최근 몇 년간 AI 챗봇은 고객 상담부터 개인 비서 역할까지 여러 분야에서 많이 쓰이며 빠르게 발전하고 있습니다. AI 챗봇을 잘 만들려면 여러 기술이 필요한데, 그 중에서 세 가지 기술이 특히 중요합니다.

1. Generative UI: 사용자와 대화하는 화면을 만드는 기술
2. 대형 언어 모델(LLM): 사람처럼 글을 이해하고 쓰는 AI
3. RAG: 필요한 정보를 찾아 대답하는 기술

이 글에서는 각 기술이 AI 챗봇을 만드는 데 어떻게 사용되는지 소개하겠습니다.

1. Generative UI (생성형 UI)

Generative UI는 AI가 사용자 인터페이스(UI)를 동적으로 생성하는 기술입니다. 사용자의 입력에 따라 인터페이스 구성 요소나 콘텐츠가 실시간으로 변경되며, 사용자가 더욱 직관적이고 유연한 방식으로 AI와 상호작용할 수 있게 해줍니다.

기존에 디자이너와 개발자가 만들어 놓은 선언적 UI를 모든 사용자가 같이 경험했다면, 생성형 UI는 사용자의 입력, 인터렉션 등 행동에 따라 서로 다른 UI를 경험하게 된다는 것이 기존의 UI와 생성형 UI의 다른점입니다.

Generative UI가 AI 챗봇에서 어떻게 활용되는가?

• 맞춤형 인터페이스 생성: 사용자의 질문에 따라 AI가 대화 흐름을 분석하고 필요한 인터페이스 요소(예: 버튼, 텍스트 상자)를 실시간으로 생성합니다. 이는 사용자가 원하는 정보를 더 쉽게 얻을 수 있도록 돕습니다.

• 다양한 대화 흐름 지원: 다양한 사용자 요구를 처리할 수 있도록 챗봇의 인터페이스가 상황에 맞게 적응합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품을 문의하면 AI가 관련 제품 정보를 보여주는 맞춤형 UI를 자동으로 생성할 수 있습니다.

• 대화형 경험 향상: Generative UI를 통해 AI는 단순한 텍스트 기반 응답이 아니라 시각적 요소와 대화 흐름을 결합한 더 풍부한 경험을 제공할 수 있습니다.

Generative UI의 구현

ai chatbot에 generative ui를 구현하는 것은 기술적으로 도전적인 일입니다. 사용자의 질문과 LLM의 답변이 모두 텍스트이기 때문에, LLM의 답변을 이해하고, 이에 따라 어떤 UI 컴포넌트를 사용할지 선택할 필요가 있습니다. Vercel ai sdk와 같은 라이브러리는 이러한 AI 기반 인터페이스를 구축하는데 필요한 기능을 제공합니다.

2. LLM (Large Language Model, 대형 언어 모델)

LLM은 자연어 처리의 핵심 기술로, AI 챗봇이 사람처럼 자연스럽게 대화를 이해하고 생성하는 데 필수적인 역할을 합니다. 최신 LLM은 그저 텍스트 응답을 생성하는 것에 그치지 않고, Function Calling이라는 새로운 기능을 통해 더욱 다재다능한 인터랙션을 지원합니다. 이 기능은 Generative UI와 긴밀하게 연결되어 AI가 사용자에게 맞춤형 인터페이스를 동적으로 생성하고, 그 인터페이스를 통해 사용자 경험을 강화할 수 있도록 돕습니다.

Function Calling이란?

Function Calling은 LLM이 단순히 대화 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 특정 함수나 API를 호출하여 외부 작업을 수행하도록 할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 AI는 실제로 시스템 기능을 작동시켜, 데이터를 처리하거나 특정 동작을 수행하게 만들 수 있습니다. 즉, LLM이 사용자의 요청에 맞는 함수나 명령을 호출해 더 정교한 상호작용이 가능합니다.

Function Calling이 Generative UI와 연결되는 방식

Function Calling을 통해 LLM은 사용자의 대화 맥락에 맞춰 적절한 UI 요소를 생성하거나 동적으로 변형할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 대화 중 특정 작업을 요청하면, AI는 그 작업에 맞는 UI 컴포넌트를 실시간으로 생성해 사용자에게 제공할 수 있습니다. 이 과정을 통해 Generative UI와 LLM이 긴밀하게 협력하게 됩니다.

a. 동적 UI 생성

Function Calling을 통해 LLM은 사용자가 요청한 작업에 맞는 UI를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 AI 챗봇에 특정 제품을 찾으라고 하면, LLM은 제품 목록을 보여주는 UI 컴포넌트를 호출해 Generative UI를 동적으로 생성할 수 있습니다.

