인쇄 회로 기판 생산을 위한 포괄적인 문제 해결 가이드라인 및 지식 저장소를 위한 지능형 챗봇 어시스턴트

이 연구는 지능형 챗봇 어시스턴트를 통해 인쇄 회로 기판(PCB) 제조를 개선하는 혁신적인 접근 방식을 탐구합니다. 우리의 챗봇은 Langchain 프레임워크 내에서 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하여, 대형 언어 모델(LLMs)인 ChatGPT와 Llama 2의 기능을 통합합니다. 이 결합된 접근 방식은 챗봇이 사용자 질문에 대한 정확하고 미세하며 상세한 응답을 제공할 수 있도록 하여 문제 해결 및 지식 전달을 향상시킵니다. 우리는 정량적 및 정성적 평가를 모두 포함하는 종합 평가 전략을 사용합니다. 정량적 평가는 모델 간 유의미한 차이가 없음을 드러내지만, 정성적 피드백은 압도적으로 ChatGPT 기반 모델을 선호합니다. 긍정적인 사용자 피드백은 ChatGPT 챗봇의 주관적 평가에서 우수한 성능과 결합되어, PCB 제조를 변화시킬 잠재력을 강조하며 지연을 최소화하고 성능 기준을 높이는 데 기여합니다.