다음은 분류 작업에 전통적인 ML 접근 방식 대신 Claude와 같은 LLM을 사용해야 하는 주요 지표입니다:
전통적인 ML 프로세스는 대규모의 라벨링된 데이터셋이 필요합니다. Claude의 사전 학습 모델은 단 몇 십 개의 라벨링된 예시만으로도 효과적으로 티켓을 분류할 수 있어, 데이터 준비 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
전통적인 ML 접근 방식이 한번 확립되면, 이를 변경하는 것은 노동 집약적이고 데이터 집약적인 작업입니다. 반면에 제품이나 고객 요구사항이 발전함에 따라 Claude는 광범위한 학습 데이터 재라벨링 없이도 클래스 정의 변경이나 새로운 클래스에 쉽게 적응할 수 있습니다.
전통적인 ML 모델은 종종 비정형 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪으며 광범위한 특성 엔지니어링이 필요합니다. Claude의 고급 언어 이해 능력을 통해 엄격한 온톨로지 구조에 의존하지 않고 내용과 맥락을 기반으로 정확한 분류가 가능합니다.
전통적인 ML 접근 방식은 종종 단어 주머니 모델이나 단순 패턴 매칭에 의존합니다. Claude는 클래스가 예시가 아닌 조건으로 정의될 때 기본 규칙을 이해하고 적용하는 데 탁월합니다.
많은 전통적인 ML 모델은 의사 결정 과정에 대한 통찰력을 거의 제공하지 않습니다. Claude는 분류 결정에 대한 사람이 읽을 수 있는 설명을 제공할 수 있어, 자동화 시스템에 대한 신뢰를 구축하고 필요한 경우 쉽게 적응할 수 있습니다.
전통적인 ML 시스템은 종종 이상치와 모호한 입력을 처리하는 데 어려움을 겪어 잘못 분류하거나 포괄적인 카테고리로 기본 설정되는 경우가 많습니다. Claude의 자연어 처리 능력을 통해 지원 티켓의 맥락과 뉘앙스를 더 잘 해석할 수 있어, 수동 개입이 필요한 잘못 라우팅되거나 분류되지 않은 티켓의 수를 줄일 수 있습니다.
전통적인 ML 접근 방식은 일반적으로 지원되는 각 언어에 대해 별도의 모델이나 광범위한 번역 프로세스가 필요합니다. Claude의 다국어 기능을 통해 별도의 모델이나 광범위한 번역 프로세스 없이도 다양한 언어로 된 티켓을 분류할 수 있어, 글로벌 고객 기반에 대한 지원을 간소화할 수 있습니다.
