프로젝트 배경
1. 문제점 기업 내 문서가 이메일, 공유 드라이브, 개인 PC 등 여러 저장소에 분산되어 있어 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요되었습니다. 또한 동일한 내용의 문서가 여러 버전으로 존재하여 최신 정보를 확인하기 어려웠으며, 직원들은 필요한 자료를 찾기 위해 여러 시스템을 반복적으로 검색해야 했습니다. 기존 키워드 기반 검색은 문서 제목이나 정확한 단어를 알아야만 검색이 가능하여 사용성
프로젝트 성과
Lexara — AI 문서 인텔리전스
1주일 이내 단독 구축한 풀스택 RAG SaaS. 50MB 문서 업로드, 자연어 질의, 5개국어 UI(EN/KO/RU/UZ/JA), Free/Pro/Business 구독, 추천 시스템 FAQ 지원 포털, FAISS
핵심 기능
진행 단계
기획 및 요구사항 분석
2026.05.
기업 내 문서 관리 문제 분석 및 사용자 요구사항 수집. 검색 정확도와 문서 접근성 개선 방향 정의.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 커머스, 콘텐츠 서비스, 기업용 솔루션 등을 대상으로 React/Next.js + Node.js 기반 웹 서비스를 개발했습니다. 일반 사용자부터 관리자까지 폭넓은 타깃을 대상으로 빠르고 직관적인 사용자 경험을 제공하는 데 집중했습니다. 2) 작업 범위 : Front-end 개발 (React / Next.js) Back-end 개발 (Node.js / Express)








