스트를 자동으로 생성하는 시스템을 도입했다. 이 시스템은 사용자가 특정 키워드, 주제 그리고 홍보 대상을 입력하면 관련된 정보를 종합적으로 수집하여 독창적이고 유의미한 글을 작성한다.  또한, LLM이 최신 트렌드를 기반으로 홍보 콘텐츠를 생성하도록 하기 위해, 검색 엔진을 추가로 연동하였다. 이러한 시스템의 도입은 기업의 콘텐츠 제작 시간을 단축하고, 다양한 주제에 대한 포스트를 지속적으로 업데이트할 수 있게 되었다.

LLM 기반 홍보 콘텐츠 생성 : 사용자 UI 예시

 

먼저, 사용자가 키워드를 입력하면 이를 기반으로 정보를 검색한다. 해당 검색 결과를 바탕으로 홍보 콘텐츠를 작성 후, 실제 사람의 검토 및 수정 과정을 통해 블로그 포스트가 완성된다.

LLM 기반 홍보 콘텐츠 생성 : 결과 예시 일부

 

LLM 기반 콘텐츠 생성의 주요 장점 중 하나는 시간과 비용 절감이다. 이전에는 콘텐츠 제작을 위해 여러 전문가의 시간을 투자해야 했지만, 이제는 LLM이 이를 대체하여 더 많은 리소스를 다른 중요한 업무에 집중할 수 있도록 한다. 또한, LLM은 다양한 스타일과 톤으로 콘텐츠를 생성할 수 있어 브랜드의 목소리를 일관되게 유지하는 데 큰 도움이 된다. 예를 들어, 기업의 공식적인 블로그에서는 전문적이고 신뢰성 있는 톤을 유지할 수 있지만, 소셜 미디어에서는 더 친근하고 캐주얼한 스타일로 글을 작성할 수 있다.

 

2. RAG를 활용한 상담 챗봇

RAG는 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 기술로 사용자의 질문에 대해 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 적절한 답변을 생성하는 방식이다. 이 기술은 특히 고객의 질문에 대한 정확한 답변을 제공하는 데 효과적이다. RAG 기술을 활용하여 개발한 고객 지원 챗봇은 고객의 질문을 이해하고, 내부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 실시간으로 답변을 제공한다. 예를 들어, 고객이 "요즘 유행하는 패션을 추천해줘"라고 질문하면, 챗봇은 데이터베이스에 저장된 최신 제품 정보를 검색하여 고객에게 현재 트렌드에 맞는 패션 아이템을 제안한다. 이렇게 제공된 답변은 고객의 관심사와 선호를 반영하여 맞춤형 추천을 할 수 있다.

출처 : https://tech.x2bee.com/

 

이러한 RAG 기반 챗봇은 24시간 언제든지 고객의 문의에 신속하게 대응할 수 있어, 고객 만족도를 높이는 데 큰 역할을 하고 있다.  이는 고객 만족도 뿐만아니라 고객 지원 팀의 부담을 줄이는 데도 기여한다. 그러나 RAG 시스템은 데이터베이스에 의존하기 때문에, 최신 정보가 반영되지 않거나 특정 질문에 대한 답변이 부족할 수 있다. 따라서 지속적인 데이터 업데이트와 관리가 필요하다.

 

3.  결론

이번 글에서는 LLM과 RAG를 활용한 두 가지 주요 사례를 살펴보았다. AI 기술의 발전은 마케팅 분야에 새로운 기회를 열어주고 있으며, 기업들은 이러한 도구들을 통해 효율성을 높이고 고객과의 소통을 강화할 수 있다. 앞으로도 LLM과 RAG의 발전이 가져올 더 많은 혁신을 기대할 수 있으며 이는 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소가 될 것이다. AI 마케팅의 미래는 더욱 밝고 기업들이 이러한 기술을 적절히 활용하는 것이 성공의 열쇠가 될 것이다.