프로젝트 배경
1) 서비스 기획 배경 - 개인 일상과 업무를 도와주는 생성형AI 어플리케이션이 출시되고 있음 - 개인정보보호 이슈, 클라우드 기반 LLM 모델 서비스 등 제약조건으로 초개인화 서비스 미흡 - 가까운 미래 휴대전화 등 개인 디지털 기기에서 서비스 가능한 on device llm이 소개될 것으로 예상 - 이에 개인정보를 안전하게 보호하면서 초개인화 서비스가 가능한 AI개인비서 개발 -
프로젝트 성과
개인 생활 적용 시 : 편의성 증대
저녁식사 장소 추천, 쇼핑 전 사전 준비 리스트, 여행 시 챙겨야 할 준비물 및 날씨 정보 제공 등 유용한 정보 및 사전 준비 항목 제공
업무 적용 시: 개인 업무 생산성 향상
- 출장, 미팅 전 사전 준비 사항 및 체크 리스트 제공으로 성과 창출에 간접적 기여
- 일정 준비 시간 절감(사전 리서치, 준비 리스트 작성 등)
- 일정 준비 시간 절감(사전 리서치, 준비 리스트 작성 등)
핵심 기능
진행 단계
서비스 기획
2025.07.
- 유사 서비스 벤치마킹
- 온 디바이스 LLM 조사
- 일정 유형 분류
- 온 디바이스 LLM 조사
- 일정 유형 분류
프로젝트 상세
초개인화 개인비서 Agent 서비스 개발을 준비하고 있습니다. OpenAI에서 ChatGPT 출시 이후 사전에 학습된 AI모델 기반으로 사용자 질문에 응대하는 다양한 유형의 챗봇 서비스 출시가 유행이었으나 사전에 학습되지 않은 질문에 대한 할루시네이션이 단점으로 작용했습니다. 최근 들어 이를 극복하기 위한 대안으로 자율적으로 대응하고 사용자 반응에 따라 스스로를 개선하는 agent 방식이 소개되고 있습니다.







