프로젝트 배경 (frontierbase)

1) 문제점
• 고객 문의, 내부 요청, 반복 업무가 사람 중심으로 처리되어 응답 지연과 운영 부담이 발생
• 문서·데이터·업무 지식이 여러 곳에 분산되어 있어 필요한 정보를 즉시 찾기 어려움
• 단순 문의·반복 작업에도 인력이 투입되어 핵심 업무 집중이 어려운 구조

2) 프로젝트 목표
• LLM 기반 AI 챗봇을 통해 고객 응대 및 내부 질의응답을 자동화
• 기존 문서·데이터를 연동하여 사용자가 자연어로 질문하고 즉시 답변을 받을 수 있는 환경 구축
• 운영 인력 의존도를 낮추고, 서비스 대응 속도와 품질을 동시에 개선

3) 주안점
• 실제 서비스 운영 환경에서 안정적으로 동작하는 백엔드 중심 설계
• 단순 데모가 아닌, 데이터 연동·권한 관리·확장이 가능한 구조 구현
• AI 응답 품질을 높이기 위한 프롬프트 설계 및 질문 흐름 제어
• 초기 도입 부담을 줄이고 점진적 확장이 가능한 실용적 자동화에 집중

1) 포트폴리오 소개
AI 챗봇과 백엔드 자동화를 중심으로 한 서비스 구축 프로젝트입니다.
기업·서비스 운영자를 대상으로, 고객 응대·업무 처리·데이터 연동을 자동화하여 운영 효율을 높이는 것을 목표로 했습니다.

2) 작업 범위
• 서비스 기획 및 기술 구조 설계
• LLM 기반 AI 챗봇 아키텍처 설계
• 백엔드 API 및 데이터 연동 개발
• 관리자용 설정·운영 기능 구현
• 클라우드 환경 배포 및 운영 구조 구성

(웹 기반 서비스 중심, 서버·백엔드 위주 개발)

3) 주요 업무 및 기능
• LLM 연동 AI 챗봇 구축 (문서·데이터 기반 응답)
• 외부 데이터/API 연동 및 자동 처리 로직 구현
• 사용자 요청 흐름 제어 및 프롬프트 구조 설계
• 관리자 페이지를 통한 챗봇 설정 및 운영 관리
• 서비스 확장을 고려한 모듈형 구조 설계

4) 주안점
• 실제 운영을 고려한 안정적인 백엔드 구조
• AI 응답 품질을 위한 프롬프트 및 데이터 구조 설계
• 초기 서비스에서도 확장 가능한 유연한 아키텍처
• 과도한 기능보다 실사용 가능한 자동화에 집중