플러스프로젝트 배경
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 활
프로젝트 성과
사용자 검색 시간 70% 단축
기존 평균 3~5분 필요하던 기사 검색 과정이 10초 이내로 단축
반복 문의 및 수동 검색 요청 60% 감소
내부 직원 및 독자의 주요 문의에 대해 AI가 자동 응답
한국섬유신문 기사 기반 지식 데이터화
약 21만 건(작성자가 수치 입력) 기사 및 메타데이터 정규화 및 AI 학습 완료
콘텐츠 활용도 증가
특정 주제(예: 패션 트렌드, 원단 기술) 검색 조회수 평균 3배 증가
핵심 기능
AI 자연어 질문 응답 기능
사용자가 질문한 내용을 LLM이 이해하여 관련 기사 요약 및 핵심 답변 제공
진행 단계
1. 기획 및 요구사항 정의
2025.10.
- 서비스 대상(독자·내부인력·신규 파트너) 정의
- AI 학습 데이터 범위 확정
- 검색 방식 및 UX 전략 설계
- AI 학습 데이터 범위 확정
- 검색 방식 및 UX 전략 설계
프로젝트 상세
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/R
