AI가 먼저 거는 전화는 어떻게 만들까?
아웃바운드 AI 전화에서 LLM 분류와 노드 기반 대화 엔진을 분리해 지연을 줄였습니다. SVAD와 Jev로 응답성을 높이고 실제 캠페인 운영 성과를 확인했습니다.
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아웃바운드 AI 전화에서 LLM 분류와 노드 기반 대화 엔진을 분리해 지연을 줄였습니다. SVAD와 Jev로 응답성을 높이고 실제 캠페인 운영 성과를 확인했습니다.
JEV의 질문·답 계약을 LLM Gateway 판정 API로 구현해 사내 소형 LLM에 적용했습니다. 출력 간소화로 지연 시간을 줄이고 라벨 오류 항목만 재판정했습니다.
Jev의 Choice·Score·Noul을 활용해 생성형 LLM과 확률 기반 판단 모델의 역할을 분리했습니다. 판단은 Jev, 실행은 코드, 생성은 LLM으로 구성하는 AI 아키텍처를 제안합니다.

Jev를 원고 교정·문체 탐지·자동 발행 점검에 적용해 조건부 활용 방식을 검증했습니다. 문단 판정은 Jev, 반복 규칙은 코드, 사실 검증은 별도 단계로 분리해야 합니다.
