플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 컴투스 회사에 근무 중인 직원은 2000명이 넘고, 같은 부서에서조차 서로 담당하는 업무가 다른 경우가 많음 - 한 프로젝트의 담당자가 자주 바뀌거나 여러 부서의 다양한 사람인 경우가 빈번 - 사람들에게 물어봐가며 찾기엔 시간이 오래 소모되며, 담당자를 발견 시 해당 정보가 얼마나 최신화된 정보인지 신뢰 어려움 2) 프로젝트 목표 - 담당자를 찾는 과정을 줄이기 위해 직원 검색용
프로젝트 성과
담당자 찾는데 소요되는 시간 약 2~3일 -> 약 10초 이내로 감소
- 담당 부서의 해당 건물과 층의 실장님/팀장님을 찾아다니던 수고를 덜어, 실제 컴투스 내부 개발자들이 사용하며 사내 AI 서비스 활용 확대
핵심 기능
최종 구현 화면 및 파이프라인 (프론트엔드)
- AI 담당자 매칭 서비스는 누구한테 문의해? 등의 질문 들어오면 해당 질문을 벡터로 임베딩
- 벡터 DB에서 Distance가 가장 가까운 주간보고서를 가져온 후 이로부터 직원 정보를 추출하여 답변 생성
- 벡터 DB에서 Distance가 가장 가까운 주간보고서를 가져온 후 이로부터 직원 정보를 추출하여 답변 생성
진행 단계
문제점 정의, 솔루션 Ideation
2024.12.
- 과제 주제에 대한 추상화/구체화
- 권한 상 접근 가능한 사내 데이터 분석
- 기존 컴투스 챗봇의 Pain-Point 분석
- AI 챗봇 파이프라인 초안 설계
- 권한 상 접근 가능한 사내 데이터 분석
- 기존 컴투스 챗봇의 Pain-Point 분석
- AI 챗봇 파이프라인 초안 설계
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 네이버웍스를 통해서 질의응답이 가능한 담당자 찾기 챗봇 구현 2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경 - LLM 프롬프트 엔지니어링, Embedding Model 파인튜닝 - 컴투스 사내 주간보고서 정형화 및 자체적 학습 데이터셋 생성 - 매주 작성되는 주간보고서를 요약 및 임베딩하는 FastAPI 서버 개발 3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및
