매도
4.0 (1)매도왕
경력근거: 업무용 전화를 하는 사람들이 통화 이후 해야 할 일을 잊지 않고 완료하도록
수집일 없음
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
매도왕 모모콜은 업무 통화에서 할 일·고객 맥락을 기억하는 AI 에이전트라, 통화에서 할 일을 뽑아 완료까지 챙기는 이 도구는 모모콜의 실제 통화·후속 데이터가 있어야 추출을 검증합니다.
'통화 이후 해야 할 일을 잊지 않고 완료하도록 돕는 AI 에이전트'. 추출+완료 추적이 그 핵심.
'고객 맥락을 기억하는 통화 기반 세컨드 브레인'. 발화 근거 인용 추출이 기억의 토대.
'고정 CRM 스키마가 아니라 업무 패턴을 이해해 자동 정의'. 추출 스키마 진화가 차별점.
통화 전사 기록을 받아 약속·할 일·일정·고객 맥락을 발화 근거와 함께 추출하고, 완료 여부까지 추적하는 1주 포트폴리오입니다.
모모콜 PE. 통화 후 할 일을 수기로 적던 영업 사용자를, 자동 추출 + 완료 추적 도구로 옮기고 싶은 사람입니다.
통화 전사에 발화 단위를 붙이면, LLM 이 (a) 약속/할 일/일정을 발화 근거와 함께 추출하고 (b) 완료 여부를 추적해 미완료를 짚을 수 있습니다.
통화 전사를 받아 약속·할 일·일정을 발화 근거와 함께 추출하고 완료 여부를 추적하는 동작하는 도구입니다.
사람 라벨과 추출 일치도(κ)를 재고, 누락·환각 비율을 보여주는 대시보드입니다.
반복 통화에서 고객 맥락을 누적하고 추출 스키마를 자동으로 넓히는 단계입니다.
통화 전사를 넣으면 할 일·약속과 발화 근거가 몇 초 안에 나오는 걸 시연합니다.
추출 항목의 발화 근거가 실제 전사에 존재하는 비율 100%. 없으면 환각으로 자동 차단
측정: 인용 일치 규칙, 표본: 추출 200건
일부러 만든 중의·결측·미등록 고객 통화 30종을 넣어도 추출이 멈추지 않고 처리되는 걸 시연합니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 추출 정확도는 모모콜 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여줍니다.
중의성: 발화의 약속/잡담 구분이 모호할 수 있어 애매하면 '확인 필요'로 표시하고 단정하지 않습니다.
실제 도입 시 달라지는 것: 실 통화 음질·전사 오류·도메인 용어가 더미와 다르므로 추출 스키마를 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
통화 발화·고객 맥락을 묶어 할 일 추출 입력으로 쓴다
| call_id | customer_raw | customer_id | utterance | commit_type | due | done |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CALL900 | 김대표(구) | — | 음… 나중에 봐서요 | none | — | — |
| CALL901 | 고객0 | cu0 | 오늘 안에 계약서 보낼게요 | todo | 2026-05-23 | false |
| CALL902 | 고객VIP | cu2 | (전사 누락 구간) | none | — | — |
| CALL903 | 미등록고객 | — | 다음 미팅 잡죠 | schedule | — | — |
| CALL000 | 고객0 | cu0 | 다음 주 화요일까지 견적 보내드릴게요 (0) | todo | 2026-05-27 | false |
{"type":"object","properties":{"call_id":{"type":"string"},"customer_raw":{"type":"string"},"customer_id":{"type":["string","null"]},"utterance":{"type":"string"},"commit_type":{"type":"string","enum":["todo","schedule","followup","none"]},"due":{"type":["string","null"]},"done":{"type":["boolean","null"]}},"required":["call_id","customer_raw","customer_id","utterance","commit_type","due","done"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: due/done null(기한 미정·미확인), commit_type none(잡담), customer_id null 미등록, 전사 누락 구간, customer_raw 표기 흔들림, 중의적 발화. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.{"type":"object","properties":{"call_id":{"type":"string"},"customer_raw":{"type":"string"},"customer_id":{"type":["string","null"]},"utterance":{"type":"string"},"commit_type":{"type":"string","enum":["todo","schedule","followup","none"]},"due":{"type":["string","null"]},"done":{"type":["boolean","null"]}},"required":["call_id","customer_raw","customer_id","utterance","commit_type","due","done"]}| Python | 전사 ingest + 추출 + eval 스크립트(일치도 κ) |
| FastAPI | 추출 API(`POST /extract`. 통화 → 할 일+근거) |
| LLM | 약속/할 일/일정 추출 + 고객 맥락 요약 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품입니다. 더 키우려면 2주차(추출 정확도 검증)로 갑니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 3주차(고객 맥락 누적 + 스키마 진화)로 갑니다.
통화 추출(할 일 + 근거 + 완료)
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"type": "todo",
"text": "견적 발송",
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]
},
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{
"call_id": "CALL902",
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}
]items 의 quote 가 실제 전사에 존재하는지는 자동 검증, type/완료 판정은 사람/judge 검증.
근거: 업무용 전화를 하는 사람들이 통화 이후 해야 할 일을 잊지 않고 완료하도록