공공기관용 맞춤형 ChatGPT,LLM,RAG 연구개발

"고객상담, 문의사항 답변 등 CS업무를 AI챗봇으로 대신하세요"

(병원, 금융기관, 쇼핑몰, 정부기관 등에 맞춤형으로 제공 가능)

"ChatGPT,LLM 기반의 AI 챗봇 모델을 정부기관, 기업체에 맞춤형으로 제작해드립니다(연구용 모델도 제작가능)"

"원하시는 모든 기능에 맞춰진 AI챗봇을 제작해 드립니다!"

(자체 기술력으로 정교하게 커스터마이징 된 챗봇 제공 가능)

대기업,정부기관도 의뢰하는 AI챗봇 전문가!

"고품질"의 결과물이 아니면 비용을 받지 않겠습니다 !

"경력 10년 이상의 개발 및 연구 경험을 가진 분들과 함께 진행합니다"

※ 주의!! "고품질 결과 "제공을 위해 제한된 양의 주문만 받고 있습니다.

# 7년간 200건 이상 자연어처리/빅데이터 프로젝트 진행(만족도 100%)

# 크몽 프라임 전문가 (상위 2%)

https://kmong.com/gig/345782

(해피AI 언론보도 자료)

https://www.psnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=2066949

-------------------

[경력]

공공기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (18~21)

AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 (21~)

AI/자연어처리 전문기업 해피NLP 대표(23~)

퍼블릭뉴스 생성AI칼럼니스트(23~)

-------------------

[학력 ]

동국대학교 AI대학원 박사과정(생성형 AI 및 거대 언어모델(LLM)전공)

-------------------

[교육 및 강의]

단국대학교 빅데이터 전문가 과정 특강(’22.08,’22.11, 디지털 미래인재 양성 프로그램)

파이썬을 활용한 리뷰 분석 실습(‘23.07~인프런)

파이썬을 활용한 텍스트마이닝 기법강의(‘23.02~인프런)

ChatGPT을 활용한 파이썬강의(‘23.08~인프런)

이외에도 다수의 개인 강의 진행

[블로그]

자연어처리 전문 N블로그 운영 (해피NLP의 자연어처리)

-------------------

이젠 인력이 아닌 CS전용 AI 챗봇을 도입해 보시는게 어떠실까요?

쇼핑몰 등 다양한 분야에서 고객응대 CS 관리를 인력에 의존해 왔다면, 매출 증가와 함께 이제는 관리 부담이 커짐을 느끼셨을 겁니다.

공공기관, 기업에서도 복잡한 절차와 다양한 문의를 사람이 일일이 효과적으로 대응하기에는 인력교육과 유지관리가 쉽지 않습니다.

인력을 통한 CS 관리는 생각보다 복잡한 일입니다. 퇴사율이 높고 지속적인 교육이 필요한 현실에서, 우수한 CS 팀을 유지하고 관리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

'CS 직원 채용'이나 'CS 대행업체'를 통한 아웃소싱 역시 많은 고민을 안겨줍니다.

마치 중요한 업무를 타인에게 맡기는 듯한 느낌으로, 신뢰에 대한 우려가 생기기 마련입니다.

본 서비스는 CS 전용 AI 챗봇을 제공하여 기업,쇼핑몰 등에서의 CS 관리 과정을 간소화하며, 시간과 비용을 절약하는 동시에 고객 만족도를 높일 수 있는 효율적인 솔루션을 제공합니다.

CS전용 챗봇의 장점은 다음과 같습니다.

- 시간 제약 없는 서비스: 24시간 365일 동안 시간에 구애받지 않고 언제든지 문의가능합니다.

- 친절함: AI 챗봇은 스트레스를 받지 않아 항상 일관된 친절함으로 응답합니다.

- 고객데이터 학습: AI챗봇은 고객들의 문의사하와 피드백 자료를 학습하여 답해줍니다. 지속적인 업그레이드도 가능합니다.

- 비용 효율성: 인건비, 교육비, 퇴직금 등 인력 고용을 통한 추가 비용이 발생하지 않습니다.

