AI-KMS 사용자 플로우

개요

3가지 사용자 유형 × End-to-End 플로우 + 시스템 시퀀스

본 문서는 AI-KMS의 3가지 사용자 유형(상담사 / 일반 사용자 / 지식 관리자)별 End-to-End 서비스 플로우와 AICC 상담 어시스트의 시스템 간 통합 시퀀스를 정의합니다.

🎯설계 원칙 — 3대 핵심 컨셉

CONCEPT 01

⭐ Effortless Capture

별도 작성 없이 일상 업무(통화·메일·회의)가 곧 지식

CONCEPT 02

🪶 Simple & Easy

자연어 한 줄, 한 화면 완결, 최소 클릭

CONCEPT 03

📈 지식의 복리

등록된 지식의 가치가 시간이 갈수록 폭증 (Knowledge Compounding)

1사용자 유형 정의

유형	주 사용자	1차 진입 화면	핵심 가치
🎧상담사 (Agent)	AICC 콜센터 상담사	[03] AICC-AI-KMS Home · Live 상담	통화 중 실시간 답변 추천 + 자동 요약
👤일반 사용자 (Knowledge Worker)	본사 직원·신입 상담사	[02] AI-KMS 플랫폼 홈/대시보드 · AI 검색	자연어 검색 + LLM 답변 + 출처
📝지식 관리자 (Knowledge Manager)	지식 등록·검토·승인 담당	[02] ④ 지식 관리 + [03] ⑥ Admin	지식 라이프사이클 + RAGOps 거버넌스

2공통 진입 플로우

flowchart LR A[사용자 접속] --> B{SSO 인증} B -->|OK| C[권한·역할 매핑] C --> D{사용자 유형} D -->|상담사| E["AICC-AI-KMS
03 Home"] D -->|일반| F["AI-KMS 플랫폼
02 홈/대시보드"] D -->|관리자| G["지식 관리
02 ④ + 03 ⑥"] B -->|실패| H[접근 거부]

🎧 상담사 (Agent) 플로우

AICC 콜센터 상담사 · End-to-End

시나리오: AICC 상담사가 고객 통화 중 AI-KMS의 실시간 추천을 받아 응대하고, 종료 후 자동 요약·태깅·지식 자산화까지 무중단으로 완료.

1메인 플로우

flowchart TD Start([근무 시작]) --> Login[SSO 로그인] Login --> Home["AICC Home
03 ① 개인화 워크스페이스"] Home --> WaitCall{콜 대기} WaitCall -->|콜 수신| Connect[고객 연결] Connect --> WS["Live 상담 진입
03 ② 통화 중 화면"] WS --> STT[실시간 STT
음성→텍스트] STT --> AISuggest["AI 자동 추천
의도·감정·검색어"] AISuggest --> AgentChoice{상담사 액션} AgentChoice -->|추천 클릭| Knowledge["AI Knowledge 호출
03 ④"] AgentChoice -->|자연어 질의| Knowledge AgentChoice -->|마스터 패턴 사용| Master["Master Pattern
03 ⑤ 검증된 응대 템플릿"] Knowledge --> Card[답변 카드
적합도 + 출처 동시] Master --> Card Card --> Verify{답변 적합?} Verify -->|적합| Answer[고객 응대] Verify -->|부적합| Refine[검색어 재정의] Refine --> Knowledge Answer --> Continue{상담 계속?} Continue -->|예| AISuggest Continue -->|종료| EndCall[콜 종료] EndCall --> AutoCapture["⭐ Effortless Capture
자동 요약 + 태깅 + 지식화"] AutoCapture --> Review[상담사 검토·수정] Review --> Feedback[👍/👎 피드백] Feedback --> Save[(상담 이력 + 지식 적재)] Save --> WaitCall style AISuggest fill:#E0282F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Card fill:#0B2E4F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style AutoCapture fill:#E0282F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Feedback fill:#FFA000,stroke:#0B2E4F,color:#fff

2단계별 상세

#	단계	사용 화면	시스템 처리	핵심 성능
1	SSO 로그인	공통 게이트	인증·권한 매핑	로그인 성공률
2	콜 대기	03 ① Home	AICC ↔ KMS 연동	평균 대기
3	STT 시작	03 ② Live 상담	음성 → 텍스트	STT 정확도 ≥ 95%
4	AI 추천	03 ② Live 상담 (분석 배너)	의도 분류 + 검색어 추출	추천 채택률
5	검색·답변	03 ② Live 상담 (우측) + 03 ④ AI Knowledge	RAG (Hybrid + LLM)	응답 ≤ 2초
6	패턴 응대	03 ⑤ Master Pattern	검증된 템플릿 매칭	패턴 활용률
7	자동 요약	03 ② Live 상담 (종료 후)	LLM 요약 + 자동 태깅	요약 정확도
8	지식 자산화	(시스템 자동)	Effortless Capture → KMS	자동 수집률 ≥ 90%
9	피드백	03 ② Live 상담 피드백 위젯	RAGOps 피드백 큐	피드백 수집률 ≥ 30%

