1) 기존 문제점
-한국섬유신문 기사 및 콘텐츠가 웹, 내부 문서, PDF, 뉴스 아카이브 등에 분산되어 있어 검색 및 활용이 어려움
-기존 검색 방식은 키워드 기반 검색으로, 문맥 기반의 정확한 정보 조회 및 재활용 어려움
-과거 기사 기반 통찰(Trend Insight)·기술 자료 검색에 시간이 많이 소요되고 중복 문의, 반복 검색 발생

2) 프로젝트 목표
-AI 기반 콘텐츠 활용 시스템 구축
-대규모 언어 모델(LLM)을 한국섬유신문 기사 기반으로 파인튜닝하여 기사 지식 자동 응답화
-RAG 기반 정확한 정보 호출
-최신 기사 및 내부 참조 자료를 실시간 연결해 최신성·정확성 보장
-지식 검색 자동화
-자연어 기반 검색을 통해 사용자 질문의 의도를 파악하고 적합한 기사·정보 요약 제공

3) 추진 관점 및 주안점
-기사 의미 기반 검색(semantic search)을 통한 정확한 결과 제공
-AI 설명가능성(Explainable AI)을 고려한 답변 구조 및 인용 포함
-운영 효율성 및 정보 활용도를 극대화하는 지식 자산화 체계 구축

1)한국섬유신문 AI기반 지식검색서비스 개발

2)작업범위
-서버구축 : Flask, Fast-API 서버 운영환경, LLM 학습, RAG 작업, 메타정보 벡터 DB 구축, 서비스 운영 관리자 페이지
-프론트단 : HTML/CSS/Javascript/Node.js를 활용한 프론트단 페이지 개발

3)주요 기능
-사용자가 자연어로 기사를 검색시 해당 내용을 AI가 학습된 내용/RAG처리/외부 정보(인터넷)를 참조하여 응답자료 생성
-고객사(한국섬유신문사)가 기사 표출을 원하는 범위, 내용을 관리자가 권한별 관리 기능 제공
-AI 운영 정책을 별도 관리하기 위한 Prompt 정책 편집기 제공