CS전용 AI 챗봇을 도입하면 고객 만족도는 더욱 상승하고, 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

검증된 전문가에게 맡겨서 완벽한 결과물을 받으세요.

해피AI는 다년간 여러 연구기관, 기업체에서 많은 프로젝트들을 진행하였습니다. 여러 분야에서 수많은 기업,정부기관과의 AI 자연어처리 융복합 프로젝트 경험들을 쌓아왔습니다.

[제공가능한 챗봇 서비스]

- 고객응대 CS전용 챗봇

-> 고객 문의가 들어오면 챗봇에게 물어보고 답변해주는 고객 응대 CS챗봇

->고객/기업의 질의응답 CS데이터(PDF.txt)를 챗봇에 학습시킨 커스터마이징 챗봇 모델 제공 가능합니다.(고객데이터를 바탕으로 답변가능)

-> 기존 기업의 웹/앱이 개발되어 있으시면 챗봇 기능만 추가 가능합니다.

-> 관리자 페이지, 질의응답 데이터 수정 가능

-> 법률상담,민원상담,업무상담,상품추천 등 여러 분야에 활용가능합니다.

- 정부기관 및 기업에 맞춤형 LLM 챗봇 모델 개발(로컬기반 )

->보안상 인터넷이 연결 안되는 기관에 맞는 특화된 사내용 LLM 챗봇 모델 제작도 가능합니다. (개발 환경 등 사전 협의 필요)

-> 내부 데이터를 학습한 Local LLM 제공

-> 내부 데이터를 찾거나 분석해 주는 등 다양한 기능이 가능합니다.

-고도화된 챗봇 모델 (RAG챗봇)

->다국어 기능, OCR 기능, 프롬프트 튜닝 등을 통해 높은 성능의 AI챗봇 제작 가능

->GPT-3.5-turbo/GPT-4/GPT-4Preview 등 Open AI사의 여러 모델 선택 가능

->데이터를 벡터화 하여 할루시네이션(환각) 현상을 방지

->새롭게 추가되는 데이터를 학습하여 고도화 되는 AI챗봇

->자체 기술력을 통해 인터넷 검색기능,PDF 이미지 검색 기능,답변형식 지정 등 정교하게 커스터마이징 된 AI 챗봇 개발 가능

->이외에도 고객님의 요구사항에 맞게 최적화 시켜 드립니다.

-------------------

[추천기고객]

- 고객 응대를 사람이 아닌 챗봇으로 대체하고 싶으신 기업

-> 방문하기 전 톡상담,온라인상담 등을 사람 대신 챗봇으로 대체하고 싶으신 기업,병원,공공기관

- 맞춤형 챗봇을 통해 문서 검색과 정보찾기 등의 비효율성을 개선하고 싶으신 고객

- 웹페이지에 챗봇을 도입하고 싶은 공공기관, 정부기관

저와 함께 프로젝트 경험이 많은 동료들과 함께 개발을 진행합니다.

-------------------

[주요 자연어처리 프로젝트]

프로젝트명: Llma2 기반 챗봇 개발 및연구

클라이언트: 서울D재단

기간: 2023. 08.0 1 ~2023. 11. 15

사용된 기술스택: NLP

담당 업무 / 주요 성과: 챗봇 모델링

프로젝트명: 법률 정보 전문 분석을 위한 내부망 전용 LLM 솔루션 개발

클라이언트: B정부기관

기간: 2023. 07.0 1 ~2023. 11. 01

사용된 기술스택: NLP

담당 업무 / 주요 성과: 챗봇 모델링

프로젝트명: 자연어처리 기법을 활용한 설문 질적연구 자료 분석

클라이언트: 청운대학교

기간: 2023. 2. 1 ~ 2023. 2. 28

사용된 기술스택: NLP, Topic Modeling, Python, Machine Learning

담당 업무 / 주요 성과: 데이터 분석

프로젝트명: AI 모델 kopatBERT기반 논문 분류 모델 개발

클라이언트: 한국기술마켓

기간: 23. 1. 1 ~ 23. 1. 31

사용된 기술스택: NLP, Pytorch,Tensorflow,BERT

담당 업무 / 주요 성과: 자연어처리 모델링

프로젝트명: KorQuad를 활용한 BERT 기반 금융권 QA task 모델링('22.12,B고객)

