플러스프로젝트 배경
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
프로젝트 성과
Expected Outcome
기존 챗봇 대비 구축 시간을 크게 단축할 수 있음
비개발자도 직접 데이터 업데이트가 가능해 유지보수 부담 감소
개인화된 데이터 기반 응답 품질 개선 기대
소규모 기업·팀에서 빠르게 챗봇 기능 도입 가능
비개발자도 직접 데이터 업데이트가 가능해 유지보수 부담 감소
개인화된 데이터 기반 응답 품질 개선 기대
소규모 기업·팀에서 빠르게 챗봇 기능 도입 가능
잠재 가치
반복적인 챗봇 업데이트 시간을 대폭 절감
데이터 기반 챗봇 도입 장벽 대폭 감소
고객지원·문서 안내 자동화에 즉시 활용 가능
개인 맞춤형 지식 챗봇 시장에 적용 가능성 높음
데이터 기반 챗봇 도입 장벽 대폭 감소
고객지원·문서 안내 자동화에 즉시 활용 가능
개인 맞춤형 지식 챗봇 시장에 적용 가능성 높음
핵심 기능
핵심 기능 개발
OpenAI API 연동
데이터 업로드 → 벡터 저장 → 검색 → 응답 생성 파이프라인 구현
챗 UI·백엔드 연결
개별 데이터 기반 챗봇 생성 기능 구축
간편한 저장을 위한 구글 드라이브 api 연결
데이터 업로드 → 벡터 저장 → 검색 → 응답 생성 파이프라인 구현
챗 UI·백엔드 연결
개별 데이터 기반 챗봇 생성 기능 구축
간편한 저장을 위한 구글 드라이브 api 연결
진행 단계
요구 분석 및 문제 정의
2025.11.
기존 챗봇 구축 과정의 문제점(업데이트 지연, 개발자 의존, 데이터 반영 속도)을 분석
“누구나 빠르게 직접 챗봇을 구축할 수 있는 시스템”이라는 목표 설정
“누구나 빠르게 직접 챗봇을 구축할 수 있는 시스템”이라는 목표 설정
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