3차별화 포인트

🎯 Effortless Capture — 통화 종료 즉시 자동 요약·태깅·지식화 (별도 작성 0회)
🎯 의도·감정 분류 가시화 — 답변 카드 상단에 "의도 (94%) · 감정 (불만)" 표시
🎯 부정감정 안심 화법 자동 추천 — 감정 점수 < 임계치 → 안심 카드 우선 노출
🎯 답변 카드 = 적합도 + 출처 동시 — 신뢰도 미만은 자동 숨김

👤 일반 사용자 (Knowledge Worker) 플로우

본사 직원·신입 상담사 · End-to-End

시나리오: 본사 직원·신입 상담사가 자연어 한 줄로 정책·상품·노하우를 찾고, 위키 카드의 출처·관련 지식·피드백으로 학습 가속.

1메인 플로우

flowchart TD Start([포털 접속]) --> Login[SSO 로그인] Login --> Home["홈/대시보드
02 ① 개인화 피드"] Home --> Choice{사용자 의도} Choice -->|자연어 질문| AISearch["AI 검색
02 ②"] Choice -->|위키 탐색| Wiki["위키 카드
02 ③"] Choice -->|개인 활동 확인| Feed["02 ① 활동 피드
최근 통화·메일·회의"] AISearch --> Query[자연어 한 줄 입력] Query --> Hybrid["Hybrid Search
Sparse + Dense + 온톨로지"] Hybrid --> RAG[RAG: 출처 추출 → LLM 답변] RAG --> Result[답변 카드 + 출처 N개] Result --> UserAction{사용자 액션} UserAction -->|👍 도움됨| Feedback1[긍정 피드백] UserAction -->|👎 부정확| Feedback2[부정 피드백 + 사유] UserAction -->|⭐ 북마크| Bookmark[관심 지식 추가] UserAction -->|🔗 출처 클릭| Detail["위키 카드 상세
02 ③"] UserAction -->|🔄 재검색| Refine[검색어 재정의] Feedback1 --> RAGOps[(RAGOps 피드백 큐)] Feedback2 --> RAGOps Refine --> AISearch Detail --> Related[관련 지식·이전 버전·기여자] Wiki --> Detail Feed --> Capture["⭐ Effortless Capture
본인 활동 → 자동 지식 후보"] Capture --> AutoDraft[지식 자동 초안 생성] style AISearch fill:#0B2E4F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style RAG fill:#E0282F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Capture fill:#E0282F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Feedback1 fill:#2E7D32,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Feedback2 fill:#FFA000,stroke:#0B2E4F,color:#fff

2단계별 상세

#	단계	사용 화면	시스템 처리	핵심 성능
1	포털 진입	02 ① 홈/대시보드	개인화 위젯 (관심·최근·활동)	DAU·MAU
2	자연어 질의	02 ② AI 검색	정규화 + 의도 분류	첫 질의 응답률
3	검색 실행	02 ② 결과	Hybrid Search + 온톨로지 prefilter	응답 ≤ 2초
4	답변 카드	02 ② 결과	RAG 답변 + 출처 N개	답변 정확도 ≥ 85%
5	위키 카드 상세	02 ③	출처 하이라이트 + 관련 지식	카드 체류시간
6	피드백	02 ② 카드 하단	큐 적재 → RAGOps	피드백 수집률 ≥ 30%
7	활동 자동 수집	02 ① 피드	Effortless Capture (메일·회의·통화)	자동 지식화율

3차별화 포인트

🎯 개인 활동이 곧 지식 — 본인의 통화·메일·회의를 KMS가 자동 정리, 별도 작성 0회
🎯 개인화 검색 가중치 — 직무·이력 기반 (예: 카드팀 → 카드 도메인 우선)
🎯 One-Stop UI — 검색 → 답변 → 출처 → 위키 → 북마크까지 화면 이동 0회
🎯 LLM 위키 — 정형 문서가 아닌 LLM이 동적 합성한 카드 (출처·기여자·이전 버전 포함)

📝 지식 관리자 (Knowledge Manager) 플로우

지식 라이프사이클 + RAGOps 거버넌스

시나리오: 자동 수집된 후보 지식을 검토·정제·승인 → 운영 배포 → 유효기간/품질 관리. 인적 검수와 자동화 파이프라인의 균형.

