본 논문은 고객 서비스 환경에서 효율적인 라우팅을 위해 정확한 의도 분류가 중요하다는 점을 강조하며, REIC(Retrieval-augmented generation Enhanced Intent Classification)라는 새로운 접근 방식을 제안합니다. REIC는 Retrieval-augmented generation(RAG) 기술을 활용하여 관련 지식을 동적으로 통합함으로써, 빈번한 재훈련 없이 정확한 분류를 가능하게 합니다. 실제 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 REIC가 대규모 고객 서비스 환경에서 전통적인 fine-tuning, zero-shot, 그리고 few-shot 방식보다 우수한 성능을 보임을 입증합니다.
시사점, 한계점
•
REIC는 RAG 기술을 통해 대규모 고객 서비스 환경에서 효과적인 의도 분류를 가능하게 합니다.
•
REIC는 in-domain 및 out-of-domain 시나리오 모두에서 우수한 성능을 보입니다.
•
REIC는 빈번한 재훈련의 필요성을 줄여 적응형 및 대규모 의도 분류 시스템에 잠재적으로 유용합니다.
