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자료유형
학술저널
저자정보
최남규 ((주)이아이씨엔) 이혜은 (아주대학교 산업공학과) 전병욱 ((주)이아이씨엔) 박재일 (아주대학교)
저널정보
한국경영공학회 한국경영공학회지 한국경영공학회지 제29권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
85 - 98 (14page)

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Purpose : Our goal is to propose an efficient and scalable Q&A bot platform. This platform is designed to enhance LLM performance and streamline chatbot construction by integrating various hight-quality libraries and development tools. Additionally, we aim to create an application that allows for immediate correction of chatbot responses if they are incorrect. Methods :We apply concepts such as Multi LLM, multi RAG, and multi embedding. Additionally, we integrate a similarity-based Chatbot by invoking the similarity document retrieval module in the RAG-based LLM platform. Results : We enabled the RAG-based LLM to generate responses by first uploading documents without scenario registration. Additionally, to address cases where LLM couldn't respond, we registered query-response sets in the intent, facilitating easy correction of Chatbot responses. Conclusion : We propose a flexible Chatbot architecture. Current research lacks prompt responses to LLM errors, and traditional Chatbots need retraining for intent changes. We suggest integrating a learning-free Chatbot for instant error conrrection during chats, with reporting and rectifying measures.
#LLM #RAG #Chatbot #Q& #A bot #Fine-tuning

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