AI 트러블슈팅 에이전트: 에러 원인부터 조치까지 한 번에

엔지니어 숙련도 편차와 흩어진 트러블슈팅 지식

협동로봇과 반도체 장비 현장에서는 엔지니어마다 숙련도가 달라 문제 해결 속도와 품질에 편차가 발생했습니다. 트러블슈팅에 필요한 지식은 여기저기 흩어져 있어 매번 수작업으로 자료를 찾아야 했고, 기존에 발생한 적 없는 새로운 에러에는 대응할 기준조차 없어 대처가 더욱 어려웠습니다.

의미 기반 검색과 맞춤 응답 생성 에이전트

사용자의 질문이나 입력 문서의 의미와 맥락을 반영해 고차원 벡터화하는 사용자 의도 분석 단계를 구축했습니다. 이 벡터를 DB에 전달해 에러코드 기반 조치 이력과 트러블슈팅 가이드를 유사도 기반으로 탐색하고, 탐색된 유사 문서를 바탕으로 텍스트를 요약해 멀티턴 대화 형태의 맞춤형 응답을 자동으로 생성하도록 설계했습니다.

흐름형 응답으로 확인한 발전 가능성

반복성이 높고 구조화가 가능한 에러 코드 중심의 질의응답에 적용해, 단순 검색형 응답을 넘어 ‘에러 발생 → 원인 후보 → 점검·조치 순서 제안’으로 이어지는 흐름형 응답을 지원했습니다. 이를 통해 일관된 의사결정을 제공해 Human Error 발생률을 낮추고, 문서 처리와 고객 지원을 포함한 프로세스 전반의 품질과 일관성을 향상시킬 수 있는 가능성을 확인했습니다.