플러스프로젝트 배경
문제점 - 생성형 AI의 정보 신뢰성 문제: 기존 LLM(거대언어모델)은 사실이 아닌 정보를 마치 사실처럼 답변하는 환각(Hallucination) 현상이 발생하여, 정확도가 생명인 헬스케어/교정운동 분야에 적용하기 어려움 - 전문 지식 및 맞춤형 정보 부재: 일반적인 AI는 사용자의 체형 특성이나 특정 센터(체육관, 필라테스 등)의 내부 규정, 운동 가이드라인 등 도메인 특화 정보를 구체적으로 답변하지
프로젝트 성과
벡터 DB화하여 100% 검색 가능한 자산으로 전환
체육관, 필라테스 센터, 교정센터 등 다양한 도메인의 문서를 규격화된 데이터로 관리하게 되어, 향후 데이터 추가 및 수정 시에도 유연하게 대처할 수 있는 확장성을 확보했습니다.
API 연동 및 프롬프트 엔지니어링만으로 6주 만에 전체 서비스 구축 완료
서버 구축이나 GPU 장비 도입 없이 클라우드 기반 API를 활용하여 인프라 비용을 최소화하고, 빠른 시장 진입(Time-to-Market)이 가능한 구조를 완성했습니다.
기존 생성형 AI 대비 할루시네이션(거짓 답변) 발생률 80% 감소
검증된 내부 문서와 논문만을 근거로 답변하게 함으로써, 잘못된 운동 상식으로 인한 부상 위험을 방지하고 사용자에게 전문적인 교정 가이드를 제공할 수 있게 되었습니다.
핵심 기능
수준별 맞춤 트레이닝 가이드(체육관)
초보자부터 숙련자까지 회원 개별 수준에 맞춘 운동 루틴 및 기구 사용법 안내.
효율적인 운동 계획 수립을 지원하며, 검색어 예시 기능을 통해 사용자가 원하는 운동 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 지원
효율적인 운동 계획 수립을 지원하며, 검색어 예시 기능을 통해 사용자가 원하는 운동 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 지원
진행 단계
모델 선정 및 아키텍처 설계
2025.10.
서비스 목적에 맞는 LLM 및 임베딩 모델 선정, RAG 전체 파이프라인 설계 및 API 연동 계획 수립
프로젝트 상세
당신의 건강 파트너, 무도챗봇 나에게 꼭 맞는 교정운동, 이제 AI가 찾아드립니다. 무도챗봇의 핵심은 검색증강생성 RAG 기능! 무도챗봇 서비스 설명 무도챗봇의 RAG기능 - RAG 기능으로 인해 사용자가 묻는 다양한 질문 이해 - 관련 정보와 예시를 빠르게 제공 RAG란? - RAG(Retrieval-Augmented Generation, Generation, 검색증강생성) - 외
