대화형 AI 영역에 변화의 바람이 불고 있습니다. SAP Conversational AI가 엔터프라이즈 챗봇 구축에 인기 있는 선택이었지만, 새로운 기술의 물결이 중심 무대를 차지하고 있습니다. 바로 대규모 언어 모델(LLM)입니다. LLM 기술을 기반으로 구축된 플랫폼인 SeaChat은 SAP Conversational AI와 같은 규칙 기반 엔진의 한계를 뛰어넘는 획기적인 접근 방식을 제공합니다. 더 매력적인 챗봇 경험을 위해 항해를 시작할 준비가 되셨나요?
SAP Conversational AI: 일꾼이지만, 과거에 갇혀 있다
SAP Conversational AI는 SAP 생태계 내에서 챗봇을 구축하는 데 있어 핵심적인 역할을 해왔습니다. 기존 SAP 솔루션과의 통합 및 로우 코드 개발 환경은 SAP 사용자를 위한 챗봇 생성을 간소화합니다. 다음은 SAP Conversational AI의 강점입니다:
- SAP 통합: 다른 SAP 솔루션과의 원활한 통합은 이미 SAP 생태계에 투자한 조직의 개발을 간소화합니다.
- 로우 코드 개발: 시각적 인터페이스를 통해 최소한의 코딩으로 챗봇을 구축할 수 있어 더 넓은 범위의 개발자가 접근할 수 있습니다.
- 다국어 지원: SAP Conversational AI는 여러 언어를 지원하여 챗봇의 도달 범위를 잠재적으로 확장할 수 있습니다.
그러나 SAP Conversational AI에는 챗봇의 기능을 저해할 수 있는 한계도 있습니다:
- 제한된 NLU: 규칙 기반 엔진으로 인해 SAP Conversational AI는 복잡한 사용자 쿼리를 이해하고 컨텍스트에 적응하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 스크립트화된 대화: SAP Conversational AI를 기반으로 구축된 챗봇과의 대화는 경직되고 미리 프로그래밍된 것처럼 느껴질 수 있으며, 자연스러운 흐름이 부족합니다.
- 잠재적인 벤더 종속: SAP 통합에 대한 높은 의존도는 SAP 생태계 외부의 비즈니스에 대한 유연성과 확장성을 제한할 수 있습니다.
SeaChat: 챗봇의 미래를 위한 항로 개척
LLM 기술로 구동되는 SeaChat은 대화형 AI의 패러다임 전환을 제공하여 기존 챗봇 플랫폼의 한계를 뛰어넘습니다:
- 고급 자연어 이해(NLU): SeaChat은 인간 언어의 뉘앙스를 이해하는 데 탁월하여 자연스럽고 컨텍스트 기반의 대화를 가능하게 합니다. 이를 통해 SeaChat은 사용자의 질문이 예상과 다르게 표현되더라도 그 의도를 이해할 수 있습니다.
- 대화형 학습: SeaChat은 사용자 상호 작용을 기반으로 끊임없이 진화하고 적응하는 지속적인 학습자입니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 점점 더 복잡한 질문을 처리할 수 있으며, 사용자의 요구가 더욱 정교해짐에 따라 챗봇이 효과적으로 유지되도록 보장합니다.
- 원활한 사용자 경험: 컨텍스트와 의도를 이해함으로써 SeaChat은 인간 상호 작용을 모방하여 보다 자연스러운 대화 흐름을 촉진합니다. 이는 사용자 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 참여율과 전환율을 높일 수도 있습니다.
다음은 SAP 사용자에게도 SeaChat이 대화형 AI의 게임 체인저가 될 수 있는 이유입니다:
- 매력적인 상호 작용: 사용자는 사람과 대화하는 듯한 챗봇을 갈망합니다. LLM으로 구동되는 SeaChat의 고급 NLU 기능은 이러한 약속을 이행하여 사용자가 SAP 생태계 내에 있든 없든 더욱 매력적이고 만족스러운 사용자 경험을 제공합니다.
