실제 업무 환경에서 챗봇을 구축할 때, 다음과 같은 문제들이 반복적으로 발생한다.

1)챗봇 구축에 시간이 지나치게 많이 소요됨

단순한 답변 시스템임에도 불구하고 초기 구축에 여러 단계가 필요하며,
빠르게 챗봇을 만들어 테스트하기 어려웠다.

2)지속적인 업데이트가 필요하다는 구조적 문제

콘텐츠나 데이터가 바뀔 때마다 챗봇의 응답 로직을 일일이 수정해야 했고,
이는 유지보수 비용과 시간을 크게 증가시켰다.

3)개발자와의 의존적 소통으로 인한 지연

비개발자가 직접 데이터를 수정할 수 없고,
개발자에게 요청 → 수정 → 반영 과정이 반복돼 업데이트 속도가 떨어졌다.

4)원하는 데이터를 챗봇에게 ‘즉시·직접’ 전달할 수 없음

정해진 방식대로만 데이터를 넣을 수 있어
사용자 맞춤형 챗봇을 빠르게 만들기 어려웠다.

프로젝트 목표
1)누구나 빠르게 챗봇을 구축할 수 있는 시스템 개발

복잡한 백엔드 로직 없이, 즉시 사용할 수 있는 챗봇 생성 환경 제공.

2)사용자가 보유한 데이터를 ‘즉시·직접’ 업로드하여 챗봇에 반영

개발자 도움 없이 문서·텍스트·지식 데이터를 입력하면
자동으로 챗봇의 지식 베이스로 변환되도록 설계.

3)완전한 커스터마이징이 가능한 ‘나만의 챗봇’ 제작

사용자 데이터 + GPT 기반 로직을 활용해
목적에 맞는 챗봇을 누구나 구현할 수 있도록 지원.

주안점 (Key Focus Points)

1)비전문가도 사용할 수 있는 쉬운 구조 (No-Code 친화성)

복잡한 설정 없이 데이터를 넣으면 바로 챗봇 생성.

개발 지식 없이도 커스텀 챗봇을 만들 수 있도록 UX 단순화.

2)빠른 프로토타이핑을 위한 AI 기반 자동화

GPT가 자동으로 데이터 → 지식화 → 응답 생성 구조를 구축.

빠른 테스트와 반복이 가능한 환경 제공.

3) 유지보수 비용의 최소화

새로운 데이터를 넣으면 즉시 업데이트되어
기존 챗봇처럼 ‘개발자에게 요청 → 수정 → 배포’ 과정이 필요 없음.

4) 개인화된 데이터 처리 구조 설계

사용자만의 문서, 텍스트, 노트 등을
벡터화하여 개인화된 챗봇을 구축할 수 있게 함.

즉, **“내 데이터로 만드는 나만의 챗봇”**이라는 컨셉 강화.

5)빠르고 가벼운 구조(React + Netlify + OpenAI API) 기반

불필요한 복잡성을 제거하고,
빠르게 실행 가능한 프론트/백엔드 조합을 지향.

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 및 주요 페이지
- 예시) 회원등급제 기능, 숙소 추천 로직 구성, GPS 기반 숙소 리스트, 실시간 예약 및 결제 페이지 등

4) 주안점 : 개발 시 중점이 되었던 사항
- 예시) 개인 정보에 대한 보안, 고도화된 예약 프로세스 등