LLM 모델을 이용한 항공사 고객서비스 AI Agent (BE) 🛩️

🎥 시연 영상

https://www.youtube.com/watch?v=uSKJbtROF4M

💡 프로젝트 목적

• 항공사 고객 서비스 팀의 업무 효율성, 고객 만족도를 극대화하기 위한 AI 기반 고객 지원 웹페이지를 개발
• 항공권 예약, 일정 변경, 환불 요청, 비행 정보 조회 등 다양한 고객 문의에 실시간으로 대응할 수 있는 LLM 기반의 자동화된 고객 지원 시스템

✅ 배경 지식

1. AI Agent

• 사용자의 요청에 자동으로 응답하고, 외부 시스템과 상호작용하여 트랜잭션을 처리하는 자율적 프로그램
• 본 프로젝트에서는 LLM(Google Gemini 1.5 pro)를 사용한 응답 생성 및 외부 시스템과 연동을 통해, Google Calendar/Google Maps/Gmail 등 트랜잭션 처리

2. RAG(Retrieval Augmented Generation)

• '지식 검색' + '언어 생성'
• 질문에 답하기 위해 필요한 지식을 외부 데이터베이스에서 검색하여 활용

3. ReAct(Reason + Act) Architecture

• LLM을 활용해 응답 생성뿐만 아니라, 외부 정보 관련 처리까지 판단하는 아키텍처

System Architecture

🌐 사용 기술

• LLM model: Gemini 1.5 pro
• Python, Flask, Langchain, Firebase
• Google Cloud Platform: Vertex AI, Cloud run, Agent Builder
• Collaboraiton Tool: Notion, Github

⭐️ 핵심 기능

채팅으로 항공사 규정/약관 조회 및 항공편 예약, Calendar 일정 추가까지 One-Stop 처리 서비스

• ReAct 기반 Tool 선택 로직
• Vertex AI Search 활용한 RAG Tool
• 공공데이터 활용 항공편 조회 Tool
• Firestore 항공편 예약 Tool
• Google OAuth 및 Google Calendar 일정 자동 생성
• Google Cloud run - Serverless 배포

Agent의 사용자 요청 처리 구조

1. OAuth2.0 Google Login (JWT Token 활용)

Flow

2. 항공사 규정/약관 관련 문의 처리

• Vertex AI App의 Datastore 문서 파싱, 벡터화 처리 자동화(Layout Parser)
• Data Storage에 저장된 파일 데이터 기반 → 정확하고 신뢰도 높은 답변 생성

3. 항공편 조회·예약

• 공공데이터포털 국제선 항공기 스케줄 데이터 활용
• 사용자의 문의 챗에서 '날짜', '출발 공항', '도착 공항' 파라미터를 추출하여 항공편 일정 리스트 조회
• "N번째 항공편으로 예약해줘" 또는 "N시 N분에 출발하는 항공편으로 예약해줘" 등의 채팅으로 항공편 예약 진행
• 현재 항공편 결제 시스템은 시뮬레이션 목적의 Mocking 방식으로 구현 (추후 실제 결제 시스템과의 연동 가능하도록 설계)

정확한 Tool Selection 위해, Tool별 parameter 구체화 및 Example 강화

4. Google Calendar 일정 자동 추가

• Google Calendar API 연동하여 이벤트 자동 생성 처리
• String 타입의 날짜와 시간을 합쳐 한국 시간대(KST)로 변환 및 ISO 8601 포맷팅

기대 효과

• CS 효율성 향상: 고객 서비스 팀의 일상적인 반복 업무 자동화 → 고객 응대 시간 단축
• 24/7 실시간 지원: 24시간 실시간 응답으로 고객이 필요한 정보를 언제든지 즉시 제공
• 글로벌 대응 가능: 다국어 지원이 가능한 LLM을 통해 다양한 언어로 서비스 제공
• 비용 절감: CS 자동화 → 인건비, 전화 상담, 이메일 처리 비용 감소
• 사용자 경험(만족도 및 신뢰도) 향상: 고객의 긴급 요청에도 즉각적이고 정확한 응대 제공
• 데이터 기반 서비스 개선: 고객 문의 데이터 분석을 통한 맞춤형 서비스 제공