플러스프로젝트 배경
1) 문제점 업로드한 PDF 문서를 정확히 이해하지 못하는 AI 답변 대화 맥락 유지 불가로 사용자 만족도 저하 알파 수준의 UI/운영 구조로 실사용 어려움 2) 프로젝트 목표 문서 기반 질문에 정확히 응답하는 RAG 챗봇 구축 사용자별 대화 맥락을 유지하는 AI 구조 설계 실제 운영 가능한 배포·관리 시스템 구현 3) 주안점 PDF 페이지 단위 임베딩을 통한
프로젝트 성과
문서 기반 AI 검색 및 운영 효율 개선
PDF 문서 검색 정확도 약 30% 개선
API 평균 응답 속도 350ms → 180ms (약 49% 개선)
배포 자동화로 배포 시간 30분 → 3분 단축
베트남어 챗봇 도입으로 글로벌 사용자 대응 기반 확보
API 평균 응답 속도 350ms → 180ms (약 49% 개선)
배포 자동화로 배포 시간 30분 → 3분 단축
베트남어 챗봇 도입으로 글로벌 사용자 대응 기반 확보
핵심 기능
문서 기반 RAG 검색
PDF 문서를 페이지 단위로 임베딩하여
파일 형식과 무관한 정확한 문서 질의응답 제공
파일 형식과 무관한 정확한 문서 질의응답 제공
진행 단계
문제 정의 및 요구사항 분석
2025.10
기존 챗봇 한계 분석, RAG 구조 검토
프로젝트 상세
본 프로젝트는 사용자가 업로드한 PDF 문서를 기반으로 질문에 답변하는 문서 중심 AI 학습/업무용 챗봇 서비스입니다. 기존 AI 챗봇의 경우 업로드 문서 기반 질문에 대한 정확도가 낮고, 대화 히스토리를 유지하지 못해 맥락이 자주 끊기는 문제가 있었습니다. 또한 단순 챗 UI 수준의 알파 버전으로는 실제 교육·업무 환경에 적용하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 LangChain 기반 RA
