AI
"페이지니가 찾아올게요" 금융 AI 컨시어지, 페이지니
두줄요약
카카오페이의 금융 AI 컨시어지 페이지니 개발 경험을 공유했습니다. AWS Bedrock 멀티 에이전트와 STT, RAG로 맞춤형 금융 추천을 구현했습니다.
문제 상황
- 카카오페이의 다양한 금융 서비스 중 현재 상황에 맞는 서비스를 찾기 어려운 사용자 경험
- 음성 입력 STT 구현 시 샘플레이트 불일치와 발화 종료 시점 판단의 어려움
- 멀티 에이전트 구조에서 원하는 응답 형식과 흐름을 안정적으로 제어할 필요
해결 방법
- 위치·시간·이용 기록을 활용해 서비스와 혜택을 능동적으로 추천하는 금융 AI 컨시어지 페이지니 기획
- AWS Bedrock 기반 Supervisor-Worker 멀티 에이전트와 RAG, Function 호출로 전체 서비스 추천과 가맹점 혜택 추천 구현
- STT는 16kHz 리샘플링과 WebSocket 스트리밍으로 처리하고, SPEECH_END 이벤트로 발화 종료 감지
성능/운영 포인트
- AWS Lambda, Polly, Amplify, EC2를 조합한 서버리스 중심 구조와 일부 예외 처리
- Knowledge Base 우선 검색 후 필요한 경우에만 전체 메뉴 조회하는 조건부 로직으로 효율화
- 프롬프트 엔지니어링과 JSON 출력 강제로 응답 안정성 확보