1지식 라이프사이클

flowchart LR subgraph 수집 단계 A1["⭐ Effortless Capture
통화·메일·회의·문서"] --> A2["IDP 자동 정형화
OCR · 구조 추출 · STT"] A2 --> A3[Chunking + 메타데이터 + 온톨로지] A3 --> A4[지식 후보 생성] end subgraph 검토·승인 A4 --> B1["검토자 검토
02 ④ 검토 큐"] B1 -->|반려| A4 B1 -->|승인 요청| B2[승인자 결재] B2 -->|반려| B1 B2 -->|승인| B3[배포 큐 등록] end subgraph 배포·운영 B3 --> C1[Embedding 생성
Vector DB 인덱싱] C1 --> C2[검색 인덱스 반영] C2 --> C3[(운영 서비스)] end subgraph 라이프사이클 관리 C3 --> D1{유효기간
만료 임박?} D1 -->|D-30 알림| D2[담당자 자동 알림] D2 --> D3{재검토 결과} D3 -->|갱신| B1 D3 -->|폐기| D4[Archive 이관] D3 -->|연장| C3 end style A1 fill:#E0282F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style A2 fill:#E0282F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style C1 fill:#0B2E4F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style B2 fill:#0B2E4F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style D1 fill:#FFA000,stroke:#0B2E4F,color:#fff

2단계별 상세

단계	액션	사용 화면	시스템 처리	SLA
수집	자동 후보 생성	(시스템 자동)	Effortless Capture + IDP	수집 ≤ 30초
검토	내용·분류·태그 검토	02 ④ 지식 관리 → 검토 큐	검토자 큐 자동 배정	검토 ≤ 24h
승인	결재	02 ④ 결재함 + 03 ⑥ Admin	결재 라인 자동 추적	승인 ≤ 24h
배포	자동 배포	(시스템 자동)	Embedding → Vector DB	배포 ≤ 10분
운영	검색·답변 서비스	(전 사용자)	Hybrid Search · RAG	응답 ≤ 2초
유효기간	D-30 자동 알림	02 ④ 만료임박 위젯	자동 알림 + 재검토	—
폐기	Archive 이관	02 ④ 폐기 목록	Vector DB 제거 + 백업	즉시

3RAGOps 거버넌스 (03 ⑥ Admin)

flowchart TD Start([Admin 접속]) --> Hub["03 ⑥ Admin Hub"] Hub --> Task{거버넌스 작업} Task -->|모델 관리| Model[Embedding/LLM 등록·교체] Task -->|프롬프트 관리| Prompt[프롬프트 버전 관리] Task -->|온톨로지 관리| Ont[온톨로지·용어·동의어] Task -->|피드백 분석| FB[피드백 큐 분석] Task -->|평가 실행| Eval[정확도·출처일치율 자동 평가] Task -->|권한·정책| Policy[권한 매트릭스 + PII 정책] FB --> Trigger{재학습 필요?} Trigger -->|Yes| Retrain[Fine-tuning 트리거] Trigger -->|No| Close[피드백 종결] Model --> Deploy[A/B 테스트 → 프로덕션] Eval --> Report[품질 리포트] style FB fill:#FFA000,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Retrain fill:#E0282F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Eval fill:#0B2E4F,stroke:#0B2E4F,color:#fff style Ont fill:#0B2E4F,stroke:#0B2E4F,color:#fff

🔄 시스템 간 통합 시퀀스

AICC 상담 어시스트 — 통화 시작부터 Effortless Capture까지

가장 복잡한 시나리오인 상담사 통화 중 RAG 답변 호출 + 종료 후 Effortless Capture의 시스템 간 호출 순서. 응답 ≤ 2초가 가능하도록 설계된 호출 그래프입니다.

1통합 시퀀스 다이어그램

sequenceDiagram autonumber participant 고객 participant AICC as AICC
(IPCC/STT) participant Agent as 상담 어시스트
(03 ② Live 상담) participant API as API Gateway participant KMS as AI-KMS Core participant RAG as RAG Engine participant VDB as Vector DB participant LLM as LLM Service 고객->>AICC: 통화 연결 AICC->>Agent: 콜 정보 + 음성 스트림 AICC->>Agent: STT 결과 (실시간 텍스트) Agent->>API: 의도 분류 + 검색어 추천 API->>KMS: 추천 API KMS->>RAG: 의도 분석 RAG->>LLM: 의도·감정 분류 LLM-->>RAG: 의도 + 신뢰도 RAG-->>KMS: 추천 검색어 N개 KMS-->>Agent: 추천 표시 Agent->>API: 검색·답변 요청 API->>KMS: 검색 API KMS->>RAG: Hybrid Search RAG->>VDB: 온톨로지 prefilter + ANN VDB-->>RAG: Top-K 청크 RAG->>LLM: 답변 생성 (출처 포함) LLM-->>RAG: 답변 + 출처 ID RAG-->>KMS: 답변 카드 KMS-->>Agent: 답변 + 출처 + 적합도 Agent-->>고객: (음성) 안내 고객->>AICC: 통화 종료 AICC->>Agent: 콜 종료 이벤트 Note over Agent,KMS: ⭐ Effortless Capture 시작 Agent->>API: 자동 요약 + 지식화 요청 API->>RAG: 상담 요약 + 태깅 + 후보 지식 생성 RAG->>LLM: Summarization LLM-->>RAG: 요약·태그·지식 후보 RAG-->>Agent: 요약 카드 + 지식 후보 Agent->>KMS: 지식 후보 적재 (검토 큐) Agent->>API: 피드백 (👍/👎) 적재 API->>KMS: RAGOps 피드백 큐