팀 여러분,
표준 검색창과 Discourse AI를 단일 AI 기반 채팅 인터페이스로 통합할 계획이 있나요?
또한, 포럼 주제에서 가져온 출처/인용문을 NotebookLM이 문서 출처를 처리하는 방식과 유사하게 더 통합된 형태로 표시하는 데 관한 업데이트가 있나요?
이것이 왜 중요한지에 대한 맥락을 제공하기 위해, 현재 우리는 Discourse가 전문가 AI 컨설팅 허브로 기능해야 하는 고부가가치 사용 사례를 개발하고 있습니다(접속 URL: Chat.Domain-Discourse.com). 우리의 비전은 다음과 같습니다:
1. 구조화된 비즈니스 데이터와의 통합 (RAG + CRM)
우리는 Discourse AI를 우리의 전문 부동산 CRM(crm.Domain-Discourse.com)과 연결하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 AI는 다음에 기반한 실시간 분석 답변을 제공할 수 있습니다:
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실시간 리스팅: 에이전트에 의해 업데이트되는 실시간 데이터(부동산 상세 정보, 소유자 정보).
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프로젝트 진행 상황: 부동산 개발 프로젝트의 업데이트 정보.
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인프라 인텔리전스: 상업, 유틸리티, 교통, 교육, 의료에 관한 지역 데이터를 분석.
2. 전문가 주도 훈련 (“Human-in-the-loop” 모델)
우리의 AI는 일반 LLM이 아닙니다. 시장 분석 및 상업용 부동산 전문 200명 이상의 부동산 전문가 네트워크에 의해 훈련되고 있습니다.
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이 전문가들은 성공적인 사례 연구, 고급 자격 증명, 그리고 수년의 경험을 갖추고 있습니다.
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그들은 AI의 로직을 정교화하기 위해 큐레이션된 스크립트와 과거 컨설팅 시나리오를 준비하고 있습니다.
3. 수익화 및 전문 자문
이것은 유료 컨설팅 서비스입니다. 우리의 사용자는 단순히 "키워드를 검색"하는 것이 아니라, 전문적인 자문 경험을 위해 비용을 지불합니다.
통합 채팅 UI가 필수적인 이유:
표준 검색창은 "정보 찾기"를 위해 설계되었지만, 우리의 모델은 **“컨설팅”**을 요구합니다.
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복합적 추론: 사용자는 시장 트렌드에 대해 다중 턴 대화(multi-turn conversations)가 필요한 심층적인 질문을 합니다.
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출처 투명성: 유료 자문의 경우, 사용자는 답변이 어떤 CRM 데이터 포인트나 전문가가 작성한 주제에서 유래했는지 정확히 확인해야 합니다(“NotebookLM” 경험).
개발자를 위한 질문:
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통합된 채팅 UI 내에서 이러한 유형의 심층 통합(CRM/외부 API)을 지원하는 방향으로 로드맵이 기울어져 있나요?
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AI가 구조화된 데이터나 특정 전문가 큐레이션 주제를 "주요 출처(Primary Sources)"로 직접 링크할 수 있도록 할 계획이 있나요?
이러한 진화는 Discourse를 전통적인 포럼에서 전문 산업용 강력하고 상호작용적인 지식 베이스로 변형시킬 것이라고 믿습니다.
여러분의 생각을 기대합니다!
감사합니다!