대화 예시:

• 사용자: "추천하는 노트북을 보여줘."

• LLM: Function Calling을 통해 제품 추천 API를 호출한 후, Generative UI로 노트북 리스트를 카드 형태의 UI로 보여줌.

• 결과: 사용자는 시각적으로 정리된 제품 목록을 받아보고, 선택할 수 있는 버튼이나 더 많은 정보를 볼 수 있는 링크 등 동적 요소들이 생성됨.

b. 사용자 인터랙션에 따른 UI 업데이트

LLM은 Function Calling을 이용해 사용자의 추가 요청에 맞춰 UI를 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 사용자가 특정 버튼을 클릭하면 LLM이 다시 함수를 호출해 새로운 정보를 불러오거나, UI의 레이아웃을 변경해주는 방식으로 사용자 경험을 향상시킵니다.

대화 예시:

• 사용자: "이 노트북의 상세 정보를 보여줘."

• LLM: 제품 세부 정보를 API에서 불러오는 함수를 호출하여, 해당 제품의 세부 사양을 보여주는 UI로 즉시 업데이트.

• 결과: 기존의 간단한 리스트가 확장되어 더 많은 정보가 제공됨.

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI 챗봇이 대화를 보다 정확하게 수행하도록 돕는 기술입니다. LLM이 내부적으로 학습한 정보에만 의존하는 대신, RAG는 외부에서 실시간으로 정보를 검색하여 그 데이터를 바탕으로 답변을 생성합니다.

RAG 미적용 챗봇 대화 흐름:

• 사용자: "최근 AI 기술 관련 뉴스가 있나요?"

• AI 챗봇: "AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 많은 기업들이 AI를 적용해 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있으며, 특히 자율주행, 의료, 엔터테인먼트에서 큰 성과를 보고 있습니다."

이 응답은 일반적인 정보로, 최신 뉴스에 대한 구체적인 답변을 제공하지 않습니다. 사전 학습된 지식에만 의존하기 때문에 최신 트렌드에 대한 정보가 부족합니다.

RAG 적용 챗봇 대화 흐름:

• 사용자: "최근 AI 기술 관련 뉴스가 있나요?"

• AI 챗봇 (RAG 적용): "최근 2024년 8월에 발표된 AI 기술 보고서에 따르면, 생성형 AI와 관련된 기술이 금융 및 의료 산업에서 빠르게 도입되고 있습니다. 특히, AI 기반 금융 사기 탐지 시스템이 큰 주목을 받고 있으며, 의료 영상 분석에 AI 기술을 적용해 진단 정확도를 높이는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 또한, 최근 논문에서는 멀티모달 AI 기술이 큰 발전을 이루고 있어, 텍스트와 이미지를 결합한 새로운 AI 애플리케이션이 곧 출시될 예정입니다."

이 응답은 최신 정보를 바탕으로 제공합니다. 따라서 RAG를 적용한 챗봇은 실시간으로 업데이트된 정보를 기반으로 구체적인 답변을 생성할 수 있습니다.

RAG의 구현 방법

DB, 문서 등 다양한 형태의 정보에서 사용자의 입력과 연관된 정보를 추출하기 위해서 벡터 데이터베이스를 사용하게 됩니다. 벡터는 정보를 숫자로 치환한 값이고, 이런 벡터를 저장한 공간을 벡터 데이터베이스라고 합니다. 서로 비슷한 의미를 가진 정보는 서로 가까운 벡터로 변환됩니다.

사용자가 질문을 하면, 이 질문 역시 벡터로 변환 합니다. 그리고 이 질문벡터와 가장 가까운 벡터를 찾아서 LLM의 답변을 위한 데이터로 사용하게 됩니다. 이 과정을 유사도 검색이라고 부릅니다.

LLM은 이렇게 검색된 데이터를 바탕으로 사용자 질문에 더욱 구체적이고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

결론

Generative UI, LLM, 그리고 RAG는 현대 AI 챗봇을 만드는 데 필수적인 기술입니다. Generative UI는 사용자가 더 직관적이고 유연하게 챗봇과 상호작용할 수 있도록 돕고, LLM은 사람처럼 자연스러운 대화를 가능하게 하며, RAG는 정확하고 최신의 정보를 제공할 수 있게 합니다.

이 세 가지 기술을 결합하여 구현한 AI 챗봇은 사용자에게 더욱 유용하고 매력적인 경험을 제공하며, 서비스의 질을 한층 더 높여줍니다.

챗봇 기술은 계속 발전하고 있으며, 앞으로도 더 많은 혁신이 기대됩니다. 이와 같은 기술들을 이해하고 활용하는 것이 AI 챗봇 서비스를 성공적으로 개발하는 중요한 열쇠가 될 것입니다.

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