다중 에이전트 AI를 활용한 B2B 구매 검색 구현

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 엔지니어 및 AI 개발자
• B2B 구매 시스템 구축에 관심 있는 기술자
• 다국어 및 산업 용어 처리가 필요한 프로젝트 담당자
• 난이도 수준 : 중급 이상 (AI 모델 통합, 실시간 데이터 처리 기술 필요)

핵심 요약

• 다중 에이전트 AI 시스템 : Supplier Evaluation, Logistics Optimization, Compliance Checker 3가지 에이전트로 구조화
• 하이브리드 모델 활용 : Qwen2.5 + DeepSeek 모델 통합으로 5개 언어(EN/DE/FR/ES/PT) 처리 및 산업 용어 이해 가능
• 성능 지표 :

- 30초 이내 복잡한 구매 계획 응답

- 20-30% 높은 전환율 (2024년 테스트 기준)

- 100만 명 이상 기업 사용자 지원 (2025년 3월 기준)

섹션별 세부 요약

1. AI 에이전트 기능

• Supplier Evaluation : 거래 이력 및 평점 검증
• Logistics Optimization : 실시간 운송 비용 계산
• Compliance Checker : 수출 통제 목록 대비 검증
• 2025년 2월 업데이트 : DeepSeek 추론 모델 통합으로 복잡한 시나리오에서의 의사결정 지원 향상

2. 하이브리드 모델 아키텍처

• 기초 레이어 : Qwen2.5 + 커스텀 알고리즘

- 언어 간 검색 최적화

• 강화 레이어 : DeepSeek 모델

- 고급 의사결정 지원

• 지원 언어 : 영어, 독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어
• 산업 용어 처리 : "ASME B16.5 flanges" 등 전문 용어 이해

3. 실시간 데이터 처리

• 데이터 규모 :

- 25만 이상 공급업체 프로필

- 3천만 이상 국제 무역 관계

• 데이터 업데이트 : ERP 시스템 CDC 파이프라인을 통한 지속적 업데이트
• 성능 지표 :

- 정확도 : 전통적 검색 대비 20-30% 높은 전환율

- 확장성 : 100만 이상 기업 사용자 지원

4. 기술적 도전 과제

• Industrial NLP : 산업별 도메인 적응 필요
• 다국어 지원 : 일반 언어와 산업 용어 차이 큼
• 실시간 데이터 : 공급업체 정보 유효 기간이 소비자 데이터보다 짧음

결론

• 하이브리드 AI 모델(Qwen2.5 + DeepSeek) 통합이 다국어 및 산업 용어 처리, 실시간 데이터 처리, 높은 정확도 달성의 핵심
• 엔지니어링 도전 : 산업 부품 번호를 언어별로 표준화하는 방법 설계 필요 (예: "ASME B16.5 flanges" 등 전문 용어 일관성 확보)