LangChain 기반 지능형 자동화 도입기

이 게시물은 29CM 세일프라이싱팀이 반복적인 고객 CS 업무를 LangChain 기반 AI Bot으로 자동화하여 생산성을 획기적으로 개선한 사례를 공유합니다.

자동화 배경과 필요성

• CS 요청 처리에 평균 30분 이상 소요되어 개발 생산성 저하 문제 발생
• 기존 RPA 한계로 비정형 요청 대응이 어려워 LangChain 도입

자동화 프로세스 및 기술 구성

• Slack에서 자연어 요청 수신 후 LLM과 RAG 기법으로 내부 문서 검색 및 파라미터 추론
• 사용자 승인 기반 API 실행으로 신뢰성과 정확성 확보
• 권한 제어 및 감사 로깅으로 보안 강화

도입 효과

• CS 처리 시간을 29분에서 2.9분으로 단축
• 개발자의 수동 개입 0분, KTLO 비중 50% 감소
• Slack 기반 실사용성 강화 및 코드 배포 없이 기능 확장 가능