플러스프로젝트 배경
문제점 - 정보 접근성 비효율성: 대학 학사 및 행정 정보가 웹사이트에 분산되어 있어, 학생들이 원하는 정보를 찾는 데 시간이 오래 걸리고 접근성이 낮았음. - 교내 교통 정보 부족: 셔틀버스 위치 정보가 실시간으로 제공되지 않아, 학생들이 버스를 기다리는 시간이 비효율적이며 이용 편의성이 낮음. - 낮은 답변 신뢰도: 일반적인 챗봇은 공식 문서 기반의 정확한 답변 제공에 한계가 있어, 학사 정보에 대한
프로젝트 성과
RAG 기반 답변 신뢰도 71% 확보
학교 공식 문서를 벡터 DB에 임베딩하여 RAG 시스템을 구축, 단순 LLM 대비 학사/행정 정보에 대한 답변 신뢰도를 71%까지 끌어올림
실시간 위치 오차 3m 이내 보정
GPS 필터링 및 보정 알고리즘 설계를 통해 노이즈가 심한 교내 환경에서도 셔틀버스 위치 오차를 3m 이내로 최소화하고 정확한 ETA를 제공
End-to-End 통합 서비스 완성
AI 챗봇과 실시간 셔틀 웹 서비스를 모듈화된 아키텍처로 통합하여 사용자에게 학사 정보부터 교통 정보까지 끊김 없는 경험을 제공
핵심 기능
RAG 기반 고신뢰성 지식 검색
학교 공식 문서를 pgVector에 임베딩하고 LangChain으로 연결, 사용자 질의에 대한 의미 기반 검색을 통해 답변의 신뢰도를 극대화.
진행 단계
기획
2023.10.
학사 정보 접근성 및 교통 불편 문제 정의, RAG-LLM 챗봇과 WebSocket 셔틀 추적 통합 목표 설정 및 모듈화된 시스템 아키텍처 설계
프로젝트 상세
카카오톡 기반 AI 챗봇 서비스와 실시간 셔틀버스 위치 추적 웹 애플리케이션을 통합 개발하여, 대학 학사 및 행정 정보에 대한 접근성을 높이고 교내 교통 편의성을 획기적으로 향상시킨 서비스 특징 - 통합 서비스 제공: AI 기반 학사 정보 접근성 향상과 실시간 교통 편의 제공 기능을 단일 프로젝트로 통합. - LLM 기반 고신뢰성 답변: RAG(Retrieval-Augmented Generation)
