플러스프로젝트 배경
✅ 프로젝트 개요 GPT와 RAG(Vector DB)를 기반으로, 특정 문서 내에서만 답변할 수 있는 문서 한정형 AI 챗봇을 개발한 사례입니다. 관리자 페이지를 통해 문서 업로드·챗봇 시연·권한 관리가 가능하며, 다양한 LLM(GPT, LLaMA, Gemini 등)과 연동되는 구조로 설계되었습니다. ⚠️ 문제점 • 일반 GPT 챗봇은 외부 정보 혼입 문제로 특정 문서 기반의 정확한 응답이 어려움
프로젝트 성과
답변 내 정확도 기준 문서 일치율 95% 이상
RAG 기반 답변의 평균 출처 정확도 95.7% 기록
누적 문서 업로드 수 6,500건
런칭 이후 업로드된 PDF·이미지·텍스트 문서 총 6,532건
챗봇 응답 평균 시간 1.9초
RAG+GPT 연동 최적화로 평균 응답 속도 2초 미만 유지
핵심 기능
문서 기반 RAG 챗봇
업로드한 문서에서만 답변을 생성하며 외부 정보 혼입 없이 정확성 확보
진행 단계
기능 기획 및 챗봇 구조 설계
2025.01.
문서 업로드 → 벡터화 → 챗봇 응답까지 흐름 정의 및 관리자 플로우 설계
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개 •GPT와 RAG 디비를 사용하여 특정 문서를 업로드했을 때, 제공된 문서 안에서만 답변 할 수 있는 ai 챗봇 개발 •GPT 기반으로 만들어졌으나 llama, gemini 등 다양한 llm과 연동 가능 •자료를 관리할 수 있는 관리자단 제공 •관리자단에서 권한분기, 챗봇 데모 시연이 가능 2. 작업 범위 •기획, 디자인 개발 •반응형 웹 구현 : 데스크탑과 모바일 환
