플러스프로젝트 배경
1) 포트폴리오 소개 • 서비스 카테고리: AI, 데이터 수집/분석 • 메인 타깃: 외부 고객의 소리(VOC) 데이터 수집 및 분석이 필요한 기업 • 간략한 소개: 사용자가 자연어 명령을 통해 500여 개의 다양한 웹사이트에서 외부 데이터를 수집하고, RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용해 수집된 데이터를 기반으로 정확하게 검색하고 요약하는 B2B용 지능형 크롤링 시스템입니다. 2) 작업 범위 •
프로젝트 성과
데이터 정확성 및 신뢰도 100% 확보
RAG 아키텍처를 도입하여 LLM이 임의의 정보를 생성하는 것을 방지하고, 100% 수집된 문서에 기반한 답변만 생성하도록 구현했습니다
업무 생산성 향상
자연어 명령 인터페이스와 GUI 기반 데스크톱 앱을 통해, 기존에 개발자만 가능했던 크롤링 작업을 비개발 직군도 5분 이내에 직접 설정하고 실행할 수 있도록 업무 프로세스를 개선했습니다
개발 기간 단축
Quasar Framework를 활용하여 단일 코드베이스로 Windows, macOS, Linux용 데스크톱 애플리케이션을 동시에 개발함으로써, 플랫폼별 개별 개발 대비 프로젝트 기간을 약 40% 단축했습니다
크로스 플랫폼 설정 관리 UI
Quasar와 Electron으로 개발된 데스크톱 앱을 통해 크롤링 설정, 모니터링 대시보드, 사용자 관리 기능을 제공합니다
운영 및 유지보수 비용 절감
Playwright MCP의 '적응형 크롤링 전략'과 '자동화된 선택자 재학습 루프'를 적용하여, 500여 개 사이트의 UI 구조 변경 시 발생하는 수동 개입 및 코드 수정 작업을 80% 이상 감소시킬 것으로 기대
핵심 기능
자연어 명령 기반 자동화 시스템
"네이버 AI 기사 요약해줘"와 같은 사용자 명령을 Agent가 자동으로 분석하고 크롤링, 검색, 요약 작업을 수행하는 시스템을 구축했습니다
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개 - 예시 : 주부들을 위한 생활용품 커머스 개발 2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경 - 예시) 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등 - 예시) 반응형 웹, Android, iOS 등 3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능
