프랙티컬스케치
XKETCH AI
우리는 AI 핵심이 기술 모델이 아니라 AI 경험의 설계에 있다고 믿습니다.
프랙티컬스케치는 사용자 흐름과 조직 맥락에 맞춘
AI 경험 전략을 설계하고, 이를 정보 구조화와 대화 인터페이스로 연결하는
AI-UX 전문 파트너입니다.
우리는 AI 핵심이 기술 모델이 아니라
AI 경험의 설계에 있다고 믿습니다.
프랙티컬스케치는
사용자 흐름과 조직 맥락에 맞춘 AI 경험 전략을 설계하고,
이를 정보 구조화와 대화 인터페이스로 연결하는
AI-UX 전문 파트너입니다.
사용자 흐름과 맥락에 맞춘 AI 기능 도입을 아이데이션하고, 기능이 아닌 경험으로서의 AI를 연결합니다.
조직의 정책, 용어, 맥락을 반영한 맞춤형 스키마와 프롬프트 구조로 정밀하게 설계합니다.
사전 필터링, 예외 설계, 컨텍스트 완충 구조를 통해 안전한 AI를 제공합니다.
사용자의 자연어 질문 수신
사용자가 자연어로 질문을 입력할 수 있게 돕는 UX
자유 입력과 구조화 입력을 병행할 경우 UI 흐름 설계
질문의 목적 및 유형 분석
도메인 및 작업 유형 태깅
사용자 입장에서 질문이 어떤 유형인지 체계화
질문 유형이 프롬프트 템플릿에 자동 연결될 수 있도록 의도-템플릿 간 매핑 구조 설계
선택 및 자동 생성
의도 분류 결과 기반으로 프롬프트 구조
선택 및 자동 생성
의도 별 프롬프트 템플릿의 구조, 필수/선택 개체, 답변 표현 방식 등 설계
질문을 토크나이즈 및 전처리한 후, 벡터
임베딩으로 변환하여 의미 공간 상에서 표현
임베딩된 질문으로 벡터 검색이나 하이브
리드 검색을 하여 관련 문서 조각 검색
상위 N개의 검색 결과를 하나를 통합된
컨텍스트 블록으로 구성
질문에 대한 문맥이 충분한지 평가하고,
AI가 신뢰도 있게 답변할 수 있을지 판단
컨텍스트가 불충분할 경우, 세부 질문 유도 등 사용자의 재입력을 유도하는 인터페이스 흐름 설계
"충분한 답을 만들 수 없습니다" 메시지를 신뢰감 있게 표현하는 UX(불편함 최소화)
LLM이 최종 답변 생성
대화, 표, 카드, 요약 등 답변 유형 별로 적절한 응답 시각화를 구조화하여 일관된 결과를 제공
검색된 문서에서 답변의 근거가 된 구절을 하이라이팅하거나 요약 및 출처를 명시하여 근거 기반 응답의 신뢰도를 높이는 인터페이스 구성
품질 관리와 학습을 위한 데이터 수집
사용자가 응답의 품질을 평가하고 피드백을 줄 수 있는 플로우 설계
기술 이전에 목적을, 출력 이전에 입력의 흐름을 설계합니다.
AI 경험 설계, 프랙티컬스케치가 함께 하겠습니다.
