생성형 AI를 이용한 HR지원 검색 챗봇 구축

제약 D사

제약 D사는 국내 제약회사로, 의약품의 연구, 개발, 제조 및 판매를 수행하고 있다. 신약, 개량신약, 제네릭의약품을 포함한 다양한 의약품을 병원, 의원, 약국 등에 공급하며, GMP(우수의약품 제조품질관리기준)급 생산시설을 보유하여 국내외 시장에서 높은 품질의 의약품을 제공하고 있습니다 

Challenges

HR 데이터 검색의 과제

제약 D사의 임원들은 필요한 인사 정보를 한눈에 확인할 수 있는 시스템에 대한 요구가 있었습니다. 특히, 각 부서의 담당자 정보, 인력 배치 현황, 주요 인사 데이터를 빠르고 직관적으로 조회하고 싶어 했습니다. 기존의 HR 데이터 검색 방식은 복잡한 검색 절차와 제한된 접근성으로 인해 임원들이 원하는 정보를 즉시 확인하기 어려웠으며,담당자 확인 및 보고서 작성에도 많은 시간이 소요되었습니다. 이러한 문제로 인해 업무 효율성 저하와 더불어 의사결정 속도에도 영향을 미치는 과제가 존재했습니다.

생성형 AI를 이용한 HR지원 검색 챗봇 구축

AWS Bedrock 사용

기업 내 인사(HR) 데이터 검색을 효율적으로 수행하기 위해 AWS Bedrock 기반 생성형 AI 챗봇을 구축하였습니다. 본 챗봇은 자연어 질의를 SQL 쿼리로 변환하여 DB에서 정보를 조회하고, 사용자가 원하는 데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 HR 담당자의 업무 부담을 줄이고, 직원들이 신속하게 필요한 정보를 찾을 수 있도록 설계되었습니다.

주요 기술 적용 사항:

• NLQ(Natural Language Querying) 기반 검색 시스템 – 사용자의 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하여 HR 데이터 검색
• LangChain 적용 – 테이블 스키마 및 과거 채팅 이력을 활용하여 최적화된 SQL 쿼리 생성
• 멀티 LLM 활용 – Claude Sonnet 3.5(BEST), Haiku, Llama, Cohere 등 다양한 LLM 모델을 조합하여 챗봇 성능 향상
• RAG 방식 적용 – 기존 검색 데이터를 바탕으로 유사한 예시를 제공하여 검색 정확도 개선
• AWS Bedrock 기반 LLM 운영 – 다양한 AI 모델을 효율적으로 운용하고 확장 가능한 AI 인프라 구축
• 프롬프트 엔지니어링 최적화 – SQL 변환 및 검색 결과의 품질을 향상하기 위한 정교한 프롬프트 설계
• DynamoDB 기반 채팅 이력 관리 – 사용자 검색 이력을 저장하여 연속적인 대화 지원

활용 서비스: Amazon DynamoDB(NoSQL DB), AWS Bedrock, CloudFront & S3 등

Benefits

✔ HR 검색 효율성 향상 – SQL을 모르는 사용자도 자연어로 쉽게 HR 데이터를 검색 가능

✔ 정확도 높은 데이터 응답 – 결과 약 80% 이상의 SQL 변환 정확도 달성

✔ 자동화된 검색 프로세스 구축 – HR 업무 부담 감소 및 데이터 접근성 강화

✔ 확장성 높은 AI 기반 검색 시스템 – 다양한 HR 시스템 및 데이터베이스와 연동 가능