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영어

In this paper, we implemented an AI agent using retrieve augmentation generation(RAG) and function calls to solve the problem of large-scale language models(LLMs) to develop an efficient dental consultation chatbot. Through this, we were able to solve the problem that existing dental consultation chatbots using RAG have difficulty generating accurate answers to complex questions from users, and build a more accurate and efficient chatbot for questions. To build the chatbot, we collected professional consultation contents from the webpage bulletin boards of domestic dental university hospitals and used consultation data built with the advice and supervision of dental specialists. The simulation results show that the AI agent method using function calls and retrieve augmentation generation effectively analyzes user questions, searches for the most similar consultation contents through function calls, and generates and outputs accurate contents. It was confirmed that the possibility of dental consultation using AI can be increased through the built chatbot.

한국어

본 논문에서는 효율적인 치과 상담용 챗봇을 개발하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)의 문제점을 해결할 수 있는 검색 증강 생성(RAG)과 함수 호출을 사용하여 ＡＩ 에이전트를 구현하였다. 이를 통해 기존의 RAG을 이용한 치과 상담 챗봇은 사용자의 복잡한 질문에 정확한 답변을 생성하는 것이 어려운 문제점이 있으므로 이를 해결하고 질문에 대한 더 정확하고 효율적인 챗봇을 구축할 수 있었다. 챗봇 구축을 위해 국내 치과 대학병원의 웹페이지 게시판에 있는 전문 적인 상담 내용을 수집하고 치과 전문의의 자문과 감수를 받아 구축된 상담 데이터를 사용하였다. 시뮬레이션 결과 함수 호출과 검색 증강 생성을 이용한 ＡＩ 에이전트 방식은 사용자 질문을 효과적으로 분석하여 함수 호출을 통해 가장 유사 한 상담 내용을 검색하고 정확한 내용을 생성하여 출력하였다. 구축된 챗봇을 통해 ＡＩ를 이용한 치과용 상담의 가능성 을 높일 수 있음이 확인되었다.