BLIP은 Langchain을 활용하여 회의 요약 및 피드백을 수행합니다.
Langchain을 사용하는 이유는 다음과 같습니다.
- 연결성과 확장성
- Langchain은 다양한 데이터 소스와 API를 연결할 수 있어 보다 간편하게 LLM 서비스를 구축할 수 있었습니다.
- 추가적인 기능 개발이 용이하여, 향후 더 발전된 기능을 손쉽게 적용할 수 있습니다.
- 강력한 자연어 처리 능력
- Langchain은 LLM과의 통합을 통해 회의 내용을 깊이 이해하고 요약할 수 있습니다.
이러한 이유로 Langchain을 선택하여 개발을 시작했습니다.
회의 요약 방식은 map-reduce 방식을 사용하여 더욱 정확성을 높였습니다.
- OpenAI가 아닌 직접 LLM 개발
- 자체적인 LLM을 개발하여 BLIP의 요약 및 피드백 기능을 최적화할 계획입니다.
- 도메인 특화된 데이터 학습을 통해 더 정밀한 회의 분석이 가능하도록 개선합니다.
- AI Agent를 활용한 도우미 ChatBot 도입 + RAG
- AI Agent 기반의 회의 도우미 ChatBot을 도입하여 회의 일정관리 및 회의 관리 전반을 지원하는 AI Agent를 개발할 계획입니다.
- RAG 기술을 활용하여 기존 회의 기록 및 외부 데이터를 참고한 보다 정교한 응답을 제공합니다.