✅ 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
• 챗봇 결과의 출처 추적 불가, 신뢰도 및 검증 문제
• PDF, 이미지 등 다양한 형식의 문서를 처리할 수 있는 시스템 부족
• 운영자/관리자가 챗봇 설정과 권한을 제어할 수 있는 관리자 기능 부재

✅ 프로젝트 목표
• 특정 문서 기반으로만 답변하는 RAG 챗봇 플랫폼 구축
• GPT·LLaMA·Gemini 등 다양한 LLM 연동 가능한 구조 설계
• PDF, 이미지 등 다양한 문서 업로드 지원 및 OCR 기반 질의 응답 처리 구현
• 권한 분기·챗봇 시연 가능한 관리자 시스템 구축

❗주안점
• 출처 포함 응답 기능: AI 응답에 사용된 문서/문장 범위를 명확히 표시
• 다양한 문서 포맷 대응: PDF, JPG 등 업로드 시 자동 처리 및 분석
• OCR 기능 내장: 이미지 내 텍스트도 검색 가능한 문서로 자동 전환
• 관리자 기능 강화: 권한 분기, 챗봇 데모, 문서 관리 등 운영 중심 기능 반영
• 모바일/PC 모두 대응 가능한 반응형 설계

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 환경 모두 대응 가능한 사용자 환경 구현
•RAG 디비 구축, LLM 연동

3. 주요 기능 및 업무
•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

4. 주안점
•응답한 답변의 출처를 함께 조회 할 수 있음
•pdf, jpg 등 다양한 파일 지원
•이미지에서 OCR로 정보를 추출하여 검색 가능