1) 문제 정의 (Pain Points)

기존 AI 챗봇 서비스는 단일 플랫폼 중심 구조로 멀티플랫폼 확장이 어려움

국내 사용자를 대상으로 한 한국어 최적화 AI 모델 기반 서비스 부족

문서 파일 업로드 이후 AI 컨텍스트 분석 기능이 제한적이며 응답 지연 발생

장기 대화 환경에서 과거 대화·정보를 효과적으로 검색·활용하지 못함

2) 프로젝트 목표 (Objectives)

멀티플랫폼 지원

단일 코드베이스로 웹, iOS, Android 동시 지원

실시간 스트리밍 UX

ChatGPT 수준의 실시간 응답 경험 제공

문서 기반 AI 대화

PDF, DOCX, HWP 등 다양한 문서 업로드 및 AI 분석 지원

장기 메모리 시스템

벡터 DB 기반 과거 대화 컨텍스트 검색·활용

엔터프라이즈 기능 제공

관리자 대시보드를 통한 사용자 관리 및 대화 모니터링

3) 기술적 접근 및 주안점 (Approach)

Kotlin Multiplatform

개발 리소스 최소화 및 플랫폼 간 일관된 사용자 경험 제공

SSE(Server-Sent Events)

네트워크 지연을 최소화한 실시간 AI 응답 스트리밍 구현

비동기 문서 파싱

대용량 파일 처리 시에도 사용자 대기 시간 최소화

pgvector 기반 의미 검색

관련성 높은 과거 대화를 자동 검색하여 현재 컨텍스트에 반영

OAuth2 표준 인증

엔터프라이즈 수준 보안 확보 및 소셜 로그인 편의성 제공

1) 프로젝트 개요 (Portfolio Summary)

Upstage의 AI 모델을 활용한 엔터프라이즈급 AI 챗봇 플랫폼 개발 프로젝트.
웹, iOS, Android를 지원하는 멀티플랫폼 AI 대화 서비스로,
기업 및 일반 사용자를 대상으로 실시간 AI 상담·정보 제공 기능을 구현함.

2) 작업 범위 (Scope)

백엔드

Spring Boot 기반 REST API 서버 구축

Spring AI, OAuth2, PostgreSQL 기반 아키텍처 설계

모바일

Kotlin Multiplatform(KMP) 기반 iOS / Android 네이티브 앱 개발

Compose Multiplatform UI 구현

웹 / 어드민

React + TypeScript 기반 사용자 웹 인터페이스

관리자 대시보드(Admin Console) 개발

지원 환경

iOS, Android, 반응형 웹

3) 주요 업무 (Key Responsibilities)

Google / Apple OAuth 소셜 로그인 및 JWT 기반 인증 시스템 구축

SSE(Server-Sent Events) 기반 실시간 AI 응답 스트리밍 구현

문서 파일(PDF, DOCX, HWP 등) 업로드 및 AI 컨텍스트 파싱 파이프라인 개발

PostgreSQL pgvector 기반 벡터 데이터베이스 구축 및 장기 메모리 검색 기능 구현

웹 검색 연동 및 Reasoning 모드 지원

대화 세션 관리, 메시지 히스토리 조회, 사용자 피드백 시스템 개발

관리자 대시보드

사용자 관리

대화 모니터링

사용 통계 및 분석 기능 구현

4) 기술적 주안점 및 성과 (Highlights)

Kotlin Multiplatform 도입으로 iOS/Android 코드 공유율 70% 이상 달성 → 개발 생산성 극대화

SSE 스트리밍을 활용한 ChatGPT 유사 실시간 응답 UX 구현

비동기 문서 파싱 구조로 대용량 파일 업로드 시 UX 개선

pgvector 기반 의미 검색(Semantic Search) 을 통한 대화 컨텍스트 장기 메모리 구현

OAuth2 Resource Server 기반 엔터프라이즈 수준 보안 인증 체계 구축

DDD(Domain-Driven Design) 기반 도메인 설계로 유지보수성·확장성 확보