클라이언트: B고객

기간: 23. 12

사용된 기술스택: NLP, BERT,QA

담당 업무 / 주요 성과: 자연어처리 질의응답 모델링

프로젝트명: 딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석

클라이언트: 서울대학교

기간: 22. 12. 23 ~ 23. 1. 31

사용된 기술스택: NLP, Topic Modeling, Python

담당 업무 / 주요 성과: 자연어처리 분석

프로젝트명: Word2Vec 및 TF기반 의료설문 빅데이터 Keyword 추출 알고리즘 개발

클라이언트: 일본계 제약회사 (D사)

기간: '22.10~11

사용된 기술스택: NLP,Word2Vec,TF,Python

담당 업무 / 주요 성과: 자연어처리 언어모델 개발

프로젝트명: 딥러닝 기반 비대면 진료 관련 언론기사 토픽 분석

클라이언트: 한국보건의료연구원

기간: 22. 8. 1 ~ 22. 10. 31

사용된 기술스택: NLP, Topic Modeling, Python, Machine Learning

담당 업무 / 주요 성과: 자연어처리

프로젝트명: RNN기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발

클라이언트: 서클플랫폼

기간: 22. 3. 1 ~ 22. 7. 31

사용된 기술스택: NLP, RNN, Word2Vec

담당 업무 / 주요 성과: 자연어처리 모델 개발

프로젝트명: 주요 언론사 빅데이터 분석을 통한 안전사고 유형분석

클라이언트: 서울기술연구원

기간: 22. 7. 1 ~ 22. 7. 31

담당 업무 / 주요 성과: 텍스트마이닝 분석

프로젝트명:AI모델 Word2Vec 및 TF기반 의료설문 빅데이터 Keyword 추출 알고리즘 개발

클라이언트: 한국데이터산업진흥원(K-data)

기간: 22. 2. 1 ~ 22. 4. 30

담당 업무 / 주요 성과: 텍스트마이닝 분석

이외에도 다수의 공공기관,기업체와 개인적 의뢰 등 총 100건 이상 프로젝트 진행

[자연어처리 관련 논문]

(NLP) 편향(Bias) 완하를 통한 감성 상식(Commonse)문장 생성 향상 기법 연구 (BART모델 사용)

https://drive.google.com/file/d/1oNODMI2wv5zN-d-On7bnct9tsi5jL0Vl/view?usp=share_link

정맥간호 인터넷 카페 Q & A 게시글의 키워드 네트워크 분석

이진규 외 1인| Healthcare Informatics Research |2023.02

https://drive.google.com/file/d/1lLkrD2v3RXZe0F0zRMeggcS1unfCKS--/view?usp=share_link

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석

이진규 외 1인| 농업생명과학연구|56(2)|pp.35~47|2022.04

https://drive.google.com/file/d/1yOWp48E4xvuARp1Vxi4BychCsQVVxvqf/view?usp=share_link

텍스트마이닝을 활용한 백두대간에 관한 연구동향(2001‒2020) 분석

이진규 외 1인 | 한국산림과학회지|111(1)|pp.36~49|2022.03

https://drive.google.com/file/d/1YUxnJtoYBbP2VcaUAIBuUQEAuIbs20Aa/view?usp=share_link

텍스트마이닝을 활용한 국내 산림생태 분야 연구동향(2001‒2020) 분석

이진규 외 1인|한국산림과학회지|110(3)|pp.308-321|2021.09

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로

이진규 외 2인| 산림경제연구|28(1)|pp.1-19|2021.06

산림관광지로서 인제 자작나무 숲에 대한 소셜미디어 이용자 인식 연구

이진규 외 2인| 한국산림휴양학회|24(3)|pp.65-81|2020.09

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과창출

의뢰인으로 부터 의뢰사항 파악 -> 금액 및 기간 협의 ->프로젝트 착수(3~10일)

- 챗봇 개발 목적을 상세하게 말씀해주시면 좋습니다.

- 챗봇에 최적화(튜닝)하고 싶은 데이터셋의 유무