Customer Emotion-Aware Conversational Language Model using Generative AI and Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Sung-Hyun Jee · Journal of the Korea Society of Computer and Information · 2025
최근 인공지능 기술과 멀티모달 데이터 처리 기술의 급속한 발전으로, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 입력 데이터를 활용하여 사용자의 감정 상태와 상황에 맞는 응답을 제공하는 대화형 AI 시스템의 중요성이 크게 부각되고 있다. 본 연구는 검색 증강 생성 (RAG) 기술에 감정 인식 기능을 통합한 새로운 챗봇 시스템을 제안하며, 고객 상담 등 실제 서비스 환경에서 단순 텍스트 응답을 사용자의 감정 상태(예: 좌절, 긍정, 혼란)에 따라 검색 유사도 임계값을 동적으로 조정하여, 부정적 감정 시에는 세분화된 맥락 정보를 포함하고 긍정적 감정 시에는 간결한 핵심 정보를 제공한다. 고객 상담 시나리오를 대상으로 한 실험 결과, 감정 인식 정보를 반영한 시스템은 기존의 RAG 기반 시스템 대비 응답의 만족도가 인간 평가자 기준 28.11%, LLM 기준 21.25% 향상된 사용자 만족도를 달성하는 등, 인간의 감정과 행동을 보다 정밀하게 이해하여 공감 능력 있는 응대를 구현할 수 있음을 입증하였다. 이러한 결과를 바탕으로 차세대 AI 기반 고객 서비스 플랫폼 개발 및 인간-AI 상호작용의 새로운 발전 방향을 제시하고자 한다.