- 개발 시간 단축: SAP Conversational AI는 로우 코드 인터페이스를 자랑하지만, SeaChat으로 챗봇을 구축하는 것은 LLM 기반 접근 방식 덕분에 코딩이 훨씬 덜 필요합니다. 이를 통해 개발 팀은 규칙 생성의 복잡성에 얽매이지 않고 전반적인 사용자 경험을 만드는 데 집중할 수 있습니다.
- SAP를 넘어서는 유연성: SAP Conversational AI와 달리 SeaChat은 SAP 생태계에 국한되지 않습니다. 다양한 플랫폼과 통합할 수 있어 다양한 소프트웨어 환경을 가진 조직에 더 큰 유연성을 제공합니다.
기능 비교: SAP Conversational AI vs. SeaChat
SAP Conversational AI와 SeaChat이 어떻게 비교되는지 표를 통해 자세히 살펴보겠습니다:
- 고급 자연어 이해(NLU): 시각적 인터페이스는 챗봇 생성을 간소화하여 코딩 전문 지식의 필요성을 최소화합니다.
- 대화형 학습: SeaChat은 사용자 상호 작용을 기반으로 끊임없이 진화하고 적응하는 지속적인 학습자입니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 점점 더 복잡한 질문을 처리할 수 있으며, 사용자의 요구가 더욱 정교해짐에 따라 챗봇이 효과적으로 유지되도록 보장합니다.
- 원활한 사용자 경험: 다른 AWS 서비스와의 원활한 통합은 AWS 생태계 내에서 개발을 간소화합니다.
다음은 SAP 사용자에게도 SeaChat이 대화형 AI의 게임 체인저가 될 수 있는 이유입니다:
- 매력적인 상호 작용: 사용자는 사람과 대화하는 듯한 챗봇을 갈망합니다. LLM으로 구동되는 SeaChat의 고급 NLU 기능은 이러한 약속을 이행하여 사용자가 SAP 생태계 내에 있든 없든 더욱 매력적이고 만족스러운 사용자 경험을 제공합니다.
- 개발 시간 단축: SAP Conversational AI는 로우 코드 인터페이스를 자랑하지만, SeaChat으로 챗봇을 구축하는 것은 LLM 기반 접근 방식 덕분에 코딩이 훨씬 덜 필요합니다. 이를 통해 개발 팀은 규칙 생성의 복잡성에 얽매이지 않고 전반적인 사용자 경험을 만드는 데 집중할 수 있습니다.
- SAP를 넘어서는 유연성: SAP Conversational AI와 달리 SeaChat은 SAP 생태계에 국한되지 않습니다. 다양한 플랫폼과 통합할 수 있어 다양한 소프트웨어 환경을 가진 조직에 더 큰 유연성을 제공합니다.
기능 비교: SAP Conversational AI vs. SeaChat
SAP Conversational AI와 SeaChat이 어떻게 비교되는지 표를 통해 자세히 살펴보겠습니다:
SeaChat vs. SAP Conversational AI
연구에 따르면 의도/개체 기반 NLU와 LLM 기반 NLU의 차이는 수백만에 달합니다. 훈련 예시 측면에서 630,000개 예시와 32개에 불과합니다. 훈련 데이터 요구 사항의 이러한 극적인 감소는 GenAI/LLM 기반 NLU를 채택하는 기업에 상당한 비용 절감 효과를 가져옵니다.
평결
대화형 AI 영역에서 SeaChat은 SAP Conversational AI를 능가하는 원활한 통합, 광범위한 사용자 정의 옵션 및 내장 분석 도구를 제공하며 최고의 선택으로 부상합니다. 대화형 AI 게임을 향상시키고 탁월한 사용자 경험을 제공하고자 한다면 SeaChat을 채택할 때입니다. 대화를 변화시킬 준비가 되셨나요? 오늘 SeaChat을 채택하고 대화형 AI의 미래를 경험하세요.
